JP4725821B2 - ターゲット位置特定装置 - Google Patents

Description

本発明は、第1色と第２色との組み合わせからなるターゲットの撮影画像データを画像処理することにより、ターゲットの撮影画像上での位置を特定するターゲット位置特定装置に関する。

近年、車両の運転者が車両の側方や後方などの情景を車内のモニタを介して視認できるようにカメラが搭載された車両が増加している。さらに、このカメラの撮影画像を利用して画像処理などを行い、駐車などの運転を支援する装置も開発されている。特に、車両の位置決めなどに利用される情報を作り出すためのベースとなる撮影画像を取り込むカメラに関しては、光軸調整などの較正が高い精度で要求される。上記ターゲット位置特定装置は、そのような車載カメラの較正処理のために用いられる。例えば、カメラの視野内の２箇所に配置された白黒の市松模様のパターンを有するマーカ(ターゲット)を車載カメラで撮影し、画像処理を通じてマーカの中心点（較正点）を検出し、車載カメラを較正する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。この技術では白黒の市松模様の中心点を正確に検出する必要があるが、照明光や太陽光の状態によっては白黒領域のエッジ検出精度が不安定になり、マーカの中心点の検出精度が低下するという問題がある。

また、原稿の位置合わせのために予め原稿に記入されたターゲットの位置を正確に検出するというイメージスキャナの技術分野において、赤と青と緑の同心円パターンからなるターゲットの撮影画像信号を色差信号に変換し、色差信号を用いてターゲットの位置検出を行う映像信号処理装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。この技術では色差信号をターゲットの検出に用いるので、ターゲットの撮影画像信号に予め決められているターゲットパターンの色情報(色差成分)が十分に保持されていることが、正確な位置検出の前提条件となる。イメージスキャナでは、外乱光の影響が無視することができるので、ターゲットの撮影画像信号に正確な色差成分が保持されるとみなすことができる。これに対して、車載カメラによるターゲット撮影などでは、ターゲットを環境光の影響下で撮影することになり、単純に、色差信号を用いるだけで正確なターゲットの位置検出は困難である。また、ターゲットの模様に類似したものをカメラ視野内に置いてしまった場合などでも誤認識してしまい、これを防ぐためには作業場の管理がわずらわしくなる。

特開２００８−１３１２５０号公報（段落番号００２３２−００４０２、図１） 特開平９−１５３１３９号公報（段落番号００１７−００３０、図１）

上記実状に鑑み、本発明の目的は、複数の色の組み合わせパターンからなるターゲットを環境光の影響下で撮影して得られた撮影画像データからでもターゲットの正確な検出と位置算定が可能となるターゲット位置特定装置を提供することである。

上記目的を達成するため、本発明に係るターゲット位置特定装置の特徴構成は、第１色と第２色との組み合わせからなるターゲットを環境光の影響下で撮影することによって得られた撮影画像の画素値を処理して第１の色成分値と第２の色成分値と輝度値とを生成する色差変換部と、前記撮影画像の輝度または前記輝度値に応じて前記撮影画像毎に判定条件として設定された閾値を、前記第１の色成分値が上回るか否かに基づいて前記第１色の領域を判定し、前記閾値を、前記第２の色成分値が上回るか否かに基づいて前記第２色の領域を判定する色領域判定部と、前記色領域判定部による判定結果に基づいて前記ターゲットにおける前記第1色と前記第２色との境界を検出する境界検出部と、前記境界検出部による境界検出結果に基づいて前記ターゲットの前記撮影画像上での位置を算定するターゲット位置算定部とを備えていることである。

この特徴構成では、ターゲットを撮影することによって得られた撮影画像データは第１の色成分値と第２の色成分値と輝度値とからなる色差情報に変換されるが、得られた第１の色成分値と第２の色成分値とから単純にターゲットの第１色の領域と第２色の領域を判定するのではない。ターゲットの第１色または第２色の領域を判定するために、撮影画像それ自体の輝度または色差情報に含まれる輝度値に基づいて設定される判定条件が使用される。なお、撮影画像がＲＧＢ表色系なら、その輝度を簡単に求めるには、単にＲ・Ｇ・Ｂ値を加算して３で割るだけでもよい。例えば、薄暗い環境下で撮影して得られたターゲット画像では全体の輝度または色差情報の輝度値が低下するとともにターゲットを構成する色成分は無彩色側に移行する。このことを考慮して、本発明では、特定色の検出判定に用いられる判定条件が、撮影画像それ自体の輝度または色差情報に含まれる輝度値に基づいて設定される。これにより、ターゲットを照明する環境光が変動しても、安定したターゲットを構成する第１色領域と第２色領域との検出及びそれらの領域の境界検出に基づくターゲット位置の算定が実現する。このようにすることで、カメラ視野内に類似の色の組み合わせが存在しないように注意さえすればよいという点で誤認識に対する作業場の管理が容易となる。

また、本発明に係るターゲット位置特定装置における特徴構成として、前記第1色が青色で、前記第２色が赤色で、前記輝度値と前記第１の色成分値と前記第２の色成分値とがそれぞれＹＣbＣr表色系におけるＹ値とＣb値とＣr値とすることも好適である。Ｃb値（青成分）とＣr値（赤成分）は対極関係にあることから、Ｃb値とＣr値の差分から正確に青判定と赤判定を行うことも可能となる。また、ＹＣbＣr表色系はテレビ放送等のビデオ信号として用いられており、その処理系デバイスを安価かつ容易に入手することができる。また、青色と赤色で組み合わされたターゲットは人間にとっても視覚的に認識しやすく、好都合である。

また、本発明に係るターゲット位置特定装置における特徴構成として、前記判定条件は前記撮影画像の輝度または前記輝度値に応じて変動し、前記撮影画像の輝度または前記輝度値が大きくなると、前記撮影画像の画素が前記色領域のいずれかに属すると判定するための色成分値の範囲が狭められるように構成することも好適である。撮影画像の輝度または輝度値が大きいということは、ターゲットの照明光量が多いということであり、それぞれの色差成分の差が大きくなるが、同時にノイズ成分も大きくなる可能性がある。従って、判定条件を厳しくすることで、つまり撮影画像の画素が前記色領域のいずれかに属すると判定するための色成分値の範囲が狭められるようにすることで、ノイズを除外することができる。逆に、撮影画像の輝度または輝度値が小さいということは、ターゲットの照明光量が少ないということであり、それぞれの色差成分の差が小さくなるが、同時にノイズ成分も小さくなる可能性がある。従って、判定条件を緩くすることで、つまり撮影画像の画素が前記色領域のいずれかに属すると判定するための色成分値の範囲が広げられることで、より安定した特定色の検出が可能となる。

この判定条件の好適な具体例の１つとして、本発明では特定色検出閾値：ＴＨが提案される。さらに、この特定色検出閾値：ＴＨは、次式によって求められる、
ＴＨ＝ＶＡ_avg ＋ Ｋ×（ＶＨ_avg−ＶＡ_avg）
ここで、ＶＡ_avg：前記撮影画像における全画素の判定対象となる色成分値の平均値、ＶＨ_avg：前記撮影画像における全画素のうち判定対象となる色成分値が上位レベルに属する画素の色成分値の上位レベルの平均値、Ｋ：前もって設定された一定値である。なお、色成分値が上位レベルに属する画素の具体例としては、たとえばその色成分値が上から所定順位までの画素であり、最大色成分値の所定％内に入る色成分値を有する画素である。あるいは、色成分値のヒストグラムから上位レベルの範囲を設定し、この範囲に入る画素を成分値が上位レベルに属する画素としてもよい。このようにして算定された閾値：ＴＨは、撮影画像における輝度レベルが高いと大きくなり（判定条件が厳しくなる）、輝度が低いと小さくなる（判定条件は緩くなる）。

また、本発明に係るターゲット位置特定装置における特徴構成として、前記ターゲットを市松模様で形成することも好適である。市松模様は少なくとも２つの異なる色を有する矩形面の繰り返しパターンによって作り出されるものである。従って、市松模様として撮影画像での前記異なる色のための画素値が著しく異なる色を選択することにより、そのパターン配置が簡単な画像処理を通じて検出しやすくなり、その検出信頼性が向上する。特に、異なる色同士の境界は簡単なエッジ検出技術によって検出可能であるので、前記市松模様の異なる色領域を境界付けている２本の方向の異なる境界線の交点の座標を前記ターゲット位置として利用すると好適である。これにより、1点がターゲット位置として算定されるので、精度の高いターゲット位置特定が実現する。その際、前記ターゲットの位置座標が既知であれば、撮影画面上でのカメラとの位置関係が、算定できるので、ターゲットの配置は任意に配置することができる。

また、本発明に係るターゲット位置特定装置における特徴構成として、前記ターゲットの表面がつや消し処理されていることも好適である。これにより、照明光等の反射に基づく撮影画像上の外乱を抑制することができる。

上述した本発明のターゲット位置特定装置の好適な適用形態の１つは、車両に搭載されたカメラの取付位置の較正である。つまり、前記撮影画像として車両に搭載されたカメラによって撮影されたものが用いられ、前記ターゲット位置算定部によって算定された前記ターゲットの前記撮影画像上での位置からカメラの取付位置の評価が行われる。そのような適用例において、ターゲットは車両が走行する路面に塗装等により配置されるのが好適である。しかしながら、そのような場合車両の車輪によってターゲットが踏みつけられる可能性があり、ターゲットの識別特性が劣化する可能性がある。この問題を抑制するために、前記ターゲットとして前記車両の左右方向に並んだ２つのターゲットが用意された場合、前記車両の左右車輪が前記２つのターゲットを跨げるように前記車両のトレッド幅よりも狭い間隔で配置される方策、または前記２つのターゲットの間を前記車両が通過できるように前記２つのターゲットは記車両のトレッド幅よりも広い間隔で配置される方策を採用することが提案される。このような方策により、車両の左右車輪がターゲットを踏みつける可能性が少なくなるからである。

カメラ較正のために用いられるターゲットと車両との配置関係の一例を示す説明図である。 ターゲットの一例を示す説明図である。 ターゲット位置特定手段の各機能を示す機能ブロック図である。 ＹＣbＣr表色系でのターゲット画像に対する走査結果を示すグラフである。 閾値を算定するための演算方法を説明する説明図である。 ターゲット位置特定処理を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図１は、較正用のターゲット２（較正指標）と車両１との配置関係の一例を示す説明図である。カメラ１１（車載カメラ）は、車両１の後方のナンバープレートの上方に車体長手軸心から側方へオフセットした位置で、カメラ光軸を下方（例えば水平から３０°下方）に向けて設置される。なお、この図示例では、車体長手軸心とカメラ光軸とは平行ではない。カメラ１１は、例えば水平方向の視野角１１０〜１２０°の広角カメラであり、後方約８ｍ程度までの領域を撮影可能である。このカメラ１１は、車両の生産工場等で車両１に取り付けられる際に取り付け誤差を吸収するべく較正される。また、修理工場などにおいて、走行による振動の累積や衝撃などによるカメラ１１のずれを修正するべく較正される。以下、自動車生産工場におけるカメラ較正のためのカメラ取付精度の判定作業を例として説明する。

図１に示すように、カメラ１１の較正は、車両１を所定位置に停車させた状態で行われる。例えば、車両１をバックまたは前進させ、所定位置に設けられたタイヤ溝やタイヤ止めによって車輪が停止するようにすれば、正確な位置で停止させることが可能である。図１に示す例では、２つのターゲット２（２ａ、２ｂ）が床面上に配置されている。図から明らかなように、２つのターゲット２ａ、２ｂの間隔は車両１のトレッド幅に比べて狭く、ターゲット２が車両１の車輪によって踏まれにくい配置となっている。この配置とは逆に、２つのターゲット２ａ、２ｂの間隔を車両１のトレッド幅に比べて広くとって、ターゲット２が車両１の車輪によって踏まれにくい配置を採用してもよい。

図１において、車両１は、後端部中央の床面がワールド座標系（基準座標系、ＸW，ＹW，ＺW）の原点ＯWとなるように停車されている。ここでは、カメラ１１の光学中心ＯCを中心とするカメラ座標系（ＸC，ＹC，ＺC）は、ワールド座標系に対して各軸が平行とはなっていない。ワールド座標系、カメラ座標系共に右手系の座標系であり、図中では、紙面に対して鉛直方向のＸW軸、及びほぼ鉛直方向のＸC軸は図示していない。ワールド座標系とカメラ座標系との間の座標変換は良く知られた演算法を用いて行うことができる。

ターゲット２は、カメラ１１の視野範囲内において少なくとも２箇所に配置される。また、ターゲット２は、ワールド座標系においてその座標が既知となるように配置される。本例において、ターゲット２は、図２に示すように青と赤の市松模様のパターンを有している。パターン中央の点Ｑが較正点であり、カメラ１１の較正の基準となる。つまり、この較正点Ｑの座標がワールド座標系においてその座標が既知となるように、ターゲット２は配置されている。尚、ここでは青の矩形２個、赤の矩形２個の計４個の矩形の例を示したが、計４個以上であっても良く、その数や形状はここで図示されているものに限定されない。

ターゲット２は、蛍光灯からの光や窓ガラスから入射する日光などの環境光にさらされる床面に直接的または間接的に配置されるが、いずれにしても環境光の反射状況によっては画像認識が困難となる。従って、本発明では、鉄板につや消しサテン状塗料を２度塗りする塗装法を採用することで、ターゲット２の表面をつや消し状態とし、環境光の反射等の影響を受けにくい撮影画像が得られるようにしている。

図１に示す例では、２つのターゲット２は床上に車両の主軸（ワールド座標系のＺW軸）に対して左右対称に配置されている（Ｄ1＝Ｄ2、Ｗ1＝Ｗ2）。ただし、常に左右対称である必要はなく、カメラ１１の視野内であって、座標値が既知であればその配置は自由である。つまり、工場において確保できる広さや他の設備との関係によってターゲット２の配置を任意に設定することが可能である。

ターゲット２の寸法は、カメラ１１の解像度やカメラ１１による撮影画像を処理する画像処理機能の性能、マーカの配置位置などに応じて、精度良く較正点Ｑを検出できるように適切に定められる。一例として、Ｄ1とＤ2が１〜２ｍ、Ｗ1とＷ2が０.５ｍ程度である場合には、図２に示すような、各白黒が１０〜１５ｃｍ四方、全体が２０〜３０ｃｍ四方のターゲット２が利用される。

この実施形態では、本発明によるターゲット位置特定装置としてのターゲット位置特定手段は画像処理ユニット３に組み込まれている。図３は、画像処理ユニット３における本発明に特に関係する機能を模式的に示すブロック図である。図３に示すように、この画像処理ユニット３には、画像入力部３１と、フレームメモリ３２と、ターゲット位置特定手段４と、取付精度判定部３３とが含まれている。画像入力部３１は、カメラ１１によって取得されたターゲット２を含む撮影画像を入力して、フレームメモリ３２に展開する。ターゲット位置特定手段４は、フレームメモリ３２に展開された撮影画像からターゲット２の位置、特にターゲット２の較正点Ｑの位置を求める。取付精度判定部３３は、ターゲット位置特定手段４によって特定されたターゲット２の較正点Ｑの位置と目標となる較正点位置との差からカメラ１１の取付精度の判定を行う。

ターゲット位置特定手段４は、前処理部４１と、色差変換部４２と、閾値設定部４３と、色領域判定部４４と、境界検出部４５と、ターゲット位置算定部４６とを含んでいる。前処理部４１は、必要に応じてカメラ１１のレンズ特性を起因とする画像歪の補正やレベル調整（濃度補正やコントラスト補正など）を行う。

色差変換部４２は、ＲＧＢ画像データとしてフレームメモリ３２に展開されている撮影画像のＲＧＢ画素値を演算して青色成分値と赤色成分値と輝度値を求めて色差画像データを生成する。この変換には、ＲＧＢ表色系からＹＣbＣr表色系への変換で用いられている、例えば次式を利用することができる。
Ｙ＝0.299×Ｒ＋ 0.587×Ｇ＋ 0.114×Ｂ
Ｃb＝0.564×(Ｂ − Ｙ)
Ｃr＝0.713×(Ｒ − Ｙ)
ここで、Ｙ：輝度値、Ｃb：青色成分値、Ｃr：赤色成分値、Ｒ：Ｒ画素値、Ｇ：Ｇ画素値、Ｂ：Ｂ画素値である。この式からの理解できるように、第１の色成分値や第２の色成分値、例えば青色成分値：Ｃb、赤色成分値：Ｃr は撮影画像の輝度（明るさ）に応じて変
化するものである。

閾値設定部４３は、色差変換部４２によって生成された色差画像データに含まれている輝度値（Ｙ）に基づいて、対象画素（対象領域）が赤色であるかまたは青色であるかを判定するための判定条件としての特定色検出閾値を設定する。これは、ＹＣbＣr表色系における青色成分値や赤色成分値には輝度値の影響が入っており、撮影画像が明るいほどその成分値が大きくなり、画像が暗いほどその成分値が小さくなる。図４には、ターゲット２を含む色差画像を横方向に走査した際の、青色成分値：Ｃbと赤色成分値：Ｃrの変動の様子が示されている。図４（ａ）は明るい環境下で取得された撮影画像に基づくもので、その輝度値：Ｙの値は相対的に高くなり、青色成分値：Ｃbと赤色成分値：Ｃrのレベルも相
対的に高くなっている。図４（ｂ）は暗い環境下で取得された撮影画像に基づくもので、その輝度値：Ｙの値は相対的に低くなり、その輝度値：Ｙの値は相対的に低くなっている。従って、色差画像データからターゲット２の青色領域または赤色領域を精度よく検出するためには、図４（ａ）に示すように輝度値が高い場合には、その検出条件としての閾値（ＴＨb、ＴＨr）のレベルを相対的に高くするとよい。逆に、図４（ａ）に示すように輝度値が低い場合には、その検出条件としての閾値のレベルを相対的に低くするとよい。

このように画像の明るさ（輝度レベル）に応じて動的に閾値レベルを変動させるための好適な方法の１つとして、図５で模式的に示しているように、撮影画像における全画素の判定対象となる色成分値の平均値：ＶＡ_avgと、撮影画像における全画素のうち判定対象となる色成分値が上位レベルに属する画素（例えば最大色成分値の９５％以上の色成分値を有する画素）の色成分値の上位レベルの平均値：ＶＨ_avgと、それらの差分値：ΔＶ_avg（＝ＶＨ_avg−ＶＡ_avg）とから、撮影画像の画素が特定色領域（ここでは青色または赤色）のいずれかに属すると判定するための特定色閾値：ＴＨ（ＴＨb、ＴＨr）を次式で求めことができる。
ＴＨ＝ＶＡ_avg ＋ Ｋ×ΔＶ_avg
ここで、Ｋは一定値であり、予め実験的に求められた値である。
このようにして算定された閾値：ＴＨは、撮影画像における輝度成分を含んだＣb：青色成分値ないしはＣr：赤色成分値をパラメータとする関数によって導出されているので、撮影画像における輝度レベルが高いと大きくなり、輝度レベルが低いと小さくなる。なお、この閾値を求める演算処理を簡単化するためには、青色の閾値：ＴＨbまたは赤色の閾値：ＴＨrの一方を求め、これを他方の閾値とするような閾値の共通化を行うとよい。

撮影画像の明るさ（輝度レベル）に応じて動的に閾値レベルを変動させる方法は、上述したもの以外に種々の演算方法が考えられるが、上位概念的には次のように説明することができる。例えば、青領域判定のための閾値：ＴＨbは、撮影画像の輝度：Ｙまたは色差情報の輝度値の統計学的（平均値、中央値など）数値：ｆ(Ｙ)と青色成分値：Ｃbの統計学的数値：ｆ(Ｃb)とのをパラメータとする以下の関数：Ｆbで求めることができる。
ＴＨb＝Ｆb(ｆ(Ｙ)，ｆ(Ｃb))、またはＴＨb＝Ｆb(Ｙ，ｆ(Ｃb))
赤領域判定のための閾値：ＴＨrは、撮影画像の輝度：Ｙまたは色差情報の輝度値の統計学的数値：ｆ(Ｙ)と赤色成分値：Ｃbの統計学的数値：ｆ(Ｃr)とのをパラメータとする以下の関数：Ｆrで求めることができる。
ＴＨｒ＝Ｆr(ｆ(Ｙ)，ｆ(Ｃr)) 、またはＴＨｒ＝Ｆr(Ｙ，ｆ(Ｃr))
なお、ここでは、青領域判定のための閾値：ＴＨbと赤領域判定のための閾値：ＴＨrの２つの閾値を求めたが、一方の閾値を兼用して使用することも可能である。

色領域判定部４４は、閾値設定部４３によって動的に、つまり撮影画像毎に、設定された閾値を用いて、ターゲット２を含む色差画像を順次走査し、青色領域と赤色領域とを判定する。その際、青色領域を判定するための判定条件として、青色成分値が閾値を上回ることと赤色成分値が閾値を下回ることとをＡＮＤ条件にするとよい。同様に、赤色領域を判定するための判定条件として、赤色成分値が閾値を上回ることと青色成分値が閾値を下回ることとをＡＮＤ条件にするとよい。つまり、色差信号では青色成分値と赤色成分値とが対極関係にあるため、その差分を利用することでより正確な青色領域判定が可能となるからである。しかしながら、本発明では、青色領域と赤色領域とを判定する際に、一方の色成分値が閾値を上回ることと他方の色成分値が閾値を下回ることとをＡＮＤ条件にすることに限定されているわけではない。青色領域を判定するための判定条件として、青色成分値が閾値を上回ることだけを採用しても良いし、赤色領域を判定するための判定条件として、赤色成分値が閾値を上回ることだけを採用しても良い。本発明で重要な点は、輝度情報を用いて特定色領域の判定条件を変更することである。

境界検出部４５は、色領域判定部４４による青色領域と赤色領域の判定結果を利用して、ターゲットの青色領域と赤色領域との境界を検出する。境界検出部４５よって検出された境界、つまり２つの境界線の交点が較正点Ｑとなるので、ターゲット位置算定部４６は境界検出部４５による境界検出結果に基づいて、撮像画像におけるターゲット２の位置、つまり較正点Ｑを算定することができる。

上述した画像処理ユニット３における各機能部は、機能としての分担を示すものであり、必ずしも独立して設けられる必要はない。マイクロコンピュータなどのハードウェアと、ハードウェア上で実行されるプログラムなどのソフトウェアとの協働によって各機能が実現されるものでも勿論構わない。

カメラ１１によって取得されフレームメモリ３２に展開された撮影画像やターゲット位置特定手段４によって特定された較正点Ｑと目標較正点位置とのずれなどを示す画像は、画像信号生成部６を通じてモニタ５に表示することも可能である。

上述したように構成されたターゲット位置特定手段４を用いた、ターゲット位置特定制御の一例を図６のフローチャートを用いて以下に説明する。
まず、車両１は、検査場の所定位置に正確に位置決めされ停車される（＃０１）。停車の確認後、カメラ１１を動作させ、車両周辺を撮影する（＃０２）。所定位置に停車した車両１のカメラ１１による撮影画像には、カメラ１１の取り付け精度が多少悪くても２つのターゲット２の画像が含まれるようにカメラ設定されている。画像入力部３１を通じて入力された撮影画像（ＲＧＢカラー画像データ）は、レンズ特性を起因とする画像歪の補正や必要に応じてコントラスト補正や濃度補正(レベル補正)などの前処理が施される（＃０３）。次いで撮影画像に対してＲＧＢカラー画像データからＹＣbＣrカラー（色差）画像データへの変換を行う（＃０４）。

次いで、閾値設定部４３が、ＹＣbＣrカラー画像データのＣb：青色成分値ないしはＣr：赤色成分値を、上述した式、
ＴＨ＝ＶＡ_avg ＋ Ｋ×ΔＶ_avg
に適用して、ターゲット２の青領域に対する検出閾値の設定と（＃０５）、ターゲット２の赤領域に対する検出閾値とを設定する（＃０６）。取得された撮影画像に応じて、ステップ＃０８での演算処理を通じて設定された閾値を用いて、ＹＣbＣr系の撮像画像を順次走査し、ターゲット２の青色領域の判定（＃０７）と赤色領域の判定（＃０８）を行う。青色領域の判定においては、青色成分値が青色検出閾値を上回るとともに赤色成分値が赤色検出閾値を下回ることとをその判定条件としている。同様に、赤色領域の判定においては、赤色成分値が閾値を上回るとともに青色成分値が閾値を下回ることとをその判定条件としている。

次いで、青色領域と赤色領域の判定結果から、ターゲット２の青色領域と赤色領域との境界線を検出する（＃０９）。もちろん、ターゲット２の青色領域と赤色領域の判定及び青色領域と赤色領域との境界線の検出を同時に実施することも可能である。いずれにせよ、検出された青色領域と赤色領域との境界線は、ほぼ２本の線が直交する形態を示すことになるので、その交点を較正点として較正点座標を算定する（＃１０）。

以上の処理ステップにより、ターゲット２の位置、つまり較正点の座標位置を求めることができる。従って、次に、予め設定されている目標較正点とステップ＃１０で算定された較正点とのずれ量を算定し（＃１１）、このずれ量からカメラ１１の取付精度の判定が行われる（＃１２）。

〔別実施形態〕
（１）上記実施の形態の説明では、複数の色成分値と輝度値とから構成される色差表色系としてＹＣbＣr系表色系を採用したが、これ以外の色差表色系を採用してもよい。本発明の重要な点は、輝度情報を用いて特定色領域の判定条件を変更することである。
（２）目標較正点と算定較正点とのずれ量からカメラ取付精度の判定をする処理を、モニタ５に目標較正点と算定較正点を表示し、目視でその判定を行ってもよい。
（３）カメラ１１側で、ＹＣbＣr信号を出力できる場合では、ＲＧＢカラー画像データからＹＣbＣrカラーへの変換ステップを省略することができる。

本発明によるターゲット位置特定装置は、ターゲットを撮影した撮影画像からターゲット位置を算定する種々の画像処理応用技術分野に適用可能である。

Claims (11)

1. 第１色と第２色との組み合わせからなるターゲットを環境光の影響下で撮影することによって得られた撮影画像の画素値を処理して第１の色成分値と第２の色成分値と輝度値とを生成する色差変換部と、
   前記撮影画像の輝度または前記輝度値に応じて前記撮影画像毎に判定条件として設定された閾値を、前記第１の色成分値が上回るか否かに基づいて前記第１色の領域を判定し、前記閾値を、前記第２の色成分値が上回るか否かに基づいて前記第２色の領域を判定する色領域判定部と、
   前記色領域判定部による判定結果に基づいて前記ターゲットにおける前記第１色と前記第２色との境界を検出する境界検出部と、
   前記境界検出部による境界検出結果に基づいて前記ターゲットの前記撮影画像上での位置を算定するターゲット位置算定部と、
   を備えるターゲット位置特定装置。
2. 前記第１色が青色で、前記第２色が赤色で、前記輝度値と前記第１の色成分値と前記第２の色成分値とがそれぞれＹＣbＣr表色系におけるＹ値とＣb値とＣr値である請求項１に記載のターゲット位置特定装置。
3. 前記判定条件は前記撮影画像の輝度または前記輝度値に応じて変動し、前記撮影画像の輝度または前記輝度値が大きくなると、前記撮影画像の画素が前記色領域のいずれかに属すると判定するための色成分値の範囲が狭められる請求項１または２記載のターゲット位置特定装置。
4. 前記判定条件は、前記撮影画像の画素が前記色領域のいずれかに属すると判定するための特定色検出閾値：ＴＨであり、次式によって求められる、
   ＴＨ＝ＶＡ_avg ＋Ｋ×（ＶＨ_avg−ＶＡ_avg）
   ここで、ＶＡ_avg：前記撮影画像における全画素の判定対象となる色成分値の平均値、ＶＨ_avg：前記撮影画像における全画素のうち判定対象となる色成分値が上位レベルに属する画素の色成分値の上位レベルの平均値、Ｋ：前もって設定された一定値である請求項３に記載のターゲット位置特定装置。
5. 前記ターゲットは市松模様である請求項１から４のいずれか一項に記載のターゲット位置特定装置。
6. 前記市松模様の異なる色領域を境界付けている２本の方向の異なる境界線の交点の座標を前記ターゲット位置として利用する請求項５に記載のターゲット位置特定装置。
7. 前記ターゲットの位置座標が既知である請求項１から６のいずれか一項に記載のターゲット位置特定装置。
8. 前記ターゲットの表面がつや消し処理されている請求項１から７のいずれか一項に記載のターゲット位置特定装置。
9. 前記撮影画像は車両に搭載されたカメラによって撮影されたものであり、前記ターゲット位置算定部によって算定された前記ターゲットの前記撮影画像上での位置が前記カメラの取付位置較正に用いられる請求項１から８のいずれか一項に記載のターゲット位置特定装置。
10. 前記ターゲットとして前記車両の左右方向に並んだ２つのターゲットが用意されており、前記車両の左右車輪が前記２つのターゲットを跨げるように前記車両のトレッド幅よりも狭い間隔で配置されている請求項９に記載のターゲット位置特定装置。
11. 前記ターゲットとして車両の左右方向に並んだ２つのターゲットが用意されており、前記２つのターゲットの間を前記車両が通過できるように前記２つのターゲットは前記車両のトレッド幅よりも広い間隔で配置されている請求項９に記載のターゲット位置特定装置。

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