JP4624826B2 - トロリー線検出装置 - Google Patents
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Description
また、薄暮の場合も、照明の強弱によって、図2に示す単純なトロリー線検出演算子を積和するだけでは、トロリー線を検出できなくなる問題がある。
本実施例は、図1に示すように、トロリー線20とパンタグラフ30が映る画像をカメラ10より取得してトロリー線検出装置40へ出力し、この画像へ図2のトロリー線検出演算子(以降は演算子と呼ぶ)を積和してトロリー線のエッジを検出する際に、演算子の左右両端の画像の濃淡値を式(1)により検査し、トロリー線の誤検出を防止するものである。
ここで、入力画像において、現在積和している領域と、その積和領域の中心画素を図6に示し、その積和領域の拡大図を図7に示す。
図7に示すように、g(h,j),g(i,j),g(k,j)は、それぞれ演算子の中心、左右両端の座標(h,j) ,(i,j),(k,j)における濃淡値であり、k=i+(ω/2)+1、h=i−(ω/2)−1である。
図10に示すように、トロリー線である箇所E2の場合、積和演算の中心座標(i,j)の濃淡値g(i,j)に比較して、その左右の座標h,kの濃淡値g(h,j),g(k,j)が双方とも大きいのに対し、図9に示すように、トロリー線でない箇所Elの場合、演算子の積和領域の中心座標(i,j)の濃淡値g(i,j)に比較して、その左右の座標h,kの濃淡値g(h,j),g(k,j)の一方のみが大きい。図9,図10において、縦軸は濃淡値、横軸は画像の横方向の位置である。
LR>0 かつ tL>R かつ L<tR … 式(1)
但し、
L=g(h,j)−g(i,j),
R=g(k,j)−g(i,j),
t>1
図9の濃淡分布はトロリー線以外のものに関するので、LとRに差があるのに対し、図10の濃淡分布はトロリー線に関するので、LとRの値が近接している。
またtは1を超える係数で、t=2とした場合、RがLの2倍以下の値で、かつRがLの半分以上の値なら、LとRが近似していると判定される。
先ず、図1に示すカメラ10を使用してトロリー線20とパンタグラフ30が映る画像を取得し(ステップS1)、画像の左上の画素より走査して(ステップS2)、1画素ごと図2の演算子を積和してトロリー線のエッジを検出する(ステップS4)。
次に、先願明細書に記載される通り、トロリー線のエッジをハフ(Hough)変換によりハフ(Hough)空間に投票し(ステップS6)、投票されたハフ(Hough)空間の頂点を検出することでトロリー線を検出する。以上を画像入力ごと繰り返す(ステップS7)。
即ち、先願明細書に記載された演算子を入力画像に対して単純に積和すると、図3に示すトロリー線以外の個所2をトロリー線として誤って検出するおそれがある。
しかし、本実施例のように、演算子の左右両端(h,j),(k,j)に対応する画像の濃淡値g(h,j),g(k,j)が、式(1)を満たすかどうか、即ち、その差が一定値以上か否かを積和の前に判定し、一定値以下の場合はトロリー線であるとして積和計算を行うが、一定値以上の場合はトロリー線以外であるとして積和計算しないので、トロリー線の誤検出を防ぐ利点がある。
本実施例は、図5のフローチャートに示すように、ハフ(Hough)変換の頂点(=トロリー線)を所定の閾値で判定し、入力画像から1又は2以上の頂点を確実に検出するものである。
しかし、トロリー線が画像中に複数映るときは、画像中の複数のトロリー線の長さがほぼ同じである制約条件がある。
また、トロリー線が1本ある場合、図12のように第2候補以降はノイズ並の小さい頂点になる。
このように制約条件の無いハフ(Hough)変換では、いくつまでの候補を選び出すかを決めるのは困難であるのに対し、本実施例では、頂点に所定の制約条件を設定し、複数候補を確実に選ぶことができる。
また、図1に示すカメラ10で取得した画像には、トロリー線が通常2本映ることを利用すれば、図11に示すように第1候補、第2候補の頂点を閾値で確実に判定し、誤った頂点を排除できる利点がある。
先ず、実施例1と同様に、図1に示すカメラ10を使用してトロリー線20とパンタグラフ30が映る画像を取得し(ステップS1)、画像の左上の画素より走査して(ステップS2)、1画素ごと図2の演算子を積和してトロリー線のエッジを検出する(ステップS4)。
ただし、図2の演算子の左右両端(h,j),(k,j)に対応する画像の濃淡値g(h,j),g(k,j)が、式(1)を満たすかどうか積和の前に判定し(ステップS3)、満たす場合は積和計算を行い(ステップS4)、満たさない場合は積和計算しない。この処理を画像左上の画素から走査して画像右下の画素まで行う(ステップS5)。
このとき検出した頂点をp(n)とすると(nは検出した頂点番号、n=1は頂点の第1候補、kは実験的に決定)、p(1)>k×p(n)を満たす場合p(n)を排除し、1〜n−1の頂点をトロリー線とする(ステップS8)。以上を画像入力ごと繰り返す(ステップS7)。
本実施例は、図13のフローチャートに示すように、昼用演算子と夜用演算子を並用し、有効な結果が得られた方を、トロリー線の検出結果にするものである。
従来の技術では、昼・夜どちらとも判断し難い薄暮の場合や、昼間にトンネル坑口を走り抜けて一瞬で画像輝度が切り替わる場合に、トロリー線を正確に検出できない問題がある。
逆に薄暮で弱い照明をトロリー線に向けた場合、背景が灰色の空にトロリー線が黒い直線で見える為、昼用演算子ではトロリー線を検出できるが夜用演算子では検出できない。
先ず、実施例1と同様に、入力画像に昼用演算子と夜用演算子をそれぞれ積和し、トロリー線の昼用エッジと夜用エッジをそれぞれ検出する(ステップS1〜ステップS5)。但し、夜用演算子を使用する場合は、L→−L,R→−Rとして、式(1)の判定を行う。このエッジを求める手段として実施例2の手段を使用しても良い。
最後に、昼用演算子の頂点と夜用演算子の頂点とを比較し大きい方をトロリー線の検出結果とする(ステップS9)。以上を画像入力毎に繰り返す(ステップS7)。
従って、昼・夜どちらとも判断し難い薄暮の場合や、昼間にトンネル坑口を走り抜けて一瞬で画像輝度が切り替わる場合、証明の強弱によって、灰色の背景中にトロリー線が白又は黒の直線で見える場合でも、入力画像ごと昼用演算子か夜用演算子のどちらを使用するのか判定するため、正しくトロリー線を検出できる利点がある。
20 トロリー線
30 パンタグラフ
40 画像処理装置
Claims (2)
- トロリー線が映る面像へトロリー線検出演算子を積和計算してトロリー線のエッジを抽出する画像処理を行うトロリー線検出装置において、前記トロリー線検出演算子の積和計算の前に、前記演算子の左右両端に対応する画像の濃淡値の差が一定値以上か否かを判定し、前記濃淡値の差が一定値以上でない場合はトロリー線であるとして積和計算を行う一方、前記濃淡値の差が一定値以上の場合はトロリー線以外であるとして積和計算しないことにより、卜ロリー線以外の誤検出を防止することを特徴とするトロリー線検出装置。
- 請求項1において、前記トロリー線検出装置は、検出したエッジの座標をハフ(Hough)変換でハフ(Hough)空間へ投票し、投票されたハフ(Hough)空間の頂点を検出することでトロリー線を検出するに際し、ハフ(Hough)変換の頂点を所定の閾値で判定し、入力画像から1又は2以上の頂点を検出することを特徴とするトロリー線検出装置。
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