JP6117634B2 - レンズ付着物検知装置、レンズ付着物検知方法、および、車両システム - Google Patents
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Description
図1は、第1実施例に係るレンズ付着物検知装置を備えた車両システムを搭載した車両1の走行状態を示す図である。車両1の後方には、カメラ20が設置されている。このカメラ20は、撮影画角がωであり後方を広範囲に撮影することができるため、運転者の死角となる領域を撮影することができる。このカメラ20を用いて、車両検知アプリケーション等が実行される。例えば、図1に示すように、車両1が車線L1〜L3からなる三車線道路2の車線L2を走行し、この車両1が車線L2から車線L1に車線変更しようとしたときに、車両1に設置されたカメラ20によって、車両1の後方の死角に存在する他車両3が検出されたとする。この他車両3を検出した車両検知アプリケーションは、警告音を発したり、表示灯を点灯することによって運転者に注意を促す。
車両情報取得処理(ステップS10)、車速判定処理(ステップS20)は、車両情報取得部33により行われる。車両情報取得部33は、速度センサ等から送信される速度情報を取得する(ステップS10)。次に、この車速が所定値以上(例えば1km/h以上)であるか否かを判定する(ステップS20)。車速が所定値以上と判定された場合(Yes)は、次の処理領域取得処理(ステップS30)に進み、10km/h未満と判定された場合(No)は、ステップS30〜ステップS80の処理をスキップして出力情報生成処理(ステップS90)に進み、その後レンズ付着物検知処理全体を終了する。すなわち、泥汚れは、車両1が走行中に付着し易い。そのため、車両1が走行していないとき、あるいは、ゆっくりと走行しているときは、泥汚れが付着しにくく、レンズ付着物検知処理を行う必要がないと判断している。
処理領域取得処理(ステップS30)は、処理領域取得部35により行われる。処理領域取得処理の詳細を、図17のフローチャートを用いて説明する。処理領域取得部35は、まず、カメラ20から入力される入力画像を取得し、縮小する(ステップS31)。ただし、本願がこれに限定されることはなく、縮小せずに使用してもよい。しかし、このように縮小した画像を以後の処理で使用することで、処理速度を向上させるとともに、画像情報等の記憶容量を小さくすることが可能となる。
エッジ抽出処理(ステップS40)は、エッジ抽出部36により行われる。エッジ抽出処理の詳細を、図18のフローチャートを用いて説明する。この図18に示すように、エッジ抽出部36は、まず、処理領域取得処理(ステップS30)で縮小された入力画像を縮小して、白黒の濃淡画像を取得する(ステップS41)。このように画像を縮小することで、処理の効率化を図っている。次に、エッジ抽出部36は、縮小された入力画像のエッジ抽出を行う(ステップS42)。このエッジ抽出は、従来公知の手法を用いて行うことができる。そして、抽出されたエッジ画像を用いて、エッジ強度に対する閾値処理を行い、本処理に必要なエッジだけを抽出した後、二値化処理を行う(ステップS43)。閾値処理では、例えば、エッジ強度ρが、所定の範囲内のエッジ(弱エッジ)だけを残したエッジ画像を生成する。図4に、エッジ抽出処理により、入力画像100から生成されたエッジ画像103のイメージ図を示す。図4(a)に示す入力画像から、図4(b)に示すエッジ画像に示すように、泥汚れ部分が、弱いエッジとして抽出される。
(a)前回抽出したエッジ画像のエッジ箇所と違う箇所にあるエッジ
(b)面積が所定値以下のエッジ
輝度分布抽出処理(ステップS50)は、輝度分布抽出部37によって行われる。輝度分布抽出処理の詳細を、図19のフローチャートおよび図5、図6の説明図を用いて説明する。まず、輝度分布抽出部37では、図5に示すように、処理対象領域の設定処理にて設定し分割したブロックごとに、ブロック内の画素の輝度値Iの平均輝度値Iaveを、下記式(1)により算出する(ステップS51)。下記式(1)中、u、vはブロックのx、y座標を示し、N、Mはブロック内のx方向(横)およびy方向(縦)の画素数を示し、n、mはブロック内の画素のx方向(横)およびy方向(縦)の位置(相対座標)を示し、nmin、mminはブロック内の先頭の画素の座標を示す。なお、輝度値は二値化する前の濃淡画像を使用する。
以上、一つの入力画像に対して、上記処理が終了したら、制御部により、図16における処理時間判定処理(ステップS60)が行われる。一定時間を経過したか否か判定し、経過した場合は、次の輝度変化抽出処理(ステップS70)に進む。一定時間を経過していない場合は、処理領域取得処理(ステップS30)、エッジ抽出処理(ステップS40)、および、輝度分布抽出処理(ステップS50)を繰り返す。このように、ステップS30〜ステップS50を、所定の時間内で複数回繰り返すことで、平均輝度値、明るい周囲ブロックの割合、弱いエッジのカウント数などの情報が、時系列で記憶部60に蓄積される。本実施例では、1秒ごとに20回、処理を行って情報を蓄積している。なお、この時間は付着物の種類や車速等の車両情報、その他の状態によって任意に設定できる。例えば、雨天時やオフロード走行中では、泥汚れが頻繁に付着するため、短時間で泥汚れの検知が可能であるとともに、迅速な警告が必要となる。そのため、時間を短く設定するのが好ましい。これに対して、晴天時やオンロード走行中では、泥汚れが付着しにくいため、高精度な検知を可能とするためには、長時間、情報を蓄積するのが好ましいため、時間を長く設定するのが好ましい。
輝度変化抽出処理(ステップS70)は、輝度変化抽出部38によって行われる。輝度変化抽出処理の詳細を、図8の説明図を用いて説明する。レンズに付着した泥汚れは、時間が経過しても動きづらく、透過性が低いため、その領域内の時間方向(経時)における輝度値は変動が小さくなる。このような時間方向における画素値の変化を調べるために、記憶部60には所定時間分の平均輝度値(ブロックの代表輝度値)が蓄積されている。すなわち、ステップS50の輝度分布抽出処理で取得された平均輝度値が、ブロックごとに記憶部60に蓄積されている。図8に、記憶部60に記憶され蓄積された、時間ごとの各ブロックの平均輝度値のレコードのイメージを表す。
蓄積情報の処理が終了すると、次に、付着物判別部32により付着物判別処理(ステップS80)が行われる。本実施例では、泥汚れの検知を行っているので、本処理では、「泥らしさ」のように、付着物を「泥」と限定して表現しているが、本願がこれに限定されるものではなく、「水滴らしさ」のように「泥」を各付着物に読み替えることができる。
(a)弱いエッジのカウント数
(b)周囲ブロックにおける明るい周囲ブロック数の割合
(c)処理ブロックごとの平均輝度値の分散
(a)泥らしさスコアが閾値以上
(b)処理ブロックごとの分散値が閾値以下
(a)処理ブロックごとの泥汚れ判定結果(泥汚れ付着有り/無し)
(b)処理ブロック上における泥汚れ面積(単位:ブロック)
(a)車線検知での処理領域における泥汚れ付着率
(b)車両検知での処理領域における泥汚れ付着率
(c)自動洗浄実施判断領域の処理ブロックにおける泥汚れ付着率
出力情報生成処理(ステップS90)は、出力情報生成部34で行われる。ここでは、付着物判別処理によって算出された各種情報に基づいて、他のアプリケーションや装置等に送信するための出力情報を生成し、出力する。なお、車速判定処理(ステップS20)で、Noと判定され処理がスキップされた場合は、レンズ付着物検知処理が行われなかった旨の出力情報(クリア情報など)が出力される。
第2実施例に係るレンズ付着物検知装置を備えた車両システムについて以下に説明する。第2実施例の車両システムの構成は、誤検知を抑制するためのマスク処理部を設けたこと以外は、第1実施例の車両システムと同様の構成を有している。そのため、図2を使用して第2実施例の車両システムの構成を説明するとともに、第1実施例と同じ構成については、同一の符号を付し詳細な説明は省略する。
各種車両情報取得処理(ステップS110)では、まず、車両情報取得部33により、車速情報、オンロードまたはオフロード情報、昼夜情報など、各種車両情報が取得される。また、晴れ、雨、雪などの天候情報を取得してもよい。オンロードかオフロードかの情報は、いずれの手段により取得してもよいが、例えば、カメラ20の画像やGPS情報に基づいて判断してもよいし、カーナビ情報に基づいて判断してもよい。また、昼夜情報は、カメラ20の撮像素子22によって取得された画像に対する、ゲイン調整部23によるゲイン調整値の状態によって判別する。画像に対するゲイン調整値が上げられた場合は、暗い画像が取得されたことを示し、夜であると判断できる。逆に、ゲイン調整値が下げられた場合は、明るい画像が取得されたことを示し、昼であると判断できる。車速情報は、速度センサからの信号情報により取得する。天候情報は、ウィンドワイパの駆動信号を利用して降雨の有無を判断してもよいし、通信機能を有するカーナビ情報等から取得することも可能である。
処理続行判定処理(ステップS120)では、上記で取得した各種車両情報に基づいて、レンズ付着物検知処理を続行するか否かを判定する。まず、昼夜判定では、ゲイン調整値に基づいて、昼と判定されれば、次に洗浄状態判定を行い、昼以外(夜、その他)と判定されればステップS130〜S190の処理をスキップして、出力情報生成処理(ステップS200)に進み、その後処理全体を終了する。
処理領域取得処理(ステップS130)は、処理領域取得部35により行われ、カメラ20からの入力画像から、処理対象領域を設定し、ブロック化する。本実施例でも、車両検知での処理領域と、車線検知での処理領域と、自動洗浄判断領域とを包含する領域を処理対象領域としている。処理領域取得処理の概要は、第1実施例と同様であるため、説明を省略する。
エッジ抽出処理(ステップS140)は、エッジ抽出部36およびマスク処理部39により行われる。本実施例におけるエッジ抽出処理は、マスク処理部39がレーンマーカー(以下、単に「レーン」と呼ぶ)をマスクした画像を用いて、エッジ抽出部36がエッジ抽出(ステップS42)でエッジを抽出すること以外は、第1実施例と同様の処理を行っている。そのため、同様の処理については説明を省略し、ここではレーンのマスク処理のみについて説明する。道路に表示されたレーンの映像は、通常はカメラ20にくっきりと撮影されるため、通常は道路との境目に弱いエッジは検出されにくい。しかし、レーンが不鮮明であるときや汚れている場合は、縁の部分がぼやけ、弱いエッジが検出されることがあり、レンズ付着物の弱いエッジとの区別がつきにくくなる場合がある。そのため、レーンのマスク処理を行って、道路上のレーンによるレンズ付着物検知処理の検知精度を向上させるために行われる。
マスク処理(ステップS150)は、マスク処理部39によって行われる。本実施例では、わだちのマスク処理と、光源のマスク処理とを行っている。図11、図12の説明図を用いて、マスク処理の詳細を説明する。
この判定の際には、処理対象領域の外縁部と、外縁部以外とで、異なる判定を用いる。
なお、外縁部とは、X軸投影の左端側の所定領域、右端側の所定領域と定義する。外縁部以外の場合は、以下の条件(a)&(b)を満たす場合に、当該ラインにわだち有りと判定する。
外縁部の場合は、以下の条件(c)を満たす場合に、当該ラインにわだち有りとする。
(a)当該ラインのエッジ有り領域数が、閾値1以上であること。
(b)当該ラインの左右各2ラインに、エッジ有り領域数が閾値2未満のラインがあること。
(c)当該ラインのエッジ有り領域数が、閾値3以上であること。
上記(イ)の判定で、わだち無しと判定された場合(上記(イ)の条件を満たさない場合)かつ、直近にわだちを検出している場合、以下の条件(d)および(e)の双方を満たす場合に、当該ラインのわだち有り判定を継続する。なお、わだち有りを継続する期間は、2回(1秒間)とし、本処理によりわだち有り判定を継続した場合も、継続期間を再設定する。
(d)当該ラインのエッジ有り領域数が、閾値1の1/2以上であること。
(e)当該ラインの左右各2ラインに、エッジ有り領域数が、閾値2の1/2未満のラインがあること。
(a)出力画像を白色で塗りつぶす。
(b)わだち有りと判定したラインがあれば、その領域を黒色で塗りつぶす。
(a)西日判定結果
(b)拡散・反射領域
上記(a)、(b)の情報は、所定値以上の輝度を有する領域であるため、入力画像を所定輝度値で二値化することで、光源領域を取得することができる。なお、光源領域の情報は、これらに限定されることはなく、他のいずれの情報を用いてもよい。このように、光源領域と重なる処理ブロックでは、泥汚れらしさスコアをクリアする。つまり、後述の付着物判別処理を行う際に、光源領域と重なる処理ブロックについて、カウントの対象外とすることにより、泥汚れ以外の領域(光源領域)がカウントされるのを防止することができる。
輝度分布抽出処理(ステップS160)は、輝度分布抽出部37によって行われる。第2実施例における輝度分布抽出処理は、マスクされたブロックについて処理しないこと以外は、第1実施例の処理と同様の処理を行っている。そのため、同様の処理については説明を省略し、ここでは、第1実施例と異なる処理について説明する。
第2実施例に係る処理時間判定処理(ステップS170)では、一定時間が経過したかを判断するにあたり、オンロードかオフロードかによって、上記各処理および情報の蓄積を行う時間間隔を使い分けている。すなわち、オフロードの場合は、泥汚れが付着し易いため、短時間の蓄積情報で、泥汚れの有無を検知することができるため、時間間隔を短く設定している。これに対して、オンロードの場合は、オフロードに比べて泥汚れが付着しにくいため、時間間隔を長く設定して、長時間の情報を蓄積して判定するようにしている。なお、本実施例では、泥汚れの有無を検知しているので、オンロードかオフロードかで、情報蓄積の時間間隔を設定しているが、本願がこれに限定されることはない。例えば、水滴の検知の場合は、天候によって時間間隔を調整してもよい。また、泥汚れの有無検知も、道路状況だけでなく、天候によって時間間隔を調整してもよい。
輝度変化抽出処理(ステップS180)は、輝度変化抽出部38によって行われる。第2実施例における輝度変化抽出処理では、第1実施例の処理と同様の処理を行っている。そのため、処理の詳細な説明は省略する。なお、本処理においても、マスクされたブロックについては、処理が行われないので、処理速度の向上を図ることができる。
蓄積情報が十分取得されると、次に、付着物判別部32により付着物判別処理(ステップS190)が行われる。第2実施例における付着物判別処理は、マスクされたブロックについてカウントしないこと以外は、第1実施例の処理と同様の処理を行っている。そのため、同様の処理については説明を省略し、ここでは、第1実施例と異なる処理について説明する。
出力情報生成処理(ステップS200)は、出力情報生成部34で行われる。第2実施例における出力情報生成処理でも、第1実施例の処理と同様の処理を行っている。そのため、処理の詳細な説明は省略する。
30 レンズ付着物検知装置
32 付着物判別部 36 エッジ抽出部 37 輝度分布抽出部
38 輝度変化抽出部 39 マスク処理部 51 洗浄部
53 警告音発生部 54 表示部 52 画像センシングアプリケーション部
60 記憶部 100,101 入力画像 201 ブロック(領域)
201a 注目ブロック(注目領域) 201b 周囲ブロック(周囲領域)
Claims (13)
- レンズを有する撮像装置からの入力画像に基づいてエッジ画像を作成し、前記エッジ画像を複数の画素を含む複数の領域に分割し、エッジ強度が閾値範囲の領域を注目領域として抽出するエッジ抽出部と、
前記注目領域の輝度値および当該注目領域の周囲領域の輝度値を取得する輝度分布抽出部と、
前記輝度分布抽出部で取得された前記注目領域の輝度値および前記周囲領域の前記輝度値を、所定時間間隔分取得し、当該所定時間間隔分の前記注目領域の前記輝度値に基づいて、前記注目領域の前記輝度値の時系列変化を取得する輝度変化抽出部と、
前記注目領域の前記輝度値の時系列変化に基づいて、レンズ付着物の有無を判別する付着物判別部と、を備えたことを特徴とするレンズ付着物検知装置。 - 前記エッジ抽出部で抽出した、前記エッジ強度が閾値範囲内の前記領域のうち、レンズ付着物以外の前記領域を前記注目領域から除外するマスク処理部を、さらに備えた請求項1に記載のレンズ付着物検知装置。
- 前記マスク処理部は、前記入力画像の消失点に向かう方向に延びるエッジを含む領域を前記注目領域から除外するよう構成された請求項2に記載のレンズ付着物検知装置。
- 前記マスク処理部は、前記入力画像に現れる路面に発生したわだちを含む領域を前記注目領域から除外するよう構成された請求項2または3に記載のレンズ付着物検知装置。
- 前記マスク処理部は、前記入力画像に現れる、前記撮像装置を設置した被取付け部の影を含む領域を前記注目領域から除外するよう構成された請求項2〜4のいずれか一項に記載のレンズ付着物検知装置。
- 前記マスク処理部は、前記入力画像に現れる光源の像を含む領域を前記注目領域から除外するよう構成された請求項2〜5のいずれか一項に記載のレンズ付着物検知装置。
- 前記輝度分布抽出部によって取得された前記注目領域の前記輝度値が、周囲の前記領域と比較して、所定値より小さく、かつ、
前記輝度変化抽出部によって取得された前記輝度値の時系列変化が、所定値より小さい場合、
前記付着物判別部は、前記注目領域に、透過性の低い付着物が付着していると判定する請求項1に記載のレンズ付着物検知装置。 - 前記輝度分布抽出部によって取得された前記注目領域の前記輝度値が、周囲の前記領域と比較して、所定値より大きく、かつ、
前記輝度変化抽出部によって取得された前記輝度値の時系列変化が、所定値より大きい場合、
前記付着物判別部は、前記注目領域に、透過性の高い付着物が付着していると判定する請求項1に記載のレンズ付着物検知装置。 - 請求項1〜8のいずれか一項に記載のレンズ付着物検知装置で行われるレンズ付着物検知方法であって、
入力画像に基づいてエッジ画像を作成し、前記エッジ画像を複数の画素を含む複数の領域に分割し、エッジ強度が閾値範囲の領域を注目領域として抽出するエッジ抽出処理と、
前記注目領域の輝度値および当該注目領域の周囲領域の輝度値を取得する輝度分布抽出処理と、
前記輝度分布抽出処理で取得された前記注目領域の輝度値および前記周囲領域の前記輝度値を、所定時間間隔分取得し、取得した前記所定時間間隔分の前記注目領域の前記輝度値に基づいて、前記注目領域の前記輝度値の時系列変化を取得する輝度抽出処理と、
前記注目領域の前記輝度値の時系列変化に基づいて、レンズ付着物の有無を判別する付着物判別処理と、を有することを特徴とするレンズ付着物検知方法。 - 少なくとも車速情報を含む車両情報を取得する車両情報取得処理を、さらに有し、
前記車両情報取得処理が、前記車速情報に基づいて、車速が閾値以下であると判断したときに、すべての処理を終了する請求項9に記載のレンズ付着物検知方法。 - 前記入力画像のゲイン調整値が、閾値以上であるとき、すべての処理を終了する請求項9または10に記載のレンズ付着物検知方法。
- 請求項1〜8のいずれか一項に記載のレンズ付着物検知装置と、
車両に搭載され、レンズを有し前記車両の周辺を撮像する撮像装置と、
前記撮像装置により撮影された入力画像に対して前記レンズ付着物検知装置が検知した前記レンズ付着物の検知情報に基づいて動作する、少なくとも一つのアプリケーション部と、を備えたことを特徴とする車両システム。 - 前記レンズ付着物検知装置は、前記レンズにより撮影される入力画像のうち、前記アプリケーション部で使用する領域のみに対して前記レンズ付着物を検知する請求項12に記載の車両システム。
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