JP6426433B2 - 画像処理装置、画像処理方法、poi情報作成システム、警告システム、及び誘導システム - Google Patents
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Description
<画像処理装置の機能構成>
図1は、本発明の実施形態による画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。画像処理装置1は、入力部10と、画像補正部11と、色空間変換部12と、明暗補正部13と、物体検出部14と、信頼度判定部15と、描画部16と、記録部17と、制御部91と、を有している。当該画像処理装置は、スマートホン等の携帯移動端末装置内に実装しても良いし、後述する(第2乃至第4の実施形態)ように、携帯移動端末装置とネットワークを介して接続されるサーバー内に実装しても良い。
図2は、本発明の実施形態による画像処理装置1のハードウェア構成例を示す図である。画像処理装置1は、各種プログラムを実行するCPU(プロセッサ)201と、各種プログラムを格納するメモリ202と、各種データを格納する記憶装置(メモリ90に相当)203と、検出後画像を出力するための出力装置204と、ユーザによる指示や画像等を入力するための入力装置205と、他の装置と通信を行うための通信デバイス206と、を有し、これらがバス207によって相互に接続されている。
以下、各要素の構成と動作について詳細に説明する。
映像を撮影する際に画面上に表示される画像のアスペクト比と撮影した映像をメモリに保存するときのアスペクト比が異なる場合があり、画像補正部11はこのアスペクト比の違いによって間延びした画像を補正する処理を実行する。ここで、スマートホンやドライブレコーダーなどによって映像を撮影する時に画面上に表示される画像の幅をd_h、画像の高さをd_vとし、当該映像をメモリに保存する時の画像の幅をs_h、画像の高さをs_vとする。このとき、画像補正部11は、式1を用いて画像幅の比率hrを算出し、式2を用いて画像高さの比率vrを算出する。
色空間変換部12は、例えば、入力画像のRGB色空間をLab色空間に変換した画像を生成する。Lab色空間変換により、当該画像のL値、a値、及びb値が取得される。L値は明度のような情報であり、a及びb値は色情報である。
図3は、明暗補正部13の動作の一例を説明するための図である。色空間変換部12で求めた、画像NをLab色空間に変換した後の画像を画像NAとすると、明暗補正部13は、画像NAの色情報(a値又はb値)を用いて、画像NAの領域R2内の色情報(色の明るさ:a値又はb値)の平均値aveR2を算出する。また、明暗補正部13は、メモリ90(記憶装置203に相当)から画像N−1の領域R1内の色の明るさの平均値aveR1を読込む。
物体検出部14は、下記式10を用いて、画像毎に閾値Thを求める。
信頼度判定部15は、図6に示すように、検出した物体の撮影時のGPS情報から緯度、経度を求め、その位置の検出頻度を累積して、メモリ90(記憶装置203に相当)に格納する。つまり、複数のユーザによる検出結果や同じユーザによる複数回の検出結果が蓄積される。そして、信頼度判定部15は、累積した検出頻度を予め設定された閾値Th_hと比較し、検出頻度が閾値Th_h以上であれば、検出した物体の(緯度、経度)の信頼度Cが高いと判定する。このように信頼度を判定するのは、撮影する移動体(例えば、自動車)によって移動速度や撮影位置(高さや道路の走行位置)が異なる場合があり、計測される緯度及び経度が微妙に異なることがあるためである。
描画部16は、信頼度Cが高いと判定された場合、図7に示されるように、図3の画像Nに対して、物体検出部14で検出した物体を囲むように検出枠を画像N上に描画する(画像NE参照)。一方、信頼度Cが低いと判定された場合(検出頻度が閾値Th_hに達していない場合)、描画部16は、検出枠を画像N上に描画しない。
記録部17は、描画部16で原画像N上に検出枠を描画した画像をメモリ90に保存する。
図8は、本発明の実施形態による画像処理装置1の動作を説明するためのフローチャートである。以下では、各処理部(入力部10、画像補正部11等)を動作主体として記述するが、CPU201を動作主体とし、CPU201がプログラムとしての各処理部を実行するように読み替えても良い。
入力部10は、入力された画像を受け付け、当該入力画像を画像補正部11に出力する。
画像補正部11は、上述の式1〜式6を用いて、画像のアスペクト比の補正を行って、補正後の画像を作成する。
色空間変換部12は、画像補正部11が出力した補正後の画像N、すなわち、RGBの色空間画像を一例として、Lab色空間画像に変換した画像NAを求める。
明暗補正部13は、色空間変換部12で求めた画像NAから、画像Nの領域R2内の色の明るさの平均値aveR2を算出する。また、明暗補正部13は、メモリ90から画像N−1(時間的に1つ前の画像)の領域R1内の色の明るさの平均値aveR1を読込む。そして、明暗補正部13は、上述の式7〜式9を用いて、明暗を補正した画像NBを生成する。
物体検出部14は、上述の式10を用いて、画像毎に閾値Thを求める。
物体検出部14は、明暗を補正した画像NBの各画素値cnCorについて、閾値Thと比較する。すなわち、画像NBの各画素がa値のとき、cnCor≧閾値Thの場合、処理はステップ807に移行する。一方、cnCor<閾値Thの場合、処理はステップ808に移行する。なお、画像NBの各画素がb値のとき、cnCor≦閾値Thの場合、処理はステップ807に移行する。一方、cnCor>閾値Thの場合、処理はステップ808に移行する。
画像NBの各画素がa値及びb値の何れの場合でも、物体検出部14は、補正値にs値(例えば、255)を設定する。
画像NBの各画素がa値及びb値の何れの場合でも、物体検出部14は、補正値にt値(例えば、0)を設定する。
物体検出部14は、対象画像内の全ての画素について補正値が求まるまで、上記ステップ806から808を繰り返す。ステップ806から809のステップを繰り返すことにより、例えば、図4の画像Nの領域R2は、物体検出後の画像NDに示す背景と物体に分離可能となる。
物体検出部14は、基準画像をメモリ90(記憶装置203)から読み出し、検出した物体の画像と基準画像に対して階調数を削減したヒストグラムを作成し、上述の式11を用いて、類似度Rを算出する。類似度Rが高い場合(類似度R≦閾値Th_R:類似度Rは上記Bhattacharyya距離として算出されるため、「類似度が高い=距離が短い」を意味する)に、物体検出部14は、検出した物体を識別したい標識と判定する。なお、上述したように、ニューラルネットワークを用いた機械学習により求めた識別器を用い、その識別器による判別結果を上記判定に加えて、識別したい標識か否かを判定してもよい。
信頼度判定部15は、検出した物体の撮影時の位置情報(緯度、経度)を累積し、累積した検出頻度が閾値Th_h以上であれば、検出した物体の(緯度、経度)の信頼度Cが高いと判定する。一方、検出頻度が閾値Th_h未満であれば、信頼度Cは低いと判定される。
描画部16は、信頼度Cが高い場合に、物体検出部14で検出した物体を囲むように検出枠を画像N上に描画する。信頼度Cが低い場合には、描画部16は、検出枠を画像N上に描画することはしない。
記録部17は、物体の検出枠を描画した画像をメモリ90(記憶装置203に相当)に保存する。
図9は、本発明の第2の実施形態によるPOI(Point of Interest)情報作成システム900の構成を示す機能ブロック図である。POI情報作成システム900は、サーバー等903と、移動端末装置905と、を有する。
図10は、本発明の第3の実施形態による警告システム1000の構成を示す機能ブロック図である。警告システム1000は、サーバー等1003と、移動端末装置1006と、を有している。
図11は、本発明の第4の実施形態による簡易誘導システム1100の構成を示す機能ブロック図である。簡易誘導システム1100は、サーバー等1103と、移動端末装置1106と、を有している。
(i)本発明による画像処理装置は、対象画像の色空間を変換し、変換された色空間における色情報を取得する処理と、対象画像において、検出すべき物体を含む対象領域における色情報の明るさの平均値を示す第1の平均値を算出する処理と、対象領域において、各画素の色情報の明るさと第1の平均値とを比較し、明暗を補正した補正画像を生成する処理と、補正画像に基づいて物体を抽出する処理と、を実行する。より具体的には、式9に示されるように、対象画像(画像N:現画像)の情報を用いて、色情報(a値やb値)の明るさの平均値よりも暗い画素はより暗く、当該平均値よりも明るい画素はより明るくなるように明暗補正されて補正画像(明暗をさらに強調した画像)が生成される。この際、倍率値vを導入し、過去の画像(画像N−1までの画像)の色情報の明るさの平均値をも考慮して明暗補正を行っても良い。このように明暗補正をして対象画像から所望の物体を抽出(検出)するので、移動車両の進む方向によって映像内の画像の明るさが変わる場合でも、画像内の背景と背景内の物体を分離して、背景内の物体を検出することができるようになる。過去の画像を考慮する場合には、時系列に変化する画像の明るさに応じて画像毎に画像内の領域を分離することができるようになる。
10・・・入力部
11・・・画像補正部
12・・・色空間変換部
13・・・明暗補正部
14・・・物体検出部
15・・・信頼度判定部
16・・・描画部
17・・・記録部
91・・・制御部
900・・・POI情報作成システム
1000・・・警告システム
1100・・・簡易誘導システム。
Claims (13)
- 対象画像に対して画像処理するための各種プログラムを実行するプロセッサと、
画像処理の結果を格納するためのメモリと、を有し、
前記プロセッサは、
前記対象画像の色空間を変換し、変換された色空間における色情報を取得する処理と、
前記対象画像において、検出すべき物体を含む対象領域における色情報の明るさの平均値を示す第1の平均値を算出する処理と、
前記対象領域において、各画素の前記色情報の明るさと前記第1の平均値とを比較し、明暗を補正した補正画像を生成する処理と、
前記補正画像に基づいて前記物体を抽出する処理と、
を実行し、
前記補正画像を生成する処理において、前記プロセッサは、前記対象画像よりも前に撮影された過去画像において、前記対象画像の前記対象領域に対応する領域における色情報の明るさの平均値を示す第2の平均値を算出し、前記第1の平均値と前記第2の平均値の大きさの比率を考慮して前記補正画像を生成することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1において、
前記プロセッサは、前記補正画像において背景と前記物体とを分離することにより前記物体を抽出することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1において、
前記プロセッサは、予め用意された基準画像と前記抽出された物体とを比較することにより前記物体を識別することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項3において、
前記プロセッサは、前記対象画像のビットレートに応じて、前記基準画像の階調度を調整し、当該調整された基準画像と前記物体の画像の類似度を判定することにより、前記物体を識別することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項3において、
前記プロセッサは、前記対象画像を撮影した時に取得された位置情報を用いて、前記識別した物体の位置を累積し、当該累積の結果得られる検出頻度に応じて、前記識別した物体の信頼度を判定する処理を実行することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1において、
前記プロセッサは、入力された前記対象画像について、画像のアスペクト比を調整して前記対象画像の間延びを補正する処理を実行することを特徴とする画像処理装置。 - 対象画像において所望の物体を識別する画像処理方法であって、
前記対象画像に対して画像処理するための各種プログラムを実行するプロセッサが、前記対象画像の色空間を変換し、変換された色空間における色情報を取得するステップと、 前記プロセッサが、前記対象画像において、検出すべき物体を含む対象領域における色情報の明るさの平均値を示す第1の平均値を算出するステップと、
前記プロセッサが、前記対象領域において、各画素の前記色情報の明るさと前記第1の平均値とを比較し、明暗を補正した補正画像を生成するステップと、
前記プロセッサが、前記補正画像において背景と前記物体とを分離することにより前記物体を抽出し、予め用意された基準画像と前記抽出された物体とを比較することにより前記物体を識別するステップと、を含み、
前記補正画像を生成するステップにおいて、前記プロセッサは、前記対象画像よりも前に撮影された過去画像において、前記対象画像の前記対象領域に対応する領域における色情報の明るさの平均値を示す第2の平均値を算出し、前記第1の平均値と前記第2の平均値の大きさの比率を考慮して前記補正画像を生成することを特徴とする画像処理方法。 - 請求項7において、さらに、
前記プロセッサが、入力された前記対象画像について、画像のアスペクト比を調整して前記対象画像の間延びを補正するステップを含むことを特徴とする画像処理方法。 - 対象画像において所望の物体を識別する画像処理方法であって、
前記対象画像に対して画像処理するための各種プログラムを実行するプロセッサが、前記対象画像の色空間を変換し、変換された色空間における色情報を取得するステップと、 前記プロセッサが、前記対象画像において、検出すべき物体を含む対象領域における色情報の明るさの平均値を示す第1の平均値を算出するステップと、
前記プロセッサが、前記対象領域において、各画素の前記色情報の明るさと前記第1の平均値とを比較し、明暗を補正した補正画像を生成するステップと、
前記プロセッサが、前記補正画像において背景と前記物体とを分離することにより前記物体を抽出し、予め用意された基準画像と前記抽出された物体とを比較することにより前記物体を識別するステップと、を含み、
前記物体を識別するステップにおいて、前記プロセッサは、前記対象画像のビットレートに応じて、前記基準画像の階調度を調整し、当該調整された基準画像と前記物体の画像の類似度を判定することにより、前記物体を識別することを特徴とする画像処理方法。 - 対象画像において所望の物体を識別する画像処理方法であって、
前記対象画像に対して画像処理するための各種プログラムを実行するプロセッサが、前記対象画像の色空間を変換し、変換された色空間における色情報を取得するステップと、 前記プロセッサが、前記対象画像において、検出すべき物体を含む対象領域における色情報の明るさの平均値を示す第1の平均値を算出するステップと、
前記プロセッサが、前記対象領域において、各画素の前記色情報の明るさと前記第1の平均値とを比較し、明暗を補正した補正画像を生成するステップと、
前記プロセッサが、前記補正画像において背景と前記物体とを分離することにより前記物体を抽出し、予め用意された基準画像と前記抽出された物体とを比較することにより前記物体を識別するステップと、
前記プロセッサが、前記対象画像を撮影した時に取得された位置情報を用いて、前記識別した物体の位置を累積し、当該累積の結果得られる検出頻度に応じて、前記識別した物体の信頼度を判定するステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。 - 画像データを撮影する撮像装置を有する移動端末装置と、
画像処理装置を有するサーバーと、を有し、
前記移動端末装置は、前記サーバーに前記画像データを送信し、
前記画像処理装置は、
対象画像に対して画像処理するための各種プログラムを実行するプロセッサと、
画像処理の結果を格納するためのメモリと、を有し、
前記プロセッサは、
前記対象画像の色空間を変換し、変換された色空間における色情報を取得する処理と、
前記対象画像において、検出すべき物体を含む対象領域における色情報の明るさの平均値を示す第1の平均値を算出する処理と、
前記対象領域において、各画素の前記色情報の明るさと前記第1の平均値とを比較し、明暗を補正した補正画像を生成する処理と、
前記補正画像に基づいて前記物体を抽出する処理と、を実行し、
前記サーバーは、受信した前記画像データを前記画像処理装置で処理して前記抽出された物体の画像をメモリに格納するとともに、前記移動端末装置に送信し、
前記移動端末装置は、受信した前記抽出された物体の画像を表示装置に表示することを特徴とするPOI情報作成システム。 - 画像データを撮影する撮像装置を有する移動端末装置と、
画像処理装置を有するサーバーと、を有し、
前記移動端末装置は、前記サーバーに前記画像データを送信し、
前記画像処理装置は、
対象画像に対して画像処理するための各種プログラムを実行するプロセッサと、
画像処理の結果を格納するためのメモリと、を有し、
前記プロセッサは、
前記対象画像の色空間を変換し、変換された色空間における色情報を取得する処理と、
前記対象画像において、検出すべき物体を含む対象領域における色情報の明るさの平均値を示す第1の平均値を算出する処理と、
前記対象領域において、各画素の前記色情報の明るさと前記第1の平均値とを比較し、明暗を補正した補正画像を生成する処理と、
前記補正画像に基づいて前記物体を抽出する処理と、を実行し、
前記サーバーは、受信した前記画像データを前記画像処理装置で処理して前記抽出された物体の画像をメモリに格納するとともに、前記抽出された物体の画像とアラート情報を前記移動端末装置に送信し、
前記移動端末装置は、受信した前記抽出された物体の画像を表示装置に表示するとともに、前記アラート情報を出力することを特徴とする警告システム。 - 画像データを撮影する撮像装置を有する移動端末装置と、
画像処理装置を有するサーバーと、を有し、
前記移動端末装置は、前記サーバーに前記画像データを送信し、
前記画像処理装置は、
対象画像に対して画像処理するための各種プログラムを実行するプロセッサと、
画像処理の結果を格納するためのメモリと、を有し、
前記プロセッサは、
前記対象画像の色空間を変換し、変換された色空間における色情報を取得する処理と、
前記対象画像において、検出すべき物体を含む対象領域における色情報の明るさの平均値を示す第1の平均値を算出する処理と、
前記対象領域において、各画素の前記色情報の明るさと前記第1の平均値とを比較し、明暗を補正した補正画像を生成する処理と、
前記補正画像に基づいて前記物体を抽出する処理と、を実行し、
前記サーバーは、受信した前記画像データを前記画像処理装置で処理して道路案内標識の画像を抽出し、当該抽出された道路案内標識の画像をメモリに格納するとともに、前記抽出された道路案内標識の画像と誘導情報を前記移動端末装置に送信し、
前記移動端末装置は、受信した前記抽出された道路案内標識の画像を表示装置に表示するとともに、前記誘導情報を出力することを特徴とする誘導システム。
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