JP5442353B2 - Image display apparatus and method for vehicle control - Google Patents

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Description

本発明は、視界の悪い状況下で車両を操縦するための車両操縦用画像表示装置および方法に関する。   The present invention relates to an image display apparatus and method for vehicle operation for maneuvering a vehicle under a poor visibility condition.

夜間または濃霧などの視界の悪い状況下において、人間の視覚を補うために、赤外線カメラを車両に搭載し、運転席のモニタやヘッドアップディスプレーに表示することにより、安全性と運転のしやすさを向上させることができる。
このような目的で、赤外線カメラを用いた装置が既に提案されている(例えば、特許文献1〜3)。
また、本出願に関連する技術が、特許文献4、5及び非特許文献1に開示されている。なお特許文献5は本願の出願時において未公開である。
In order to supplement human vision at night or in situations with poor visibility such as dense fog, an infrared camera is installed in the vehicle and displayed on the driver's seat monitor and head-up display, making it safe and easy to drive. Can be improved.
For this purpose, an apparatus using an infrared camera has already been proposed (for example, Patent Documents 1 to 3).
Further, technologies related to the present application are disclosed in Patent Documents 4 and 5 and Non-Patent Document 1. Patent Document 5 is not disclosed at the time of filing of the present application.

特許文献1は、赤外線センサ、画像化手段、高温領域抽出手段、及び距離計測手段を備え、運転を補助するための赤外線画像を車両の操縦者に提示するものである。なお、この文献では、車両に乗った操縦者による運転を想定しているが、画像を無線などで伝送することにより遠隔操縦を行う場合にも適用可能である。
特許文献2は、可視撮像手段、赤外撮像手段、重畳手段、表示手段、及び領域設定手段を備え、可視画像と赤外画像を取捨選択して重畳して表示するものである。なお、このような画像を無線で伝送することで、一つの画面を見るだけで遠隔操縦が行えるため、遠隔操縦にさらに適した情報提示を行うことができる。
特許文献3は、検出する対象(人)の温度や対象外の温度を想定して、検出対象の温度を強調し、また、対象外の温度を除外することによって、赤外線画像を見やすくするものである。さらに、状況に応じて、強調対象と除外対象を切り替えることも提案されている。
Patent Document 1 includes an infrared sensor, an imaging unit, a high-temperature region extraction unit, and a distance measurement unit, and presents an infrared image for assisting driving to the driver of the vehicle. In this document, driving by a driver on a vehicle is assumed. However, the present invention can also be applied to remote control by transmitting an image wirelessly.
Patent Document 2 includes a visible imaging unit, an infrared imaging unit, a superimposing unit, a display unit, and a region setting unit. The visible image and the infrared image are selected and superimposed and displayed. In addition, by transmitting such an image wirelessly, remote control can be performed only by looking at one screen, so that information more suitable for remote control can be presented.
Patent Document 3 is intended to make the infrared image easier to see by emphasizing the temperature of the detection target and excluding the temperature outside the target, assuming the temperature of the target (person) to be detected and the temperature outside the target. is there. Furthermore, it has also been proposed to switch the emphasis target and the exclusion target depending on the situation.

特開平2−158900号公報、「障害物検出装置」Japanese Patent Application Laid-Open No. 2-158900, “Obstacle Detection Device” 特開2008−230358号公報、「表示装置」Japanese Patent Application Laid-Open No. 2008-230358, “Display Device” 特開2001−23095号公報、「車両の周囲情報報知装置」Japanese Patent Laid-Open No. 2001-23095, “Vehicle Surrounding Information Notification Device” 特開2008−202971号公報、「赤外線カメラ調整装置及び赤外線カメラ調整方法」JP 2008-202971 A, “Infrared Camera Adjustment Device and Infrared Camera Adjustment Method” 特許2008−077984号、「移動ロボットの走行領域判別装置及び走行領域判別方法」、未公開Japanese Patent No. 2008-079784, “Mobile Robot Travel Area Discrimination Device and Travel Area Discrimination Method”, unpublished

「距離画像センサ」、インターネット<http://denko.panasonic.biz/Ebox/kyorigazou/feature.html>“Distance Image Sensor”, Internet <http: // denko. panasonic. biz / Ebox / kyorigazou / feature. html>

赤外線は光源を必要としないため、どのような暗いところでも暗視でき、かつ波長が長いため煙や霧が濃い環境でも透過して観察できるメリットがある。このメリットを利用して上述した特許文献1〜3は、人間が見えないため操縦しにくい状態を克服しようとしたものである。しかし、これらの従来技術には以下のような弱点がある。   Infrared light does not require a light source, and therefore has the advantage that it can be viewed in any dark place and has a long wavelength so that it can be transmitted and observed even in environments where smoke and fog are dense. Patent Documents 1 to 3 described above using this merit try to overcome a state in which it is difficult for a human to see and control because of the inability to see humans. However, these conventional techniques have the following weak points.

図1〜図3は、夜間における可視光(A)と赤外線(B)の画像であり、図1は舗装路、図2は未舗装路、図3は草道(轍:わだち)である。
赤外線画像の明るさは温度の影響が大きく、材質や表面粗さの違いは見えるものと、あまり明確に見ないものがある。このため、夜間のような温度差が出ない状況においては、図1の舗装路のようなコンクリートとアスファルトという赤外線の放射(輻射)率の違いが顕著な材質のみ見分けることができ、図2のような土と草のような材質は、ノイズに埋もれてしまい、道の部分の状態や、その周辺を見分けるのが非常に困難になる。
また、赤外線画像は物質の輻射熱を撮影しており、可視光画像のように光の影を見ることができないため、形状を撮影することができない。このため、周囲の物体の温度差が小さく、さらに同じ物質でできている場合(例えば図3のような草で覆われた道(轍)の赤外線画像)には、形状としては大きく変化しているはずの部分なども見分けがつかなくなる。
このため、特に未舗装路や草道で、赤外線画像を見ながら安全に運転することが難しくなる。
FIGS. 1 to 3 are images of visible light (A) and infrared light (B) at night, FIG. 1 is a paved road, FIG. 2 is an unpaved road, and FIG. 3 is a grass road (wadder).
The brightness of infrared images is greatly influenced by temperature, and there are some that can see the difference in material and surface roughness, and others that do not look very clearly. For this reason, in a situation where there is no temperature difference such as at night, it is possible to distinguish only materials that have a significant difference in infrared radiation (radiation) rate between concrete and asphalt, such as the paved road in FIG. Such materials as soil and grass are buried in noise, making it very difficult to distinguish the state of the road and its surroundings.
In addition, the infrared image captures the radiant heat of a substance, and a shadow cannot be seen like a visible light image, so that the shape cannot be captured. For this reason, when the temperature difference between the surrounding objects is small and made of the same material (for example, an infrared image of a road (claw) covered with grass as shown in FIG. 3), the shape changes greatly. The parts that should be there are also indistinguishable.
This makes it difficult to drive safely while viewing infrared images, especially on dirt roads and grass roads.

また、特許文献3の手段は、どのような特徴を持つ部分(特定の明るさなど)をどのように画質向上すればよいかの画質向上ルールが不可欠である。
しかし、視界の悪い状況下で車両を操縦する場合、赤外線カメラの画像は一般的な屋外環境(舗装路、未舗装路を問わず、夜、天候を問わず)であり、環境変化により路面(および、路面の境界)の見え方(明るさやコントラスト)がさまざまになるため、一定の画質向上ルールを適用することができず、路面とその周囲を見やすくできなかった。
Further, the means of Patent Document 3 requires an image quality improvement rule as to how to improve the image quality of a part having a characteristic (specific brightness or the like).
However, when maneuvering a vehicle under poor visibility conditions, the infrared camera image is a general outdoor environment (whether paved or unpaved, night or weather), and the road surface ( In addition, since the appearance (brightness and contrast) of the road surface boundary) varies, it has been impossible to apply certain image quality improvement rules, making it difficult to see the road surface and its surroundings.

本発明は、上述した問題点を解決するために創案されたものである。すなわち、本発明の目的は、夜間または濃霧などの視界の悪い状況下で、車両前方の路面領域を画像表示することができ、これにより舗装路、未舗装路を区別することなく移動体を操縦することができる車両操縦用画像表示装置および方法を提供することにある。   The present invention has been developed to solve the above-described problems. That is, an object of the present invention is to display an image of the road surface area in front of the vehicle at night or under poor visibility such as dense fog, thereby maneuvering the moving body without distinguishing between paved and unpaved roads. An object of the present invention is to provide an image display apparatus and method for vehicle control that can be used.

また本発明によれば、車両に搭載され車両前方の特定範囲の赤外線画像を撮影する赤外線カメラと、
車両に搭載され前記特定範囲の3次元形状を計測する3次元形状測定装置と、
前記3次元形状から車両が通りやすい路面領域を検出し、前記赤外線画像上において路面領域以外の部分で輝度変化を強調する画像処理により補正赤外線画像を形成する演算処理装置と、
前記補正赤外線画像を表示する表示装置と、を備えたことを特徴とする車両操縦用画像表示装置が提供される。
According to the present invention, an infrared camera that is mounted on a vehicle and shoots an infrared image of a specific range in front of the vehicle;
A three-dimensional shape measuring device mounted on a vehicle and measuring a three-dimensional shape of the specific range;
An arithmetic processing unit that detects a road surface area where a vehicle easily passes from the three-dimensional shape, and forms a corrected infrared image by image processing that emphasizes a luminance change in a portion other than the road surface area on the infrared image;
There is provided a vehicle control image display device comprising a display device for displaying the corrected infrared image.

また本発明によれば、車両に搭載された赤外線カメラにより車両前方の特定範囲の赤外線画像を撮影し、
車両に搭載された3次元形状測定装置により前記特定範囲の3次元形状を計測し、
演算処理装置により前記3次元形状から車両が通りやすい路面領域を検出し、前記赤外線画像上において路面領域以外の部分で輝度変化を強調する画像処理により補正赤外線画像を形成し、
表示装置により前記補正赤外線画像を表示する、ことを特徴とする車両用画像表示方法が提供される。
Further, according to the present invention, an infrared image of a specific range in front of the vehicle is taken by an infrared camera mounted on the vehicle,
Measure the three-dimensional shape of the specific range with a three-dimensional shape measuring device mounted on the vehicle,
A road surface area where a vehicle can easily pass from the three-dimensional shape is detected by the arithmetic processing device, and a corrected infrared image is formed by image processing that emphasizes a luminance change in a portion other than the road surface area on the infrared image,
A vehicle image display method is provided, wherein the corrected infrared image is displayed by a display device.

本発明の実施形態によれば、前記演算処理装置により、
(A) 前記3次元形状から車両が通りやすい前記路面領域を検出し、
(B) 前記赤外線画像上の前記路面領域とそれ以外の路外領域を、3次元形状測定装置と赤外線カメラの設置位置と姿勢から求め、
(C) 前記路面領域の赤外線画像のノイズ除去・平滑化処理を行い、及び/又は、前記路外領域の赤外線画像のエッジ強調処理を行い、
(D) 前記路面領域と前記路外領域の赤外線画像を合成し、補正赤外線画像を形成する。
According to an embodiment of the present invention, the arithmetic processing unit
(A) detecting the road surface area where the vehicle is easy to pass from the three-dimensional shape;
(B) The road surface area on the infrared image and the other road area other than that are obtained from the installation position and orientation of the three-dimensional shape measuring apparatus and the infrared camera,
(C) Performing noise removal and smoothing processing of the infrared image of the road surface area and / or performing edge enhancement processing of the infrared image of the road area,
(D) The infrared image of the said road surface area | region and the said road area is synthesize | combined, and a correction | amendment infrared image is formed.

また本発明の別の実施形態によれば、前記演算処理装置により、
(A) 前記3次元形状から車両が通りやすい前記路面領域を検出し、
(B) 前記赤外線画像上の前記路面領域とそれ以外の路外領域を、3次元形状測定装置と赤外線カメラの設置位置と姿勢から求め、
(C) 赤外線画像全体をノイズ除去・平滑化した平滑化画像と、赤外線画像全体をエッジ強調処理したエッジ強調画像とを作成し、
(D) 前記平滑化画像上の前記路面領域と前記エッジ強調画像上の前記路外領域の赤外線画像を合成し、補正赤外線画像を形成する。
According to another embodiment of the present invention, the arithmetic processing unit
(A) detecting the road surface area where the vehicle is easy to pass from the three-dimensional shape;
(B) The road surface area on the infrared image and the other road area other than that are obtained from the installation position and orientation of the three-dimensional shape measuring apparatus and the infrared camera,
(C) Create a smoothed image obtained by removing and smoothing the entire infrared image and an edge enhanced image obtained by performing edge enhancement on the entire infrared image,
(D) The infrared image of the road surface area on the smoothed image and the road area on the edge-enhanced image are combined to form a corrected infrared image.

また本発明によれば、車両に搭載された赤外線カメラにより車両前方の特定範囲の赤外線画像を撮影し、
車両に搭載された3次元形状測定装置により前記特定範囲の3次元形状を計測し、
演算処理装置により前記3次元形状から路面の車両の通りやすさを計算し、前記赤外線画像上において、路面の車両の通りやすさが高いほど画像を滑らかにし、路面の車両の通りやすさが低いほど画像の変化を強調する画像処理により補正赤外線画像を形成し、
表示装置により前記補正赤外線画像を表示する、ことを特徴とする車両用画像表示方法が提供される。
Further, according to the present invention, an infrared image of a specific range in front of the vehicle is taken by an infrared camera mounted on the vehicle,
Measure the three-dimensional shape of the specific range with a three-dimensional shape measuring device mounted on the vehicle,
The ease of passing the vehicle on the road surface is calculated from the three-dimensional shape by the arithmetic processing unit. On the infrared image, the higher the ease of passing the vehicle on the road surface, the smoother the image becomes, and the easier the vehicle passes on the road surface. A corrected infrared image is formed by image processing that emphasizes changes in the image,
A vehicle image display method is provided, wherein the corrected infrared image is displayed by a display device.

本発明の実施形態によれば、演算処理装置において計算する車両の通りやすさを地面の起伏の度合いとする。   According to the embodiment of the present invention, the ease of passing the vehicle calculated by the arithmetic processing unit is set as the degree of undulation of the ground.

上記本発明の装置と方法によれば、演算処理装置により、路面領域が滑らかに見えるように画像処理した補正赤外線画像を形成し、表示装置により前記補正赤外線画像を表示するので、立体形状が画像上に表れにくい赤外画像において、路面領域が元の赤外線画像より滑らかに見え、また路外領域が元の赤外線画像より強調されて見える。
このため、補正赤外線画像の路面領域の平坦度がより高く見え、かつ、路外領域の起伏がより大きく見えるような錯覚を操縦者に起こさせることができる。そして、これは実際の立体形状に近いため、赤外線で見られる情報(元の赤外線画像)と立体的な起伏の大きさ情報(3次元形状)を加味した情報に基づいた判断により操縦を行うことが出来るようになる。
According to the above-described apparatus and method of the present invention, the corrected infrared image obtained by performing image processing so that the road surface area looks smooth is formed by the arithmetic processing unit, and the corrected infrared image is displayed by the display device. In the infrared image that is difficult to appear above, the road surface area looks smoother than the original infrared image, and the road outside area looks more emphasized than the original infrared image.
For this reason, it is possible to cause the driver to have an illusion that the flatness of the road surface area of the corrected infrared image looks higher and the undulation of the road area appears to be larger. And since this is close to an actual three-dimensional shape, control is performed based on information that takes into account information seen in the infrared (original infrared image) and three-dimensional relief size information (three-dimensional shape). Will be able to.

このように、人間の感性、感覚に近い画像を表示することで、路外領域のような起伏が激しい場所に凹凸・起伏があたかも存在するように見せることができるようになり、これが適切な経路に沿った運転を行える情報提供に結びつく。
このような画像処理により、もともとも赤外線が苦手としていた温度変化に乏しい環境、似たような材質が大きな形状変化を形作っている環境においても、操縦しやすい赤外線画像(補正赤外線画像)を操縦者に提示することが可能になる。
In this way, by displaying images that are close to human sensibility and sensation, it becomes possible to make it appear as if there are unevenness and undulations in places with undulations such as areas outside the road, and this is the appropriate route This will lead to the provision of information that enables driving along the road.
This kind of image processing makes it easy for the operator to operate an infrared image (corrected infrared image) that is easy to control even in environments with poor temperature changes, which were originally not good at infrared rays, or in environments where similar materials have created large shape changes. Can be presented.

夜間における舗装路の可視光(A)と赤外線(B)の画像である。It is an image of visible light (A) and infrared rays (B) of a paved road at night. 夜間における未舗装路の可視光(A)と赤外線(B)の画像である。It is an image of visible light (A) and infrared rays (B) on an unpaved road at night. 夜間における草道(轍:わだち)の可視光(A)と赤外線(B)の画像である。It is the image of the visible light (A) and infrared rays (B) of the grass road (wadder) at night. 本発明による車両操縦用画像表示装置の全体配置図である。1 is an overall layout diagram of a vehicle steering image display device according to the present invention. 人が乗車して直接操縦する乗車操縦時の構成図である。It is a block diagram at the time of boarding operation which a person gets on and controls directly. 無人で遠隔操縦する遠隔操縦時の構成図である。It is a block diagram at the time of the remote control which performs unmanned remote control. LRFによるレーザのラインスキャンの模式図である。It is a schematic diagram of the line scan of the laser by LRF. LRFによるレーザの面スキャンの模式図である。It is a schematic diagram of the surface scan of the laser by LRF. 赤外線画像補正方法を示す第1実施形態図である。It is 1st Embodiment figure which shows an infrared image correction method. (A)は、3次元形状3から路面検出手段32により車両が通りやすい路面領域4を検出した画像であり、(B)は、赤外線カメラ10で撮影した赤外線画像2に路面領域4を重ね合わせた画像である。(A) is an image obtained by detecting a road surface area 4 where a vehicle can easily pass from the three-dimensional shape 3 by the road surface detection means 32, and (B) is a method in which the road surface area 4 is superimposed on the infrared image 2 photographed by the infrared camera 10. It is an image. 車両上の3次元座標系(X、Y、Z)と赤外線画像上の2次元座標系(x、y)の関係を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the relationship between the three-dimensional coordinate system (X, Y, Z) on a vehicle, and the two-dimensional coordinate system (x, y) on an infrared image. 鳥瞰地図上の2次元座標系(X、Y、0)と赤外線画像上の2次元座標系(x、y)の関係を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the relationship between the two-dimensional coordinate system (X, Y, 0) on a bird's-eye view map, and the two-dimensional coordinate system (x, y) on an infrared image. 本発明の車両操縦用画像表示装置による処理例を示すフロー図である。It is a flowchart which shows the process example by the image display apparatus for vehicle steering of this invention. 赤外線画像補正方法を示す第2実施形態図である。It is 2nd Embodiment figure which shows an infrared image correction method.

以下、本発明の好ましい実施形態を図面を参照して説明する。なお各図において、共通する部分には同一の符号を付し、重複した説明は省略する。   Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In each figure, common portions are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

図4は、本発明による車両操縦用画像表示装置の全体配置図であり、図5、図6は全体構成図である。なお、図5は人が乗車して直接操縦する乗車操縦時の構成図であり、図6は無人で遠隔操縦する遠隔操縦時の構成図である。   FIG. 4 is an overall layout diagram of a vehicle steering image display device according to the present invention, and FIGS. 5 and 6 are overall configuration diagrams. FIG. 5 is a configuration diagram at the time of boarding operation in which a person gets on and directly controls the vehicle, and FIG. 6 is a configuration diagram at the time of remote control in which the vehicle is unmanned and remotely controlled.

図4〜図6に示すように、本発明の車両操縦用画像表示装置は、赤外線カメラ10、3次元形状測定装置20、演算処理装置30、及び表示装置40を備える。   As shown in FIGS. 4 to 6, the vehicle display image display device of the present invention includes an infrared camera 10, a three-dimensional shape measurement device 20, an arithmetic processing device 30, and a display device 40.

車両1は、夜間または濃霧などの視界の悪い状況下で屋外を走行するための車両であり、人が乗車して直接操縦する車両(例えば乗用車やトラック)でも、無人で走行し遠隔操作する移動体(例えば、遠隔操作車両やロボット)でもよい。   The vehicle 1 is a vehicle that travels outdoors at night or under poor visibility conditions such as dense fog, and travels unattended and remotely operated even on a vehicle (for example, a passenger car or a truck) that a person rides and directly controls. It may be a body (for example, a remotely operated vehicle or a robot).

赤外線カメラ10は、車両1に搭載され車両前方の特定範囲の赤外線画像2を撮影する。「車両前方」とは移動時の前方であり、車両後退時の後方を含む。「特定範囲」とは、車両の操縦時に必要となる視界範囲であり、この範囲は前後左右に可変であっても、視界範囲の広さが可変であってもよい。   The infrared camera 10 is mounted on the vehicle 1 and captures an infrared image 2 in a specific range in front of the vehicle. “Vehicle front” refers to the front when moving, and includes the rear when the vehicle moves backward. The “specific range” is a view range required when maneuvering the vehicle, and this range may be variable in the front / rear and left / right directions, or the range of the view range may be variable.

3次元形状測定装置20は、車両1に搭載され車両前方の特定範囲の3次元形状3を計測する。なお、特定範囲は、3次元形状測定装置20による範囲と赤外線カメラ10による範囲とで、一致することが好ましいが、完全に一致せず、必要な範囲で一致すればよい。
演算処理装置30は、3次元形状3から車両1が通りやすい路面領域4を検出し、赤外線画像2上において路面領域4が滑らかに見えるように画像処理した補正赤外線画像5を形成する。
表示装置40は、補正赤外線画像5を表示する。
The three-dimensional shape measuring device 20 is mounted on the vehicle 1 and measures the three-dimensional shape 3 in a specific range in front of the vehicle. Note that the specific range preferably matches the range determined by the three-dimensional shape measuring apparatus 20 and the range determined by the infrared camera 10, but does not completely match, and it is only necessary to match within a necessary range.
The arithmetic processing unit 30 detects a road surface area 4 through which the vehicle 1 easily passes from the three-dimensional shape 3, and forms a corrected infrared image 5 that is image-processed so that the road surface area 4 looks smooth on the infrared image 2.
The display device 40 displays the corrected infrared image 5.

図5、図6において、矢印はデータの流れ(および、データの内容)を示す。
またそれぞれの構成要素は車両1中に図4のように配置され、図中に示された方向の環境をセンシングし、図5では車両内部で情報提示を行い、図6では遠隔操作用の表示端末に情報提示する。
5 and 6, arrows indicate data flow (and data contents).
Each component is arranged in the vehicle 1 as shown in FIG. 4 and senses the environment in the direction shown in the figure. In FIG. 5, information is presented inside the vehicle. In FIG. Present information to the terminal.

赤外線カメラ10は、物体の温度に応じて放射(輻射)される遠赤外光(波長:8μm〜13μmの光)を撮影するカメラである。赤外線カメラ10は、熱い物体、表面が粗い物体、輻射率(赤外光の放射率)が高い物体が明るく写る特徴がある。   The infrared camera 10 is a camera that photographs far-infrared light (wavelength: 8 μm to 13 μm) emitted (radiated) according to the temperature of an object. The infrared camera 10 is characterized in that a hot object, an object with a rough surface, and an object with a high emissivity (infrared light emissivity) appear bright.

3次元形状測定装置20は、レーザレンジファインダ(以下、「LRF」という)、もしくは、距離画像カメラである。距離画像カメラは、光源からの光の往復時間をカメラの画素上で計測する機能を持った遠隔で形状測定する装置であり、例えば非特許文献1に開示されている。
3次元形状測定装置20は、車両1の周囲の、立体形状を計測するための装置であり、車両1の進行方向に15mないし40m程度(最高速度による)まで計測できれば良く、計測範囲は前方に限定しても、全周囲を計測してもかまわない。
The three-dimensional shape measurement apparatus 20 is a laser range finder (hereinafter referred to as “LRF”) or a range image camera. The range image camera is a device for remotely measuring the shape having a function of measuring a round trip time of light from a light source on a pixel of the camera, and is disclosed in Non-Patent Document 1, for example.
The three-dimensional shape measuring device 20 is a device for measuring a three-dimensional shape around the vehicle 1 as long as it can measure up to about 15 m to 40 m (depending on the maximum speed) in the traveling direction of the vehicle 1, and the measurement range is forward. Even if it is limited, the entire circumference may be measured.

図7、図8は3次元形状測定装置20がLRFである場合のレーザのスキャンを示す模式図であり、図7はラインスキャン、図8は面スキャンを示している。
LRFの場合、レーザ6をライン状(図7)、もしくは面状(図8)にスキャンし、レーザ6が物体に当たり反射が得られるまでの時間で距離を計測する。
ライン状にスキャンするレーザレンジファインダの場合には、図7に示すように、スキャンを行いながら車両1が前進することで、周囲(車両前方の特定範囲)の立体形状を計測する。
面状にスキャンするレーザレンジファインダの場合には、図8のようにレーザが面をスキャンするため自動的に周囲(車両前方の特定範囲)の立体形状を計測することができる。
7 and 8 are schematic diagrams showing laser scanning when the three-dimensional shape measuring apparatus 20 is LRF. FIG. 7 shows line scanning, and FIG. 8 shows surface scanning.
In the case of LRF, the laser 6 is scanned in a line shape (FIG. 7) or a planar shape (FIG. 8), and the distance is measured by the time until the laser 6 hits an object and a reflection is obtained.
In the case of a laser range finder that scans in a line shape, as shown in FIG. 7, the vehicle 1 moves forward while scanning, thereby measuring the surrounding three-dimensional shape (a specific range in front of the vehicle).
In the case of a laser range finder that scans in a planar shape, the laser scans the surface as shown in FIG. 8, so that the surrounding three-dimensional shape (a specific range in front of the vehicle) can be automatically measured.

演算処理装置30は、赤外線カメラ10と3次元形状測定装置20からのセンサ情報(赤外線画像2と3次元形状3)をもとに、以下の2つの処理を実施する。   The arithmetic processing device 30 performs the following two processes based on the sensor information (the infrared image 2 and the three-dimensional shape 3) from the infrared camera 10 and the three-dimensional shape measuring device 20.

(A)路面検出手段32による路面検出機能
路面検出手段32は、車両1の周囲の3次元形状3を元に、車が通りやすい領域、すなわち、なだらかで、進行方向に連続している領域を路面領域4として検出する。つまり、路面検出手段32は、3次元形状3の起伏の大小を評価して車両1が走行可能な領域と走行不能な領域に区分し、走行可能領域を路面領域4として検出する。
従って、本願において「路面領域」とは、3次元形状3から判断された、車が通りやすい領域、なだらかで進行方向に連続している領域、車両が走行可能な領域を意味し、実際の路面と一致していなくてもよい。
例えば、車両前方の特定範囲の3次元形状3から、その範囲の勾配と表面粗さを求め、車両が走行可能な勾配と表面粗さであり、かつ進行方向に連続している領域を路面領域として検出する。
なお路面検出の具体的な手段は、特許文献5に開示されている。
(A) Road surface detection function by the road surface detection means 32 The road surface detection means 32 is based on the three-dimensional shape 3 around the vehicle 1 and is an area in which a vehicle can easily pass, that is, an area that is gentle and continuous in the traveling direction. It is detected as a road surface area 4. That is, the road surface detection means 32 evaluates the undulations of the three-dimensional shape 3 and classifies the vehicle 1 into a region where the vehicle 1 can travel and a region where the vehicle 1 cannot travel, and detects the travelable region as the road surface region 4.
Therefore, in the present application, the “road surface area” means an area where a vehicle can easily pass through, an area which is continuous in the traveling direction, and an area where the vehicle can travel, as determined from the three-dimensional shape 3. Does not have to match.
For example, from the three-dimensional shape 3 of the specific range ahead of the vehicle, the gradient and the surface roughness of the range are obtained, and the region that is the gradient and the surface roughness that the vehicle can travel and is continuous in the traveling direction is the road surface region. Detect as.
A specific means for detecting the road surface is disclosed in Patent Document 5.

(B)赤外線画像補正手段34による赤外線画像補正機能
赤外線画像補正手段34は、赤外線カメラ10の赤外線画像2を、路面検出手段32で検出した路面情報を元に、路面領域4が滑らかに見えるように画像処理を施す。
赤外線画像補正機能の具体的な動作は後述する。
(B) Infrared Image Correction Function by Infrared Image Correction Unit 34 The infrared image correction unit 34 makes the road surface region 4 appear smooth based on the road surface information detected by the road surface detection unit 32 of the infrared image 2 of the infrared camera 10. Is subjected to image processing.
Specific operation of the infrared image correction function will be described later.

表示装置40は、以下のどちらか又は両方を装備し、操縦者に画像処理の結果を表示する。
(A) 図5のように車両1に人が乗車して運転する場合には、運転席に備え付けた画面、もしくは、運転席のガラス面に投影して半透過型の画像として運転者に周囲の情報を提示する。
(B) 図6のように、遠隔操縦で車両を運転する場合には、演算処理装置30での処理で得られた補正赤外線画像5を無線送信装置42と無線受信装置44を介して無線で、遠隔表示端末46に送信する。遠隔表示端末46では、画像情報を受信し、画面表示装置40に表示する。
通信は無線LANのようなデジタル方式を用いても、テレビ画像トランスミッタのようなアナログ方式を用いても良い。
The display device 40 is equipped with either or both of the following, and displays the result of image processing to the operator.
(A) When a person gets on the vehicle 1 to drive as shown in FIG. 5, the screen is provided on the driver's seat, or is projected on the glass surface of the driver's seat and is displayed around the driver as a translucent image. Present information.
(B) As shown in FIG. 6, when driving a vehicle by remote control, the corrected infrared image 5 obtained by the processing in the arithmetic processing device 30 is wirelessly transmitted through the wireless transmission device 42 and the wireless reception device 44. To the remote display terminal 46. The remote display terminal 46 receives the image information and displays it on the screen display device 40.
The communication may use a digital system such as a wireless LAN or an analog system such as a television image transmitter.

(赤外線画像補正方法)
図9は、赤外線画像補正方法を示す第1実施形態図である。
この図において、赤外線画像補正手段34による赤外線画像補正は、S1〜S6の6つのステップ(工程)からなり、撮影した赤外線画像の路面部分を見やすくするように変換する。
(Infrared image correction method)
FIG. 9 is a first embodiment diagram illustrating an infrared image correction method.
In this figure, the infrared image correction by the infrared image correction means 34 is composed of six steps (steps) S1 to S6, and is converted so as to make it easy to see the road surface portion of the captured infrared image.

1.表示位置対応付け(S1ステップ)
図10(A)は、3次元形状3から路面検出手段32により車両が通りやすい路面領域4を検出した画像であり、図10(B)は、赤外線カメラ10で撮影した赤外線画像2に路面領域4を重ね合わせた画像である。
LRF20の情報から得られる路面領域4は図10(A)のように、車両1を軸とした3次元、もしくは車両1を真上から見る二次元の位置関係として得られる。図10(B)に示すように、赤外線カメラ10で撮影した赤外線画像上で路面領域4に対応する領域が画像中のどの範囲に相当するかを求める。
なお、以下、赤外線画像2における路面領域4以外の領域を「路外領域4b」と呼ぶ。
1. Display position association (step S1)
10A is an image obtained by detecting the road surface area 4 where the vehicle easily passes from the three-dimensional shape 3 by the road surface detection means 32, and FIG. 10B shows the road surface area in the infrared image 2 photographed by the infrared camera 10. 4 is a superimposed image.
As shown in FIG. 10A, the road surface region 4 obtained from the information of the LRF 20 is obtained as a three-dimensional positional relationship with the vehicle 1 as an axis, or as a two-dimensional positional relationship when the vehicle 1 is viewed from directly above. As shown in FIG. 10B, it is determined which range in the image corresponds to the area corresponding to the road surface area 4 on the infrared image captured by the infrared camera 10.
Hereinafter, an area other than the road surface area 4 in the infrared image 2 is referred to as an “outside road area 4b”.

図11は、車両上の3次元座標系(X、Y、Z)と赤外線画像上の2次元座標系(x、y)の関係を示す模式図である。また、図12は、鳥瞰地図上の2次元座標系(X、Y、0)と赤外線画像上の2次元座標系(x、y)の関係を示す模式図である。
図11の車体1の向きを軸とした座標系(X:進行方向、Y:左、Z:上)の任意の点(X,Y,Z)、もしくは、図12の鳥瞰地図上の点(X,Y,0)で観測されたデータが赤外線画像上のどの画素(x,y)に相当するかは、数1の式(1)で求められる。
ここでAは、カメラパラメータであり、画像上の光軸中心Cx,Cy、焦点距離fx,fyにより数1の式(2)のように示される。
また、Rは、車体の進行軸座標系とカメラの画像平面座標系(右:x、下:y、手前:z)を変換する行列であり、数1の式(3)より求まる。
FIG. 11 is a schematic diagram showing the relationship between the three-dimensional coordinate system (X, Y, Z) on the vehicle and the two-dimensional coordinate system (x, y) on the infrared image. FIG. 12 is a schematic diagram showing the relationship between the two-dimensional coordinate system (X, Y, 0) on the bird's-eye view map and the two-dimensional coordinate system (x, y) on the infrared image.
An arbitrary point (X, Y, Z) in a coordinate system (X: traveling direction, Y: left, Z: up) with the direction of the vehicle body 1 in FIG. 11 as an axis, or a point ( Which pixel (x, y) on the infrared image corresponds to the data observed in (X, Y, 0) can be obtained by Expression (1) of Equation 1.
Here, A is a camera parameter, and is expressed as in Expression (2) of Formula 1 by the optical axis centers Cx and Cy on the image and the focal lengths fx and fy.
R is a matrix for converting the advancing axis coordinate system of the vehicle body and the image plane coordinate system of the camera (right: x, down: y, near side: z), and is obtained from Equation (3) of Equation 1.

Figure 0005442353
Figure 0005442353

式(3)のパラメータRxは、車体とカメラ間のロールズレ角により数2の式(4)となり、パラメータRyは、車体からのカメラの仰角により式(5)となり、パラメータRzは、カメラの車体からのヨー方向ズレによる回転式(6)となる。   The parameter Rx in the equation (3) becomes the equation (4) based on the roll deviation angle between the vehicle body and the camera, the parameter Ry becomes the equation (5) by the elevation angle of the camera from the vehicle body, and the parameter Rz is the camera body. Rotation type (6) due to deviation in yaw direction from

Figure 0005442353
Figure 0005442353

また式(1)におけるtは、車体中心からみた赤外線カメラの設置位置であり、車体中心からのカメラ設置のオフセット位置tx,ty,tzより、数3の式(7)と求まる。   In addition, t in equation (1) is the installation position of the infrared camera viewed from the center of the vehicle body, and is obtained from equation (7) of equation 3 from the camera installation offset positions tx, ty, tz from the vehicle body center.

Figure 0005442353
Figure 0005442353

必要に応じてひずみ除去を撮影後の前処理として実施する。その際カメラは予めひずみパラメータを求めておき、ひずみ除去を行うことになる。(例えば特許文献4に校正板を利用した方法が提示されている)。
カメラの向きを正確に求める場合にも、特許文献4に示すような、校正板を既知の位置に設置し、カメラと構成板の位置関係を画像処理で求め、カメラの向き・位置を校正板の位置から逆算することでR,tを決定する。
If necessary, distortion is removed as a pre-process after shooting. At that time, the camera obtains a distortion parameter in advance and removes the distortion. (For example, Patent Document 4 presents a method using a calibration plate).
Even when the camera orientation is accurately obtained, a calibration plate as shown in Patent Document 4 is installed at a known position, the positional relationship between the camera and the component plate is obtained by image processing, and the camera orientation / position is determined by the calibration plate. R and t are determined by calculating backward from the position of.

図10(B)において、路面領域4は輪郭の線分、もしくは、分布全域をメッシュ(升目)で区切り、区画ごとに路面部分の有無を示す形で与えられている。輪郭の各点、各升目の中央点が画像上でどこに相当するかを上記の対応画素計算式で求め、輪郭形状を変換して形状を得る、もしくは全区画の対応する位置へ有無の情報を投影して分布を得る。   In FIG. 10 (B), the road surface region 4 is given in the form of a contour line segment or a distribution whole area divided by a mesh (mesh) and indicating the presence or absence of a road surface portion for each section. Find out where the points of the contour and the central point of each square correspond on the image with the above-mentioned corresponding pixel calculation formula, convert the contour shape to obtain the shape, or information on presence / absence to the corresponding position in all sections Project to get the distribution.

上述した路面分布の情報から、赤外線画像2に重ねることができる視点における視野が同じ画像で、路外領域4bが1となり、路面領域4aが0となる路外マスクを生成する。   Based on the road surface distribution information described above, an out-of-road mask in which the field of view at the viewpoint that can be superimposed on the infrared image 2 is the same, the out-of-road area 4b is 1, and the out-of-road area 4a is 0 is generated.

路面領域4が輪郭の場合には輪郭の内側を1で塗りつぶすことで路外マスクを生成する。路面領域4が升目の情報を投影している場合には、マスク画像の各画素から最も近い投影点を捜し、その路面の有無の情報を用いて画素値を決定する。   When the road surface area 4 is a contour, an outside road mask is generated by painting the inside of the contour with 1. When the road surface area 4 is projecting information on the mesh, the nearest projection point is searched from each pixel of the mask image, and the pixel value is determined using the information on the presence or absence of the road surface.

2.赤外線画像の路面領域抽出(S2ステップ)
S2ステップでは、路面領域4aに相当する部分の赤外線画像だけの画像(「路面赤外画像」という)を作成する。
上述した路外マスクが0の部分をS4ステップのフィルタサイズだけ膨張させ、その後、0の値を持つ画素に重なる赤外画像の画素値のみコピーして、路面領域の部分画像(路面赤外画像)を作成する。
フィルタサイズだけ膨張させるのは、周囲の画素の値が無いとS4ステップのフィルタがかけられないので、フィルタ適用後の値を得たい位置の周囲の画素値を残すようにする。
2. Extract road surface area from infrared image (step S2)
In step S2, an image of only a portion of the infrared image corresponding to the road surface area 4a (referred to as a “road surface infrared image”) is created.
The above-described portion where the road mask is 0 is expanded by the filter size of step S4, and then only the pixel value of the infrared image that overlaps the pixel having the value of 0 is copied to obtain a partial image (road surface infrared image) of the road surface region. ).
The reason why the filter size is expanded is that if there is no surrounding pixel value, the filter in step S4 cannot be applied, so that the surrounding pixel value at the position where the value after the filter application is desired is left.

3.赤外線画像の路外領域抽出(S3ステップ)
S3ステップでは、路外領域の赤外線画像だけの画像(「路外赤外画像」という)を作成する。
上述した路外マスクが1の部分をS5ステップのフィルタサイズだけ膨張させ、その後、1の値を持つ画素に重なる赤外画像の画素値のみコピーして、路外領域の部分画像(路外赤外画像)を作成する。
フィルタサイズだけ膨張させるのは、周囲の画素の値が無いとフィルタがかけられないので、フィルタ適用後の値を得たい位置の周囲の画素値を残すようにする。
3. Extraction of out-of-road area from infrared image (step S3)
In step S3, an image of only the infrared image of the road area (referred to as an “road infrared image”) is created.
The portion where the above-mentioned road mask is 1 is expanded by the filter size in step S5, and thereafter, only the pixel value of the infrared image that overlaps the pixel having the value of 1 is copied, and a partial image (road red) Outside image).
The reason why the filter size is expanded is that if there is no surrounding pixel value, the filter cannot be applied, so that the surrounding pixel value at the position where the value after the filter application is desired is left.

4.路面領域のノイズ除去・平滑化(S4ステップ)
S4ステップでは、路面赤外画像へノイズ除去・平滑化フィルタを適用し、平滑化によりノイズ除去を行う。
フィルタサイズに応じた周囲の画素すべてに値が入っている場合のみ適用する。
4). Noise removal and smoothing of road surface area (S4 step)
In step S4, a noise removal / smoothing filter is applied to the road surface infrared image, and noise removal is performed by smoothing.
Only applies if all surrounding pixels according to the filter size contain values.

以下の重みを畳み込む表1のフィルタを実施する。

Figure 0005442353
Implement the filter of Table 1 that convolves the following weights:
Figure 0005442353

5.路外領域のエッジ強調(S5ステップ)
S5ステップでは、路外赤外画像へエッジ強調フィルタを適用し、エッジ強調により、輪郭をはっきりさせる。
フィルタサイズに応じた周囲の画素すべてに値が入っている場合のみ適用する。
エッジ強調の画像は「原値−ラプラシアン(2次微分)処理値」の計算を各画素で行い結果を求める。
5. Edge enhancement in off-road area (step S5)
In step S5, an edge enhancement filter is applied to the out-of-road infrared image, and the contour is clarified by edge enhancement.
Only applies if all surrounding pixels according to the filter size contain values.
For the edge-enhanced image, the calculation of “original value—Laplacian (secondary differential) processing value” is performed for each pixel to obtain the result.

以下の重みを畳み込む表2のフィルタで実現する。

Figure 0005442353
This is realized by the filter of Table 2 that convolves the following weights.
Figure 0005442353

6.合成(S6ステップ)
S6ステップでは、フィルタ適用後の路面赤外画像と、フィルタ適用後の路外赤外画像の画像を重ね合わせる。
両方の画像の同じ場所の画素値について、基本的には、上記2つの画像(路面赤外画像と路外赤外画像)のどちらかにしか値が入っておらず、その値を採用して合成画像を作成する。ただし、フィルタ形状により、境界部分で両方の値がある画素が残る場合がある。この場合は、平均値を採用する。
6). Composition (Step S6)
In step S6, the road surface infrared image after the filter application and the image of the road infrared image after the filter application are superimposed.
For pixel values at the same place in both images, basically only one of the two images (the road surface infrared image and the roadside infrared image) contains a value, and that value is adopted. Create a composite image. However, depending on the filter shape, a pixel having both values may remain in the boundary portion. In this case, an average value is adopted.

図13は、本発明の車両操縦用画像表示装置による処理例を示すフロー図である。
以下のこの図を参照して本発明の装置の作動を説明する。
(1) LRF計測(T1)でLRFを連続的に動作させ、車両前方の特定範囲(特に前方0〜30m、横幅20m程度)の形状(起伏や障害物)を計測する。
(2) 路面検出(T2)でLRF20の計測結果から路面領域4(路面と推測される領域)を抽出する。T1、T2は対象領域全体を計測、抽出するまで繰り返す。
(3) 路面分布集計(T3)で路面領域4の分布を継続的に蓄積、集計して路面分布地図を作成する。
(4) 赤外線画像撮影(T4)で遠赤外カメラが一定時間毎に車両前方の前記特定範囲の赤外線画像2を撮影する。
(5) 赤外線画像への重ね合わせ(T5)で赤外線カメラ10と同じ視点で、路面の分布がどのように見えるかを計算で求め、赤外線画像と同じ視点・同じ視野の路外部マスク画像を生成する。
(6) 路面赤外画像抽出(T6)で、赤外線画像の路面領域4の画像を取り出し、画像(路面赤外画像)を生成する。
(7) 路面赤外画像ノイズ除去(T7)で、ノイズ除去・平滑化フィルタを実施し、赤外線画像の路面領域4(路面赤外画像)のノイズ除去を行う。
(8) 路外赤外画像抽出(T8)で、赤外線画像の路外領域4bの画像を取り出し、画像(路外赤外画像)を生成する。
(9) 路外赤外画像輪郭強調(T9)で、エッジ強調フィルタを実施し、路外領域4bの赤外線画像(路外赤外画像)に輪郭強調を行う。
(10) 合成(T10)で、フィルタ済みの路面赤外画像と、フィルタ済みの路外赤外画像を重ね合わせる。
(11) 画像表示(T10)で逐次、無線端末、もしくは車内で、処理結果の画像を操縦者に提示する。
FIG. 13 is a flowchart showing an example of processing performed by the vehicle control image display device of the present invention.
The operation of the apparatus of the present invention will be described with reference to this figure below.
(1) The LRF is continuously operated by LRF measurement (T1), and the shape (undulations and obstacles) of a specific range in front of the vehicle (especially about 0 to 30 m ahead and about 20 m wide) is measured.
(2) The road surface area 4 (area estimated to be a road surface) is extracted from the measurement result of the LRF 20 by road surface detection (T2). T1 and T2 are repeated until the entire target region is measured and extracted.
(3) The road surface distribution totalization (T3) continuously accumulates and aggregates the distribution of the road surface area 4 to create a road surface distribution map.
(4) In infrared image capturing (T4), the far-infrared camera captures the infrared image 2 in the specific range in front of the vehicle at regular time intervals.
(5) Calculate how the road surface distribution looks from the same viewpoint as the infrared camera 10 by superimposing on the infrared image (T5), and generate a road exterior mask image with the same viewpoint and the same field of view as the infrared image To do.
(6) In the road surface infrared image extraction (T6), an image of the road surface region 4 of the infrared image is extracted to generate an image (road surface infrared image).
(7) In the road surface infrared image noise removal (T7), a noise removal / smoothing filter is performed to remove noise in the road surface region 4 (road surface infrared image) of the infrared image.
(8) In the out-of-road infrared image extraction (T8), the image of the out-of-road area 4b of the infrared image is extracted to generate an image (out-of-road infrared image).
(9) The edge enhancement filter is implemented in the roadside infrared image contour enhancement (T9), and the edge enhancement is performed on the infrared image (roadside infrared image) in the roadside region 4b.
(10) In the synthesis (T10), the filtered road surface infrared image and the filtered out-of-road infrared image are superimposed.
(11) In the image display (T10), the processing result image is presented to the operator sequentially in the wireless terminal or in the vehicle.

以下、本発明の別の実施形態を説明する。
(1) 処理手順の入れ替え
図14は、赤外線画像補正方法を示す第2実施形態図である。
上述した赤外線画像補正方法の第1実施形態では路面領域上にあるか否かにより、路外マスクで画像を抜き出し、それぞれ別のフィルタ処理を行っていた。
これに対し、第2実施形態では、S10において、3次元形状3から車両1が通りやすい路面領域4を検出し、
S11において、赤外線画像2上の路面領域4とそれ以外の路外領域4bを、3次元形状測定装置20と赤外線カメラ10の設置位置と姿勢から求め、
S12とS13において、赤外線画像全体をノイズ除去・平滑化した平滑化画像と、赤外線画像全体をエッジ強調処理したエッジ強調画像とを作成し、
S14〜S16において、前記平滑化画像上の路面領域4と前記エッジ強調画像上の路外領域4bの赤外線画像を合成し、補正赤外線画像5を形成する。
Hereinafter, another embodiment of the present invention will be described.
(1) Replacement of Processing Procedure FIG. 14 is a second embodiment diagram showing an infrared image correction method.
In the first embodiment of the infrared image correction method described above, an image is extracted with an out-of-road mask depending on whether or not it is on the road surface area, and different filter processing is performed.
On the other hand, in 2nd Embodiment, the road surface area | region 4 where the vehicle 1 passes easily from the three-dimensional shape 3 is detected in S10,
In S11, the road surface area 4 on the infrared image 2 and the other outside road area 4b are obtained from the installation positions and postures of the three-dimensional shape measuring apparatus 20 and the infrared camera 10,
In S12 and S13, a smoothed image obtained by removing and smoothing the entire infrared image and an edge enhanced image obtained by performing edge enhancement processing on the entire infrared image are created.
In S14 to S16, the infrared image of the road surface area 4 on the smoothed image and the road area 4b on the edge-enhanced image are combined to form a corrected infrared image 5.

すなわち、図14に示すように赤外線画像2にそれぞれのフィルタ(ノイズ除去・平滑化とエッジ強調)をかけ、フィルタ適用後の画像にマスクによる画像の切り出しを行う。
この場合、第1実施形態と比較して、性能には影響がなく、手順のみの違いとなる。
That is, as shown in FIG. 14, each filter (noise removal / smoothing and edge enhancement) is applied to the infrared image 2, and the image after the filter application is cut out using a mask.
In this case, compared with the first embodiment, the performance is not affected, and only the procedure is different.

(2)フィルタの影響をパラメータで連続的に変化させる
上述した実施形態に対し、以下の2点の変更により、連続的な形状変化(起伏量の増加など)を加味することができる。
A.路面性(走行可能性)
図5の路面検出手段32において出力していた、路面の可否を示す2値のかわりに、路面の判断に用いたパラメータに係数をかけ、0%から100%の走行難度を示す値を出力させる。例えば、未公開の特許文献5の実施例[0031]の2パラメータの最大値に係数をかけて出力することに相当する。
(2) Continuously changing the influence of a filter with a parameter With respect to the above-described embodiment, a continuous shape change (an increase in undulation amount or the like) can be taken into account by changing the following two points.
A. Road surface (travelability)
Instead of the binary value indicating whether or not the road surface is output, which is output from the road surface detection means 32 in FIG. 5, a coefficient is applied to the parameter used to determine the road surface, and a value indicating a driving difficulty level of 0% to 100% is output. . For example, this corresponds to outputting the maximum value of the two parameters in Example [0031] of unpublished Patent Document 5 by applying a coefficient.

B.パラメータで特性を連続的に(ノイズ除去からエッジ強調の間を)変化させられるフィルタの適用
フィルタを切り替える代わりに、以下に示す重みが場所によって可変となる表3のフィルタを、畳み込むフィルタを実施する。フィルタは画像全体の各画素に適用する。
フィルタのパラメータαは路上の度合いを示し0から1の値をとるパラメータである。1はほぼ確実に路外領域と思われる事を意味し、0はほぼ確実に路面領域と思われる事を意味する。路面の可否の閾値が0.1〜0.4の走行難度に相当する。
このフィルタはノイズ除去とエッジ強調の機能を持っており、2つの強さがαにより変化するようになっている。αが大きければエッジ強調の機能が強くなり、αが小さくなればノイズ除去(平滑化)の機能が強くなる。
これにより、連続的な変化や中間的な起伏の量も加味した画像改善を行い表示することが可能となる。
B. Applying a filter whose characteristics can be continuously changed by parameters (between noise removal and edge enhancement) Instead of switching the filter, a filter that convolves the filter shown in Table 3 in which the weight shown below is variable depending on the location is implemented. . The filter is applied to each pixel of the entire image.
The filter parameter α indicates a degree on the road and takes a value from 0 to 1. 1 means that it is almost surely considered as a road area, and 0 means that it is almost certainly considered as a road surface area. This corresponds to a driving difficulty level of 0.1 to 0.4.
This filter has functions of noise removal and edge enhancement, and the two strengths are changed by α. If α is large, the edge enhancement function is strong, and if α is small, the noise removal (smoothing) function is strong.
As a result, it is possible to improve and display an image in consideration of a continuous change and an intermediate undulation amount.

Figure 0005442353
Figure 0005442353

さらに、参考にαが0の場合のフィルタを表4に、αが1の場合のフィルタを表5に示す。αが0の場合には平滑化フィルタになり、αが1の場合にはエッジ強調フィルタになっていることがわかる。   Further, for reference, a filter when α is 0 is shown in Table 4, and a filter when α is 1 is shown in Table 5. It can be seen that when α is 0, the filter is a smoothing filter, and when α is 1, the filter is an edge enhancement filter.

Figure 0005442353
Figure 0005442353

Figure 0005442353
Figure 0005442353

(3) 起伏度を利用する
フィルタのタイプを切り替える、もしくはフィルタのパラメータを切り替える要因を、路面の有無(路面度合い)よりも簡単に求められる特徴である、起伏度合い(LRFが計測した距離プロファイルの微分値の絶対値、もしくは、高さプロファイルの微分値の絶対値)を用いてフィルタを変化(変更)させる。
(3) Utilization of undulations The factor of undulation (the distance profile measured by the LRF), which is a characteristic that can be easily obtained from the presence or absence of the road surface (the road surface degree) as a factor for switching the filter type or switching the filter parameters. The filter is changed (changed) using the absolute value of the differential value or the absolute value of the differential value of the height profile.

上述した実施形態の(2)、および(3)の手段を用いると、起伏が大きい部分の画像はその度合いに応じて、コントラストが強くはっきり見えるために凹凸感を操縦者が受け、また、起伏が小さい部分はその度合いに応じて滑らかに見えるため平坦な感じを操縦者がうけ、もともと画像に表れない、起伏の度合いを自然な感じで操縦者に伝えることが可能になる。   When the means of (2) and (3) of the above-described embodiment are used, the image of the portion with a large undulation has a strong contrast according to the degree, so that the driver feels unevenness. The small portion of the portion looks smooth according to the degree, so that the pilot feels flat, and the degree of undulation that does not originally appear in the image can be conveyed to the pilot with a natural feeling.

上述した本発明の装置と方法によれば、演算処理装置30により、路面領域4が滑らかに見えるように画像処理した補正赤外線画像5を形成し、表示装置40により前記補正赤外線画像を表示するので、立体形状が画像上に表れにくい赤外画像2において、路面領域4が元の赤外線画像より滑らかに見え、また路外領域4bが元の赤外線画像より強調されて見える。
このため、補正赤外線画像5の路面領域4の平坦度がより高く見え、かつ、路外領域4bの起伏がより大きく見えるような錯覚を操縦者に起こさせることができる。そして、これは実際の立体形状に近いため、赤外線で見られる情報(元の赤外線画像)と立体的な起伏の大きさ情報(3次元形状)を加味した情報に基づいた判断により操縦を行うことが出来るようになる。
According to the apparatus and method of the present invention described above, the corrected infrared image 5 is processed by the arithmetic processing device 30 so that the road surface area 4 looks smooth, and the corrected infrared image is displayed by the display device 40. In the infrared image 2 in which the three-dimensional shape is difficult to appear on the image, the road surface area 4 looks smoother than the original infrared image, and the road area 4b appears to be emphasized from the original infrared image.
For this reason, it is possible to cause the driver to have an illusion that the flatness of the road surface area 4 of the corrected infrared image 5 looks higher and the undulation of the road area 4b appears larger. And since this is close to an actual three-dimensional shape, control is performed based on information that takes into account information seen in the infrared (original infrared image) and three-dimensional relief size information (three-dimensional shape). Will be able to.

このように、人間の感性、感覚に近い画像を表示することで、路外領域のような起伏が激しい場所に凹凸・起伏があたかも存在するように見せることができるようになり、これが適切な経路に沿った運転を行える情報提供に結びつく。
このような画像処理により、もともとも赤外線が苦手としていた温度変化に乏しい環境、似たような材質が大きな形状変化を形作っている環境においても、操縦しやすい赤外線画像(補正赤外線画像)を操縦者に提示することが可能になる。
In this way, by displaying images that are close to human sensibility and sensation, it becomes possible to make it appear as if there are unevenness and undulations in places with undulations such as areas outside the road, and this is the appropriate route This will lead to the provision of information that enables driving along the road.
This kind of image processing makes it easy for the operator to operate an infrared image (corrected infrared image) that is easy to control even in environments with poor temperature changes, which were originally not good at infrared rays, or in environments where similar materials have created large shape changes. Can be presented.

なお、本発明は上述した実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々に変更することができることは勿論である。   In addition, this invention is not limited to embodiment mentioned above, Of course, it can change variously in the range which does not deviate from the summary of this invention.

1 車両(移動体)、2 赤外線画像、3 3次元形状、
4 路面領域、4b 路外領域、5 補正赤外線画像、
10 赤外線カメラ、
20 3次元形状測定装置(レーザレンジファインダ)、
30 演算処理装置、32 路面検出手段、
34 赤外線画像補正手段、40 表示装置、
42 無線送信装置、44 無線受信装置、
46 遠隔表示端末

1 vehicle (moving body), 2 infrared image, 3 3D shape,
4 road surface area, 4b outside road area, 5 corrected infrared image,
10 Infrared camera,
20 3D shape measuring device (laser range finder),
30 arithmetic processing units, 32 road surface detection means,
34 infrared image correction means, 40 display device,
42 wireless transmitters, 44 wireless receivers,
46 Remote display terminal

Claims (6)

車両に搭載され車両前方の特定範囲の赤外線画像を撮影する赤外線カメラと、
車両に搭載され前記特定範囲の3次元形状を計測する3次元形状測定装置と、
前記3次元形状から車両が通りやすい路面領域を検出し、前記赤外線画像上において路面領域以外の部分で輝度変化を強調する画像処理により補正赤外線画像を形成する演算処理装置と、
前記補正赤外線画像を表示する表示装置と、を備えたことを特徴とする車両操縦用画像表示装置。
An infrared camera that is mounted on a vehicle and shoots an infrared image of a specific range in front of the vehicle;
A three-dimensional shape measuring device mounted on a vehicle and measuring a three-dimensional shape of the specific range;
An arithmetic processing unit that detects a road surface area where a vehicle easily passes from the three-dimensional shape, and forms a corrected infrared image by image processing that emphasizes a luminance change in a portion other than the road surface area on the infrared image;
A vehicle control image display device comprising: a display device that displays the corrected infrared image.
車両に搭載された赤外線カメラにより車両前方の特定範囲の赤外線画像を撮影し、
車両に搭載された3次元形状測定装置により前記特定範囲の3次元形状を計測し、
演算処理装置により前記3次元形状から車両が通りやすい路面領域を検出し、前記赤外線画像上において路面領域以外の部分で輝度変化を強調する画像処理により補正赤外線画像を形成し、
表示装置により前記補正赤外線画像を表示する、ことを特徴とする車両用画像表示方法。
Taking an infrared image of a specific range ahead of the vehicle with an infrared camera mounted on the vehicle,
Measure the three-dimensional shape of the specific range with a three-dimensional shape measuring device mounted on the vehicle,
A road surface area where a vehicle can easily pass from the three-dimensional shape is detected by the arithmetic processing device, and a corrected infrared image is formed by image processing that emphasizes a luminance change in a portion other than the road surface area on the infrared image,
A vehicle image display method, wherein the corrected infrared image is displayed by a display device.
前記演算処理装置により、
(A) 前記3次元形状から車両が通りやすい前記路面領域を検出し、
(B) 前記赤外線画像上の前記路面領域とそれ以外の路外領域を、3次元形状測定装置と赤外線カメラの設置位置と姿勢から求め、
(C) 前記路面領域の赤外線画像のノイズ除去・平滑化処理を行い、及び/又は、前記路外領域の赤外線画像のエッジ強調処理を行い、
(D) 前記路面領域と前記路外領域の赤外線画像を合成し、補正赤外線画像を形成する、ことを特徴とする請求項に記載の車両用画像表示方法。
By the arithmetic processing unit,
(A) detecting the road surface area where the vehicle is easy to pass from the three-dimensional shape;
(B) The road surface area on the infrared image and the other road area other than that are obtained from the installation position and orientation of the three-dimensional shape measuring apparatus and the infrared camera,
(C) Performing noise removal and smoothing processing of the infrared image of the road surface area and / or performing edge enhancement processing of the infrared image of the road area,
(D) The vehicle image display method according to claim 2 , wherein a corrected infrared image is formed by combining infrared images of the road surface area and the outside road area.
前記演算処理装置により、
(A) 前記3次元形状から車両が通りやすい前記路面領域を検出し、
(B) 前記赤外線画像上の前記路面領域とそれ以外の路外領域を、3次元形状測定装置と赤外線カメラの設置位置と姿勢から求め、
(C) 赤外線画像全体をノイズ除去・平滑化した平滑化画像と、赤外線画像全体をエッジ強調処理したエッジ強調画像とを作成し、
(D) 前記平滑化画像上の前記路面領域と前記エッジ強調画像上の前記路外領域の赤外線画像を合成し、補正赤外線画像を形成する、ことを特徴とする請求項に記載の車両用画像表示方法。
By the arithmetic processing unit,
(A) detecting the road surface area where the vehicle is easy to pass from the three-dimensional shape;
(B) The road surface area on the infrared image and the other road area other than that are obtained from the installation position and orientation of the three-dimensional shape measuring apparatus and the infrared camera,
(C) Create a smoothed image obtained by removing and smoothing the entire infrared image and an edge enhanced image obtained by performing edge enhancement on the entire infrared image,
3. The vehicle according to claim 2 , wherein the road image area on the smoothed image and the infrared image of the road area on the edge-enhanced image are combined to form a corrected infrared image. Image display method.
車両に搭載された赤外線カメラにより車両前方の特定範囲の赤外線画像を撮影し、
車両に搭載された3次元形状測定装置により前記特定範囲の3次元形状を計測し、
演算処理装置により前記3次元形状から路面の車両の通りやすさを計算し、前記赤外線画像上において、路面の車両の通りやすさが高いほど画像を滑らかにし、路面の車両の通りやすさが低いほど画像の変化を強調する画像処理により補正赤外線画像を形成し、
表示装置により前記補正赤外線画像を表示する、ことを特徴とする車両用画像表示方法。
Taking an infrared image of a specific range ahead of the vehicle with an infrared camera mounted on the vehicle,
Measure the three-dimensional shape of the specific range with a three-dimensional shape measuring device mounted on the vehicle,
The ease of passing the vehicle on the road surface is calculated from the three-dimensional shape by the arithmetic processing unit. On the infrared image, the higher the ease of passing the vehicle on the road surface, the smoother the image becomes, and the easier the vehicle passes on the road surface. A corrected infrared image is formed by image processing that emphasizes changes in the image,
A vehicle image display method, wherein the corrected infrared image is displayed by a display device.
演算処理装置において計算する車両の通りやすさを地面の起伏の度合いとすることを特徴とする、請求項に記載の車両用画像表示方法。
The vehicle image display method according to claim 5 , wherein the ease of passing the vehicle calculated by the arithmetic processing unit is set as the degree of undulation of the ground.
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