JP5505723B2 - 画像処理システム及び位置測位システム - Google Patents
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Description
風景画像認識による正確な位置検出を実現するためには、所定領域内で風景を順次撮影して多数の撮影画像を処理する必要があるが、例えば高速道路のような場所を走行する場合、同じような風景が周期的に撮影される可能性がある。また、例えば立体駐車場のように複数階層に分かれた場所を走行する場合、各階層で同じような風景が撮影される可能性がある。これらのような状況では、複数の撮影位置における参照データとの間で撮影画像のマッチングが成功し得るので、正確な位置決めが困難であり、マッチング処理に要する時間も長くなる。
しかしながら、本発明によれば、一旦、処理対象撮影画像として一時格納された複数の撮影画像の間での類似度を算出し、撮影画像同士で類似度が相違するように有用画像が選択されて参照データが生成されるので、効率の良いマッチング処理が可能となる。すなわち、上記構成によれば、効率の良いマッチング処理を可能とするような参照データが得られる画像処理システムを構築することができる。
なお、この場合においても、前記所定の走行距離領域は、前記推定自車位置の誤差領域に対応していることが好適である。また、有用画像選択部による有用画像または有用画像特徴点データの選択手法に関しても、これまで説明した各手法を採用することができる。
図2はこの画像処理システムの主な機能の前段部を示す機能ブロック図であり、図3はその後段部を示す機能ブロック図である。この画像処理システムは、データ入力部51、一時格納部61、類似度算出部62、有用画像選択部63、特徴点抽出部52、特徴点重要度決定部53、重み付け部55、調整係数設定部54、画像特徴点データ生成部56、参照データデータベース化部57、などの機能部を備えている。これらの各機能は、ハードウエアまたはソフトウエアあるいはその組み合わせで作り出すことができる。
(1)画素値の平均を用いる手法
画像全体での画素値の平均を各色成分毎に演算して、比較したい画像間の各色成分別の平均値の三次元ユークリッド距離を求めて、正規化する。
(2)画像ヒストグラムを用いる手法
比較したい画像の色成分毎の輝度ヒストグラムから各階級での差分の2乗和の平方根を演算し、各色成分の値を積算して、正規化する。
(3)同一位置画素値の差分を用いる手法
互いの解像度を合わせ、同一位置の画素値の差分の2乗和の平方根を演算して、正規化する。
(4)画像の空間周波数ヒストグラムを用いる手法
比較したい画像の空間周波数をフーリエ変換し、周波数−輝度ヒストグラムを生成し、各階級での差分の2乗和の平方根を演算し、正規化する。
図4では、取得された複数の撮影画像が、横軸に撮影位置、縦軸に類似度をとった二次元座標面にプロットされている。処理対象撮影画像は、推定自車位置(撮影位置:図4において「0」と表示)を中心とする誤差範囲(その境界線が撮影位置:0の両側に点線で示されている)に属する撮影画像全てである。
まず、図4(a)に示すように、最大類似度をもつ撮影画像(類似度算出の基本となる撮影画像)が第1有用画像として選択される。図4では選択された撮影画像(有用画像)は選択順位を示す序数とともにファイルアイコンで示されている。さらに、最小類似度をもつ撮影画像が第2有用画像として選択される。
次に、図4(b)に示すように、最大類似度と最小類似度の中間線(第1選択線L1と呼ぶ)に属する撮影画像のうち、有用画像の散布度をより増加させる方の撮影画像が第3有用画像として選択される。なお、第1選択線L1に属する撮影画像とは、第1選択線L1上に位置するか、または第1選択線L1からの垂直距離が許容範囲内である撮影画像のことである。
さらに、図4(c)に示すように、最大類似度と第1選択線L1との中間に位置する第2選択線L2に属する撮影画像のうち、有用画像の散布度をより増加させる方の撮影画像が第4有用画像として選択される。また、最小類似度と第1選択線L1との間に位置する第3選択線L3に属する撮影画像のうち、有用画像の散布度をより増加させる方の撮影画像が第5有用画像として選択される。
さらに、図4(d)に示すように、第2選択線L2と第3選択線L3との中間に位置する第4選択線L4に属する撮影画像のうち、有用画像の散布度をより増加させる方の撮影画像が第6有用画像として選択される。
上述した選択処理を所定数の有用画像が選択されるまで続けられる。このようにして、有用画像選択部63は、互いに類似度が相違する所定数の撮影画像を有用画像として選択する。なお、図7の例においては、有用画像として選択される可能性の高い撮影画像を太線で示している。有用画像選択部63による有用画像選択処理が終了すると、選択された有用画像は、後段処理の最初の処理である特徴点抽出処理を受ける。
(1)上述した実施形態では、図7に示されるような場面が本発明による画像処理システムの好適な適用場面の一例として想定されており、単一の経路上における所定の走行距離領域が「所定領域」として設定されている。この構成に代えて、二次元的または三次元的に互いに分離(「分岐」を含む)して存在する複数の経路に跨って「所定領域」が設定された構成としてもよい。このような「所定領域」が設定される場面としては、例えば図8に示す立体駐車場のように、複数階層に分かれた場所を車両が走行する場面を挙げることができる。このような状況においても、各階層(各フロア)で同じような風景が撮影される可能性がある。
さらには、エッジ検出処理によって得られるエッジ点ではなく、順次撮影される撮影画像における色相や彩度の変化の大きい点を、画像特徴点として採用することも可能である。同様に色情報に基づくものとして、色温度の高い物体の端点を重要度の高い画像特徴点として取り扱うことも可能である。
つまり、本発明で取り扱われる画像特徴点は、参照データと実撮影画像から生成される画像特徴点データ(マッチング用データ)との間の類似度判定(例えば、パターンマッチング)にとって有効なものであれば、全て利用の対象となる。
なお、撮影位置は、最低限、緯度・経度データのような二次元データでよいが、高さデータも加えて三次元データとしてもよい。
また、撮影方位を参照データに関係付けることは必須ではない。例えば、参照データの作成時も、この参照データを用いた風景画像認識時も、走行道路に対して実質的に同じ撮影方位で撮影されることが保証される場合には、撮影方位の情報は不必要となる。
逆に、1つの基本的な撮影方位で作成された参照データから、撮影方位を適度にずらした参照データを作り出すことができる場合には、方位センサなどの情報から算定された車両の走行方位に基づいて、その走行方位に適合する参照データだけを風景画像認識の対象とすることも可能である。
4:自車位置検出モジュール
41:GPS処理部
42:推測航法処理部
43:自車位置座標算定部
44:マップマッチング部
45:自車位置決定部
5:撮影画像処理部
6:風景マッチング部
14:カメラ
51:データ入力部
52:特徴点抽出部
53:特徴点重要度決定部
54:重み付け部
55:調整係数設定部
56:画像特徴点データ生成部
57:参照データデータベース化部
61:一時格納部
62:類似度算出部
63:有用画像選択部
92:参照データDB(参照データデータベース)
91:道路地図DB(道路地図データベース)
Li:識別対象経路
B:分岐点
Claims (18)
- 車両からの風景を撮影した撮影画像に基づいて風景画像の認識を行う際に利用される参照データを作成する画像処理システムであって、
車両走行にともなって順次撮影された前記撮影画像のうち撮影位置が所定領域に含まれる複数の撮影画像を処理対象撮影画像として一時格納する一時格納部と、
前記処理対象撮影画像の類似度を算出する類似度算出部と、
互いに前記類似度が相違する前記処理対象撮影画像を有用画像として選択する有用画像選択部と、
前記有用画像から画像特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
前記抽出された画像特徴点から構成される画像特徴点データを生成する画像特徴点データ生成部と、
前記画像特徴点データを当該画像特徴点データに対応する前記撮影画像の撮影位置と関係付けて、前記参照データとしてデータベース化する参照データデータベース化部と、
を備える画像処理システム。 - 前記有用画像選択部は、前記類似度と前記撮影位置とを相違パラメータとして前記類似度と前記撮影位置との両方が相違するように前記有用画像を選択する請求項1に記載の画像処理システム。
- 車両からの風景を撮影した撮影画像に基づいて風景画像の認識を行う際に利用される参照データを作成する画像処理システムであって、
車両走行にともなって順次撮影された前記撮影画像のうち撮影位置が所定領域に含まれる複数の撮影画像を処理対象撮影画像として一時格納する一時格納部と、
前記処理対象撮影画像の類似度を算出する類似度算出部と、
所定位置間隔毎の前記処理対象撮影画像の類似度を評価し、前記類似度が所定度より低い場合には前記所定位置間隔毎の前記処理対象撮影画像を前記有用画像として選択し、前記類似度が前記所定度より高い部分では当該部分の間隔を前記所定位置間隔に対して異ならせる有用画像選択部と、
前記有用画像から画像特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
前記抽出された画像特徴点から構成される画像特徴点データを生成する画像特徴点データ生成部と、
前記画像特徴点データを当該画像特徴点データに対応する前記撮影画像の撮影位置と関係付けて、前記参照データとしてデータベース化する参照データデータベース化部と、
を備える画像処理システム。 - 前記有用画像選択部は、前記類似度と前記撮影位置とによって二次面分布した前記処理対象撮影画像から、その散布度が最大となる所定数の組み合わせを前記有用画像として選択する請求項2に記載の画像処理システム。
- 前記所定領域内に複数の識別対象経路が含まれる場合において、前記有用画像選択部は、複数の前記識別対象経路のそれぞれについて少なくとも1つの前記処理対象撮影画像を前記有用画像として選択する請求項1から4のいずれか一項に記載の画像処理システム。
- 車両からの風景を撮影した撮影画像に基づいて風景画像の認識を行う際に利用される参照データを作成する画像処理システムであって、
車両走行にともなって順次撮影された前記撮影画像のうち所定領域に含まれる複数の撮影画像を処理対象撮影画像として一時格納する一時格納部と、
前記処理対象撮影画像から画像特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
前記抽出された画像特徴点から構成される画像特徴点データを生成する画像特徴点データ生成部と、
前記画像特徴点データの類似度を算出する類似度算出部と、
互いに前記類似度が相違する前記画像特徴点データを有用画像特徴点データとして選択する有用画像選択部と、
前記有用画像特徴点データを当該有用画像特徴点データに対応する前記撮影画像の撮影位置と関係付けて、前記参照データとしてデータベース化する参照データデータベース化部と、
を備える画像処理システム。 - 前記有用画像選択部は、前記類似度と前記撮影位置とを相違パラメータとして前記類似度と前記撮影位置との両方が相違するように前記有用画像特徴点データを選択する請求項6に記載の画像処理システム。
- 車両からの風景を撮影した撮影画像に基づいて風景画像の認識を行う際に利用される参照データを作成する画像処理システムであって、
車両走行にともなって順次撮影された前記撮影画像のうち所定領域に含まれる複数の撮影画像を処理対象撮影画像として一時格納する一時格納部と、
前記処理対象撮影画像から画像特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
前記抽出された画像特徴点から構成される画像特徴点データを生成する画像特徴点データ生成部と、
前記画像特徴点データの類似度を算出する類似度算出部と、
所定位置間隔毎の前記画像特徴点データの類似度を評価し、前記類似度が所定度より低い場合には前記所定位置間隔毎の前記画像特徴点データを前記有用画像特徴点データとして選択し、前記類似度が前記所定度より高い部分では当該部分の間隔を前記所定位置間隔に対して異ならせる有用画像選択部と、
前記有用画像特徴点データを当該有用画像特徴点データに対応する前記撮影画像の撮影位置と関係付けて、前記参照データとしてデータベース化する参照データデータベース化部と、
を備える画像処理システム。 - 前記有用画像選択部は、前記類似度と前記撮影位置とによって二次面分布した前記画像特徴点データから、その散布度が最大となる所定数の組み合わせを前記有用画像特徴点データとして選択する請求項7に記載の画像処理システム。
- 前記所定領域内に複数の識別対象経路が含まれる場合において、前記有用画像選択部は、複数の前記識別対象経路のそれぞれについて少なくとも1つの前記画像特徴点データを前記有用画像特徴点データとして選択する請求項6から9のいずれか一項に記載の画像処理システム。
- 複数の前記識別対象経路は、分岐点で分岐した後の複数の経路である請求項5又は10に記載の画像処理システム。
- 前記識別対象経路は、複数階層に分かれて存在する複数の経路の中から各階層に少なくとも1つ設定されている請求項5、10、又は11に記載の画像処理システム。
- 前記所定領域は、前記推定自車位置の誤差領域に対応している請求項1から12のいずれか一項に記載の画像処理システム。
- 前記所定領域は、所定の走行距離領域である請求項1、3、6又は8に記載の画像処理システム。
- 前記画像特徴点の重要度を決定する特徴点重要度決定部が備えられ、
画像特徴点データ生成部は、前記重要度に基づいて前記画像特徴点から前記撮影画像毎の前記画像特徴点データを生成する請求項1から14のいずれか一項に記載の画像処理システム。 - 前記特徴点抽出部によって抽出される前記画像特徴点がエッジ点であり、前記エッジ点が直線を形成する直線成分エッジ点である場合、当該直線成分エッジ点には前記直線成分エッジ点以外のエッジ点より高い重要度が与えられる請求項15に記載の画像処理システム。
- 前記直線成分エッジ点のうち二つの直線成分の交点としての交点エッジ点には前記交点エッジ点以外の直線成分エッジ点に比べさらに高い重要度が与えられる請求項16に記載の画像処理システム。
- 請求項1から17のいずれか一項に記載の画像処理システムによって作成される参照データを用いたマッチング処理を通じて自車位置を決定する位置測位システムであって、
前記参照データを格納している参照データデータベースと、
車両からの風景を撮影した撮影画像を入力するデータ入力部と、
入力された前記撮影画像から画像特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
前記画像特徴点から前記撮影画像毎の画像特徴点データを生成してマッチング用データとして出力する画像特徴点データ生成部と、
前記参照データデータベースから抽出した参照データと前記マッチング用データとのマッチングを行うとともに、前記マッチングに成功した参照データに関係付けられた撮影位置に基づいて自車位置を決定する風景マッチング部と、
を備える位置測位システム。
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