JP5946125B2 - 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体に関する。

認識対象となる物体を画像から抽出する画像処理方法としては、画像フレーム全域にパターンマッチングを行う方法がある。この方法では、認識対象となる物体が存在していない画像フレーム中の部位についても、前記画像処理が行われることになるので、処理に時間がかかっていた（例えば、特許文献１参照）。

特開昭６３−１６３９７６号公報

そこで、本発明は、計算機の負荷を減少させて処理速度を向上させるとともに、検知率を向上させることができる画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とする。

前記目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、
対象空間における画像取得手段からの距離を画素値に持つ距離画像情報を取得する画像取得手段と、
前記距離画像情報から、グラウンド領域を抽出するグラウンド領域抽出手段と、
前記グラウンド領域内で、グラウンド面よりも高い位置にある物体を抽出する立体物候補抽出手段と、
前記抽出された立体物候補から立体物を抽出し、前記立体物の高さおよび奥行き方向の距離の少なくとも一方を取得する立体物検定手段とを含むことを特徴とする。

また、本発明の画像処理方法は、
対象空間における画像取得手段からの距離を画素値に持つ距離画像情報を取得する画像取得工程と、
前記距離画像情報から、グラウンド領域を抽出するグラウンド領域抽出工程と、
前記グラウンド領域内で、グラウンド面よりも高い位置にある物体を抽出する立体物候補抽出工程と、
前記抽出された立体物候補から立体物を抽出し、前記立体物の高さおよび奥行き方向の距離の少なくとも一方を取得する立体物検定工程とを含むことを特徴とする。

本発明のプログラムは、前記本発明の画像処理方法をコンピュータで実行可能なことを特徴とする。

本発明の記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録していることを特徴とする。

本発明によれば、計算機の負荷を減少させて処理速度を向上させるとともに、検知率を向上させることができる画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。

図１は、本発明の画像処理装置の実施形態１の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施形態１の画像処理装置が行う処理を示すフローチャートである。 図３は、本発明の実施形態１において、取得した画像の例を示す図である。 図４は、グラウンド抽出の具体例を示す図である。 図５は、対象空間の一例の輝度画像に、実施形態１における処理を行った状態を示す図である。図５（ａ）は、立体物候補が抽出された状態を示す図である。図５（ｂ）は、立体物が抽出された状態を示す図である。図５（ｃ）は、立体物検定が行われた結果を示す図である。 図６は、本発明の画像処理装置を用いた画像処理システムの一例の構成を示すブロック図である。

本発明の画像処理装置において、前記グラウンド領域抽出手段が、前記距離画像情報において、水平方向および鉛直方向のそれぞれでの局所的な距離変化が予め規定された範囲以内である領域を取得することでグラウンド領域を抽出することが好ましい。同様に、本発明の画像処理方法において、前記グラウンド領域抽出工程が、前記距離画像情報において、水平方向および鉛直方向のそれぞれでの局所的な距離変化が予め規定された範囲以内である領域を取得することでグラウンド領域を抽出することが好ましい。

本発明の画像処理装置において、前記立体物候補抽出手段が、高さの判定に実世界座標系のＹ座標を使用し、抽出した前記立体物候補の領域重心付近の概算高さおよび奥行き方向の距離を取得することが好ましい。同様に、本発明の画像処理方法において、前記立体物候補抽出工程が、高さの判定に実世界座標系のＹ座標を使用し、抽出した前記立体物候補の領域重心付近の概算高さおよび奥行き方向の距離を取得することが好ましい。

本発明の画像処理装置において、前記立体物検定手段が、前記立体物候補抽出手段で抽出された立体物候補の水平方向および鉛直方向のそれぞれの方向でヒストグラムを作成し、前記ヒストグラムから、矩形領域を決定して立体物を抽出し、前記矩形領域から、前記立体物の高さおよび奥行き方向の距離を取得することが好ましい。同様に、本発明の画像処理方法において、前記立体物検定工程が、前記立体物候補抽出工程で抽出された立体物候補の水平方向および鉛直方向のそれぞれの方向でヒストグラムを作成し、前記ヒストグラムから、矩形領域を決定して立体物を抽出し、前記矩形領域から、前記立体物の高さおよび奥行き方向の距離を取得することが好ましい。

本発明の画像処理装置において、さらに、前記立体物検定手段で取得された、前記抽出された立体物の高さおよび奥行き方向の距離の少なくとも一方を出力する出力手段を含むことが好ましい。同様に、本発明の画像処理方法において、さらに、前記立体物検定工程で取得された、前記抽出された立体物の高さおよび奥行き方向の距離の少なくとも一方を出力する出力工程を含むことが好ましい。

以下、本発明の画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体について、例をあげて説明する。ただし、本発明は、下記の例に限定されない。なお、図１から図６において、同一部分には同一符号を付している。

［実施形態１］
図１は、本発明の画像処理装置の実施形態１の構成を示すブロック図である。また、図２は、実施形態１における画像処理方法のフローチャートである。図１に示すように、この画像処理装置１０は、画像取得手段１１と、グラウンド領域抽出手段１２と、立体物候補抽出手段１３と、立体物検定手段１４とを備える。画像取得手段１１は、グラウンド領域抽出手段１２と接続されている。グラウンド領域抽出手段１２は、立体物候補抽出手段１３と接続されている。立体物候補抽出手段１３は、立体物検定手段１４と接続されている。本実施形態の画像処理装置は、任意の構成部材として出力手段１５を備えていることも好ましい。

図１において、画像取得手段１１、グラウンド領域抽出手段１２、立体物候補抽出手段１３および立体物検定手段１４の各構成要素は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。画像処理装置１０の各構成要素は、任意のコンピュータの中央処理装置（ＣＰＵ）、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等の記憶ユニット、ネットワーク接続用インターフェイスを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置には様々な変形例がある。出力手段１５としては、例えば、映像により出力するモニター（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、ブラウン管（ＣＲＴ）ディスプレイ等の各種画像表示装置等）、印刷により出力するプリンター等があげられる。

本実施形態の画像処理方法は、図１の画像処理装置を用いて、図２のフローチャートに示すように、以下のステップを実施する。

まず、画像取得手段１１により、対象空間における画像情報を取得する（画像取得工程：ステップＳ１０）。ここでの画像情報は、画像取得手段１１と対象空間中の物体との距離を画素値に持つ距離画像情報である。

画像取得手段１１は、対象空間へ投射した光が反射されて戻ってくるまでに時間に基づいて、画素値に距離データを取得して距離画像を生成することが可能なイメージセンサを含む。前記イメージセンサとしては、例えば、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ−ｏｆ−Ｆｌｉｇｈｔ）センサなどがあげられる。ＴＯＦセンサは、光の到達時間を基に距離を計測するもので、赤外線などの不可視光をパルス変調して画角内に照射し、イメージセンサ側でこのパルスの位相遅れを計測することで、対象物までの往復の距離を割り出す。画像取得手段１１は、さらに、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）カメラ、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラ、イメージスキャナ等を備えていてもよい。

図３に、取得した画像の例を示す。図３（ａ）は輝度画像、図３（ｂ）は距離画像、図３（ｃ）は変調光強度画像であり、いずれも同一の対象空間について取得した画像である。図３（ｂ）においては、距離が近い領域は淡色であり、距離が遠くなるにしたがい濃色となっている。実際の距離画像においては、同図で示す淡色部は、例えば、黄色で表示され、距離が遠ざかるにしたがい、緑色、青色というようにカラー表示することもできる。図３（ｃ）においては、変調光強度が低い領域は黒色で表示され、変調光強度が高い領域は白色で表示される。なお、これらの画像データは、１４ビットデータ カメラ画素数１２８×１２８で取得し、有効画素数（１２８×１２６）に対応させて、下端２ラインのデータを０としたものである。

なお、画像取得工程で得られた距離画像では、外乱光等の影響でノイズが発生する場合がある。このような場合には、距離画像に対して、メディアンフィルタ等で平滑化を行うことが好ましい。平滑化処理を行うことにより、局所領域内で周辺に対し極端な値を持つセンサ値を除去し、ノイズを軽減することができる。

距離画像値が、ｎビット表現で得られている場合、ｎビット表現の距離画像値は、式（１）を用いることで、１ｍｍ単位の距離値に変換することができる。距離値に変換しておくことで、後述の距離取得時に、データの取り扱いが容易となる。

Ｄ＝Ｌ／（２＾ｎ）×Ｌ＿ＭＡＸ （１）
ここで、Ｄは距離値、ｎはビット数、＾は指数演算子、Ｌは距離画像値、Ｌ＿ＭＡＸは最大計測距離値である。

距離画像値が、例えば、上述のように１４ビット表現で得られ、最大計測距離値が１５０００（ｍｍ）である場合、１４ビット表現の距離画像値は、式（１）’を用いることで、１ｍｍ単位の距離値に変換することができる。なお、前記最大計測距離値は、使用するＴＯＦセンサの仕様により設定される値である。

Ｄ＝Ｌ／１６３８４×１５０００ （１）’

つぎに、グラウンド領域抽出手段１２により、画像取得手段１１で得られた距離画像情報から、グラウンド領域を抽出する（グラウンド領域抽出工程：ステップＳ２０）。グラウンド領域抽出手段１２は、前記距離画像情報において、水平方向および鉛直方向のそれぞれでの局所的な距離変化が予め規定された範囲以内である領域を取得することでグラウンド領域を抽出することが好ましい。

グラウンド領域抽出手段１２においては、式（２）に基づきグラウンド領域を抽出する。

Ｇｒ（ｎ）＝（Ｖ（ｎ）＝ｆａｌｓｅ）∩（Ｈ（ｎ）＝ｔｒｕｅ） （２）

上記式において、Ｇｒ（ｎ）はグラウンド領域、Ｖ（ｎ）は鉛直方向連続領域を、Ｈ（ｎ）は水平方向連続領域を表わす。連続領域であるか否かの判断は、対象空間の大きさ等を勘案して予め規定された判定基準を用いることができる。前記判断には、例えば、対象空間中での局所的な距離変化が３０ｃｍ以内に納まっていれば連続領域であるとする等の基準を用いることができる。

図４に、グラウンド抽出の具体例を示す。図４（ａ）〜（ｄ）は、いずれも同一の対象空間について取得した画像であり、図４（ａ）は輝度画像、図４（ｂ）は鉛直方向連続領域を抽出した距離画像、図４（ｃ）は水平方向連続領域を抽出した距離画像、図４（ｄ）は、グラウンド領域を抽出した画像である。図４（ｂ）〜（ｄ）において、黒色の領域は、各々の条件について抽出されていない領域である。同図に示すように、図４（ｄ）に抽出されたグラウンド領域は、鉛直方向では連続領域ではなく（Ｖ（ｎ）＝ｆａｌｓｅ）、かつ、水平方向では連続領域（Ｈ（ｎ）＝ｔｒｕｅ）である領域である。なお、ここでは、グラウンドとして床面（地面）を抽出したが、鉛直方向で連続領域であり（Ｖ（ｎ）＝ｔｒｕｅ）、かつ、水平方向でも連続領域（Ｈ（ｎ）＝ｔｒｕｅ）である領域を抽出することで、対象空間内の壁を抽出することもできる。

つぎに、立体物候補抽出手段１３により、グラウンド領域抽出手段１２で得られたグラウンド領域内で、グラウンド面よりも高い位置にある物体を、立体物候補として抽出する（立体物候補抽出工程：ステップＳ３０）。前記抽出は、前記グラウンド領域内（床面）で、鉛直方向に連続している領域を探すことで、床面とそれ以外の物を分離して抽出すればよい。図５に、対象空間の一例の輝度画像を示す。図５（ａ）は、立体物候補が抽出された状態を示す図である。輝度画像中、破線が付与された部分が、抽出された立体物候補である。立体物候補抽出手段１３は、高さの判定に実世界座標系のＹ座標を使用し、抽出した前記立体物候補の領域重心付近の概算高さおよび奥行き方向の距離を取得することが好ましい。実世界座標系のＹ座標は、式（３）を用い、距離値から各画素の高さを算出することで得ることができる。

Ｙ＝ｙ×Ｚ／ｆ （３）

ここで、Ｙは高さ（実世界座標系のＹ座標）、ｙは距離画像情報中のｙ座標値、Ｚは画像取得手段１１からの距離値、ｆは画像取得時のフォーカスである。

つぎに、立体物検定手段１４により、立体物候補抽出手段１３で抽出された立体物候補から立体物を抽出し、前記立体物の高さおよび奥行き方向の距離の少なくとも一方を取得する（立体物検定工程：ステップＳ４０）。立体物検定手段１４は、まず、立体物候補抽出手段１３で抽出された立体物候補の概算距離付近の物体を抽出する。前記概算距離付近の物体の抽出は、センサの計測誤差や、例えば凹凸のある立体物を一つの塊（物体）として認識させるために、前方および後方に一定閾値を設定し、この閾値内の物体を同一物体とすることで抽出することができる。ここでは、例えば、前方：５００ｍｍ、後方：７５０ｍｍの範囲を閾値として設定する。

ついで、抽出された物体（立体物候補から一定距離（−５００ｍｍ〜＋７５０ｍｍ）の間に存在する物体）について水平方向（Ｘ方向）および鉛直方向（Ｙ方向）のそれぞれの方向でヒストグラムを作成し、前記ヒストグラムから、矩形領域を算出する。すなわち、Ｘ方向のヒストグラムを用いて、矩形の左端および右端を求める。矩形の左端および右端は、ヒストグラムにて、候補の重心からマイナス方向へ頻度が０になる座標を探索し、その座標を抽出物の左端座標とし、また、候補の重心からプラス方向へ頻度が０になる座標を探索し、その座標を抽出物の右端座標とする。同様に、Ｙ方向のヒストグラムを用いて、矩形の上端および下端を求める。

この操作の後、立体物検定の必要がない、例えば、小さい物体については、除去してもよい。物体の除去は、例えば、前記で算出された矩形領域のサイズから、特定の条件を満たすものを除去するという方法を用いることができる。

そして、前記矩形に対して、抽出物が端に集まっているものを除去する。矩形の左端および右端を求める際には、前記のとおり、ヒストグラムが０になる箇所の座標を使用しているため、その矩形内には、抽出物がどのように分布しているかわからない状態である。前記矩形内の抽出物の分布推定を行い、推定結果から、中心付近に大きい塊として存在していない場合には立体物ではない可能性が高いため、その矩形は除去する。具体的には、前記矩形領域のヒストグラムから、ピークを２つ求め、矩形中心の頻度値と第１ピークとを比較し、特定の条件を満たす場合、その矩形は、抽出物が端に集まっている（拡散している）と判断する。そして、例えば、重心（矩形中心）方向から各方向のヒストグラムで、第１ピークおよび第２ピークの位置の距離を取り、矩形の各方向の２／３の長さより長い場合は、その矩形を除去する。

また、鉛直方向（Ｙ方向）のピークが、矩形の下端付近にある場合は、地面と立体物の下端との境界を取得している可能性があるため、高さ方向および奥行き方向の変化（法線方向）から、矩形領域を再計算し算出することが好ましい。なお、抽出した複数の物体に重なりがある場合や、奥行き方向の距離が近い場合には、小さいほうの矩形を除去して、統合したうえで判定を行うとよい。

このように、立体物を抽出し、前記矩形領域から、前記立体物の高さおよび奥行き方向の距離を取得（推定）することが好ましい。前記矩形領域を決定して立体物を抽出した結果を図５（ｂ）に示す。輝度画像中、実線が付与された部分が、抽出された立体物である。ここで抽出された立体物について立体物検定が行われた結果を図５（ｃ）に示す。図５（ｃ）中、黒文字は推定された高さ（単位ｃｍ）、白文字は推定された距離（単位ｃｍ）を表わす。ここで、立体物の接地部分は、奥行き方向の距離変化が一定である領域において、突然、鉛直方向の変化が認められる箇所として認識することができる。

立体物検定手段１４において取得された立体物の高さおよび奥行き方向の距離の少なくとも一方は、出力手段１５で出力する（出力工程：ステップＳ５０）。なお、出力工程Ｓ５０は、任意の工程であり、本発明の画像処理方法に含まれていなくてもよいが、含まれていることが好ましい。

本実施形態では、立体物として抽出される物体の形や大きさが事前にわかっていなくても、立体物候補を容易に抽出することができ、前記抽出された部分のみについて詳細に解析をすることで、所望の画像処理結果を得ることができる。したがって、従来のように、対象空間における画像全面のスキャンやパターンマッチング等は行う必要がないため、計算機に対する負荷を大幅に減少させて処理速度を向上させることができ、また、検知率も向上させることが可能である。

［実施形態２］
実施形態２は、前記画像処理装置を、車両中に乗車する人物について適用した例である。本実施形態では、画像取得手段１１が、対象空間が車両内となるように設置される。また、出力手段１５は、エアバッグ制御システムに情報を出力する。その他は、実施形態１に係る画像処理装置１０と同様の構成である。本実施形態では、乗員の有無や乗員の大きさ（座高）、乗車位置等の情報を得ることができる。車両中において、エアバッグの膨張展開のタイミングは、乗員の座高や、エアバッグ設置位置からの距離に応じて調節されることが望ましい。また、座席に乗員がいない場合には、作動しないことが望ましい。

本実施形態によると、実施形態１と同様の効果を得ることができるとともに、乗員の有無および乗員の大きさ、乗車位置等の情報を取得することで、不要なエアバッグ作動を避けるとともに、乗員の状況に応じてエアバッグの膨張展開のタイミングを調節することが可能となる。

［実施形態３］
実施形態３は、前記画像処理装置を、車両の周囲について適用した例である。本実施形態では、画像取得手段１１が、対象空間が車両周囲となるように設置される。その他は、実施形態１に係る画像処理装置１０と同様の構成である。本実施形態では、対象空間（車両周囲）において、歩行者や物体を、道路（グラウンド領域）と分離して抽出した後、前記歩行者や物体の高さ（大きさ）、および、車両からの距離等の情報を得ることができる。

本実施形態によると、実施形態１と同様の効果を得ることができ、良好な処理速度や検知率を得ることができる。したがって、周囲の状況が短期間で変化する走行中であっても、精度良く車両周辺の状況把握をすることが可能となる。

［実施形態４］
本実施形態のプログラムは、前述の画像処理方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。または、本実施形態のプログラムは、例えば、記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。

［実施形態５］
図６に、本発明の画像処理装置を用いた画像処理システムの一例の構成を示す。図６に示すとおり、この画像処理システムは、画像取得手段４１ａ、４１ｂ、４１ｃと、出力手段４２ａ、４２ｂ、４２ｃと、通信インターフェイス４３ａ、４３ｂ、４３ｃと、サーバ４４とを備える。画像取得手段４１ａおよび出力手段４２ａは、通信インターフェイス４３ａに接続されている。画像取得手段４１ａ、出力手段４２ａおよび通信インターフェイス４３ａは、場所Ｘに設置されている。画像取得手段４１ｂおよび出力手段４２ｂは、通信インターフェイス４３ｂに接続されている。画像取得手段４１ｂ、出力手段４２ｂおよび通信インターフェイス４３ｂは、場所Ｙに設置されている。画像取得手段４１ｃおよび出力手段４２ｃは、通信インターフェイス４３ｃに接続されている。画像取得手段４１ｃ、出力手段４２ｃおよび通信インターフェイス４３ｃは、場所Ｚに設置されている。そして、通信インターフェイス４３ａ、４３ｂ、４３ｃと、サーバ４４とが、回線網４５を介して接続されている。

この画像処理システムでは、サーバ４４側に、グラウンド領域抽出手段、立体物候補抽出手段および立体物検定手段を有し、サーバ４４に各手段の処理に必要なデータベース等が格納される。例えば、場所Ｘで画像取得手段４１ａを用いて取得された距離画像情報を、サーバ４４に送信し、サーバ４４側で、前記距離画像情報から、グラウンド領域の抽出、および、立体物候補の抽出を行い、立体物の検知を行う。また、立体物の検知結果を、出力手段４２ａにより出力する。

本実施形態の画像処理システムによれば、画像取得手段および出力手段を現場に設置し、サーバ等は他の場所に設置して、オンラインによる立体物の検知が可能である。そのため、例えば、装置の設置に場所を取ることがなく、メンテナンスも容易である。また、例えば、各設置場所が離れている場合でも、一箇所での集中管理や遠隔操作が可能となる。本実施形態の画像処理システムは、例えば、クラウドコンピューティングに対応したものでもよい。

本発明によれば、計算機の負荷を減少させて処理速度を向上させるとともに、検知率を向上させることができる画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。本発明は、実施形態において例示した用途に限定されず、対象空間における人体の検知、人数のカウント、物流過程における仕分け、移動ロボットの障害物検知等、幅広い用途で適用することが可能である。

１０、２０ 画像処理装置
１１ 画像取得手段
１２ グラウンド領域抽出手段
１３ 立体物候補抽出手段
１４ 立体物検定手段
１５ 出力手段
４１ａ、４１ｂ、４１ｃ 画像取得手段
４２ａ、４２ｂ、４２ｃ 出力手段
４３ａ、４３ｂ、４３ｃ 通信インターフェイス
４４ サーバ
４５ 回線網

Claims (12)

1. 対象空間における画像取得手段からの距離を画素値に持つ距離画像情報を取得する画像取得手段と、
   前記距離画像情報から、グラウンド領域を抽出するグラウンド領域抽出手段と、
   前記グラウンド領域内で、グラウンド面よりも高い位置にある物体を抽出する立体物候補抽出手段と、
   前記抽出された立体物候補から立体物を抽出し、前記立体物の高さおよび奥行き方向の距離の少なくとも一方を取得する立体物検定手段とを含み、
   前記グラウンド領域抽出手段が、前記距離画像情報において、水平方向および鉛直方向のそれぞれについて、局所的な距離変化が予め規定された範囲以内である領域を、連続領域と判断し、水平方向および鉛直方向のそれぞれが連続領域か否かによって、グラウンド領域を抽出することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記グラウンド領域抽出手段が、水平方向で連続領域であり、かつ、鉛直方向では連続領域でない領域を、グラウンド領域として抽出し、または、水平方向で連続領域であり、かつ、鉛直方向で連続領域である領域を、グラウンド領域として抽出することを特徴とする、請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記立体物候補抽出手段が、高さの判定に実世界座標系のＹ座標を使用し、抽出した前記立体物候補の領域重心付近の概算高さおよび奥行き方向の距離を取得することを特徴とする、請求項１または２記載の画像処理装置。
4. 前記立体物検定手段が、
   前記立体物候補抽出手段で抽出された立体物候補の水平方向および鉛直方向のそれぞれの方向でヒストグラムを作成し、
   前記ヒストグラムから、矩形領域を決定して立体物を抽出し、
   前記矩形領域から、前記立体物の高さおよび奥行き方向の距離を取得することを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. さらに、前記立体物検定手段で取得された、前記抽出された立体物の高さおよび奥行き方向の距離の少なくとも一方を出力する出力手段を含むことを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
6. 対象空間における画像取得手段からの距離を画素値に持つ距離画像情報を取得する画像取得工程と、
   前記距離画像情報から、グラウンド領域を抽出するグラウンド領域抽出工程と、
   前記グラウンド領域内で、グラウンド面よりも高い位置にある物体を抽出する立体物候補抽出工程と、
   前記抽出された立体物候補から立体物を抽出し、前記立体物の高さおよび奥行き方向の距離の少なくとも一方を取得する立体物検定工程とを含み、
   前記グラウンド領域抽出工程が、前記距離画像情報において、水平方向および鉛直方向のそれぞれについて、局所的な距離変化が予め規定された範囲以内である領域を、連続領域と判断し、水平方向および鉛直方向のそれぞれが連続領域か否かによって、グラウンド領域を抽出することを特徴とする画像処理方法。
7. 前記グラウンド領域抽出工程が、水平方向で連続領域であり、かつ、鉛直方向では連続領域でない領域を、グラウンド領域として抽出し、または、水平方向で連続領域であり、かつ、鉛直方向で連続領域である領域を、グラウンド領域として抽出することを特徴とする、請求項６記載の画像処理方法。
8. 前記立体物候補抽出工程が、高さの判定に実世界座標系のＹ座標を使用し、抽出した前記立体物候補の領域重心付近の概算高さおよび奥行き方向の距離を取得することを特徴とする、請求項６または７記載の画像処理方法。
9. 前記立体物検定工程が、
   前記立体物候補抽出工程で抽出された立体物候補の水平方向および鉛直方向のそれぞれの方向でヒストグラムを作成し、
   前記ヒストグラムから、矩形領域を決定して立体物を抽出し、
   前記矩形領域から、前記立体物の高さおよび奥行き方向の距離を取得することを特徴とする、請求項６から８のいずれか一項に記載の画像処理方法。
10. さらに、前記立体物検定工程で取得された、前記抽出された立体物の高さおよび奥行き方向の距離の少なくとも一方を出力する出力工程を含むことを特徴とする、請求項６から９のいずれか一項に記載の画像処理方法。
11. 請求項６から１０のいずれか一項に記載の画像処理方法をコンピュータで実行可能なことを特徴とする、プログラム。
12. 請求項１１記載のプログラムを記録していることを特徴とする記録媒体。