JP6760298B2 - 情報取得装置と情報取得方法 - Google Patents

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Description

この技術は、情報取得装置と情報取得方法に関する。詳しくは、周辺領域の画像から反射成分を利用して被写体情報を取得できるようにする。
従来、撮像素子上に偏光フィルタを配置することで、偏光情報を取得することが行われている。また、偏光情報を利用して所望の画像を得ることも行われている。例えば特許文献1では、偏光フィルタを用いて車両のフロントガラスに反射する照明光あるいは太陽光の影響を少なくして、車両内の運転者などの人物を撮影できるようにすることが開示されている。
特開2011−002718号公報
ところで、偏光情報を利用して所望の画像を得る場合には、反射成分を除去することが多い。しかし、反射成分には死角領域における視認対象物の情報が含まれることがあり、例えば車両の運転者等にとっては有用な情報となり得る。
そこで、この技術では、周辺領域の画像から反射成分を利用して視認対象物の情報を取得する情報取得装置と情報取得方法を提供することを目的とする。
この技術の第1の側面は、
複数偏光方向の偏光画像から反射成分を示す反射情報を生成する反射情報生成部と、
前記反射情報を用いて前記偏光画像に映り込んでいる視認対象物の情報を取得する反射情報利用部を備え
前記反射情報生成部は、偏光度が閾値以上である集合領域を反射面領域として、前記反射情報を反射面領域毎に生成して、
前記反射情報利用部は、複数の前記反射面領域毎の距離と、前記反射情報生成部で生成された前記反射面領域毎の反射情報を用いて、前記複数の反射面領域にともに映り込んでいる前記視認対象物の位置を取得する
情報取得装置にある。
この技術においては、複数偏光方向の偏光画像から反射成分を示す反射情報、例えば偏光度が閾値以上である集合領域を反射面領域として、この反射面領域の画像である反射画像を反射情報生成部で生成する。反射情報利用部では、反射情報を用いて偏光画像に映り込んでいる視認対象物の情報を取得する。例えば、反射情報利用部は、反射画像を用いて被写体認識を行い、視認対象物の画像を取得する。また、反射情報は反射面領域の方位角情報を含み、反射情報利用部は、方位角情報に基づき反射面領域の向きを視認対象物の画像とともに表示する。
また、反射情報利用部は、複数視点間で対応する反射面領域における対応する視認対象物の反射情報と、対応する反射面領域の推定された距離を用いて、対応する視認対象物の位置を取得する。また、複数視点の偏光画像から、前記反射面領域の距離を推定するデプス推定部を設ける。デプス推定部は、複数視点の偏光画像から反射成分を除いた画像を用いて偏光画像毎に反射面領域の距離を推定する。また、反射情報利用部は、複数の反射面領域毎の距離と、反射情報生成部で生成された複数の反射面領域毎の反射情報を用いて複数の反射面領域にともに映り込んでいる視認対象物の位置を取得する。さらに、反射情報利用部は、複数時点毎の反射面領域の距離と、反射情報生成部で生成された複数時点毎の反射面領域の反射情報を用いて、複数時点の反射面領域にともに映り込んでいる視認対象物の位置を取得する。ここで、反射面領域を含む偏光画像を取得する偏光画像取得部が時間の経過とともに移動して複数時点の偏光画像を取得する場合、反射情報利用部は、所定の時点の偏光画像取得部の位置を基準として、推定された反射面領域の距離と、所定の時点の偏光画像取得部の位置に対する異なる時点の偏光画像取得部の位置と、反射情報生成部で生成された複数時点毎の反射面領域の反射情報を用いて、複数時点の反射面領域にともに映り込んでいる視認対象物の位置を取得する。反射面領域が時間の経過とともに移動する場合、反射情報利用部は、推定された複数時点毎の反射面領域の距離と、反射情報生成部で生成された複数時点毎の反射面領域の反射情報を用いて、反射面領域にともに映り込んでいる視認対象物の位置を取得する。
この技術の第2の側面は、
複数偏光方向の偏光画像における偏光度が閾値以上である集合領域を反射面領域として、反射成分を示す反射情報を反射面領域毎に反射情報生成部で生成することと、
前記反射情報を用いて前記偏光画像に映り込んでいる視認対象物の情報の取得を反射情報利用部で行い、複数の前記反射面領域毎の距離と、前記反射情報生成部で生成された前記反射面領域毎の反射情報を用いて、前記複数の反射面領域にともに映り込んでいる前記視認対象物の位置を取得すること
を含む情報取得方法にある。
この技術によれば、複数偏光方向の偏光画像から反射成分を示す反射情報が反射情報生成部で生成される。さらに、反射情報を用いて偏光画像に映り込んでいる視認対象物の情報が反射情報利用部で取得される。このため、周辺領域の画像から反射成分を利用して例えば死角の領域に位置する視認対象物を容易に確認できるようになる。なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、また付加的な効果があってもよい。
第1の実施の形態の構成を例示した図である。 偏光画像取得部で取得される偏光画像について説明するための図である。 被写体の形状と偏光画像について説明するための図である。 輝度と偏光角との関係を例示した図である。 第1の実施の形態の動作を示すフローチャートである。 反射情報生成部の動作を示すフローチャートである。 反射情報を用いた処理の一例を示すフローチャートである。 反射情報を用いた処理の他の例を示すフローチャートである。 第1の実施の形態の動作例を示した図である。 第2の実施の形態の構成を例示した図である。 被写体までの距離の算出を説明するための図である。 領域の対応を説明するための図である。 視認対象物の位置の算出を説明するための図である。 視認対象物の位置の推定動作を示すフローチャートである。 第3の実施の形態の構成を例示した図である。 視認対象物の位置の算出を説明するための図である。 視認対象物の位置の推定動作を示すフローチャートである。 第3の実施の形態の動作例を示した図である。 第4の実施の形態の構成を例示した図である。 視認対象物の位置の算出を説明するための図である。 視認対象物の位置の推定動作を示すフローチャートである。 第4の実施の形態の動作例を示した図である。 他の実施の形態の動作例を示した図である。 車両制御システムの概略構成を例示したブロック図である。 偏光画像取得部の設置例を示した図である。
以下、本技術を実施するための形態について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
1.第1の実施の形態
2.第2の実施の形態
3.第3の実施の形態
4.第4の実施の形態
5.他の実施の形態
6.情報取得装置の適用例
<1.第1の実施の形態>
図1は、情報取得装置の第1の実施の形態の構成を例示している。情報取得装置10は、偏光画像取得部20と反射情報生成部30および反射情報利用部40を有している。
偏光画像取得部20は、偏光方向が異なる複数の偏光画像、例えば偏光方向が3方向以上の偏光画像を取得する。図2は、偏光画像取得部20で取得される偏光画像について説明するための図である。例えば図2の(a)に示すように、偏光方向が異なる複数の偏光画像は、イメージセンサIMSに3方向以上の偏光方向の画素構成とされた偏光フィルタPLFを配置して撮像を行うことで生成する。なお、図2の(a)では、各画素が異なる4種類の偏光方向(偏光方向を矢印で示す)のいずれかの画素となる偏光フィルタPLFをイメージセンサIMSの入射面に配置した場合を例示している。また、図2の(b)に示すように、偏光方向が異なる複数の偏光画像は、偏光方向が異なる偏光板PL1〜PL4をカメラCM1〜CM4の前に設けて、カメラCM1〜CM4で撮像を行うことで生成してもよい。さらに、図2の(c)に示すように、マルチレンズアレイの構成を利用して偏光方向が異なる複数の偏光画像を生成してもよい。例えばイメージセンサIMSの前面にレンズLZを複数(図では4個)設けて、各レンズLZによって被写体の光学像をイメージセンサIMSの撮像面にそれぞれ結像させる。また、各レンズLZの前面に偏光板PLを設けて、偏光板PLの偏光方向を異なる方向とする。このような構成とすれば、偏光方向が異なる偏光画像をイメージセンサIMSで生成できる。偏光画像取得部20は、このような構成で取得した偏光方向が3方向以上の偏光画像を反射情報生成部30へ出力する。なお、偏光画像取得部20では、イメージセンサやカメラが別個に設けられて、イメージセンサやカメラから画像信号を取得して、偏光方向が3方向以上である偏光画像を反射情報生成部30へ出力してもよい。
反射情報生成部30は、偏光方向が異なる複数の偏光画像から反射情報を生成する。ここで、被写体の形状と偏光画像について図3を用いて説明する。例えば光源LTを用いて被写体OBの照明を行い、カメラCMは偏光板PLを介して被写体OBの撮像を行う。この場合、撮像画像は、偏光板PLの偏光方向に応じて被写体OBの輝度が変化する。なお、説明を容易とするため、例えば偏光板PLを回転して撮像を行うことで、複数の偏光画像を取得して、最も高い輝度をImax,最も低い輝度をIminとする。また、2次元座標におけるx軸とy軸を偏光板PLの平面上としたとき、偏光板PLを回転させたときのx軸に対するy軸方向の角度を偏光角υとする。
偏光板PLは、180度回転させると元の偏光状態に戻り180度の周期を有している。また、最大輝度Imaxが観測されたときの偏光角υを方位角αとする。このような定義を行うと、偏光板PLを回転させたときに観測される輝度Iは式(1)のように表すことができる。なお、図4は、輝度と偏光角との関係を例示している。この技術において、死角領域における視認対象物の情報は鏡面反射を利用して取得されるが、鏡面反射の場合は方位角が偏光角に比べて90度ずれるため、方位角は偏光角に90度足すもしくは90度引いたものになる。そのため、図4に示すように、輝度の下限である最小輝度Iminの部分で方位角αをとる。さらに、最大輝度Imaxと最小輝度Iminとの差分(Imax−Imin)が反射成分である。
Figure 0006760298
式(1)では、偏光角υが偏光画像の生成時に明らかであり、最大輝度Imaxと最小輝度Iminおよび方位角αが変数となる。したがって、偏光方向が3方向以上の偏光画像の輝度を用いて、式(1)に示すモデル式へのフィッティングを行うことにより、輝度と偏光角の関係を示すモデル式に基づき最大輝度となる偏光角である方位角αを判別することができる。
方位角αは、上述のようにx軸に対するy軸方向の角度とする。ここで、偏光板PLを回したときに最小輝度Iminと最大輝度Imaxが得られたとき、式(2)に基づき偏光度ρを算出できる。
Figure 0006760298
反射情報生成部30は、偏光方向が3以上の偏光画像から画素毎に、式(1)に示すモデル式を求める。また、反射情報生成部30は、式(2)に示す偏光度ρが、予め設定した閾値以上である画素が集合している集合領域を反射面領域として抽出する。さらに抽出した反射面領域について、画素毎に最大輝度Imaxと最小輝度Iminの差分(Imax−Imin)を算出して反射成分とする。反射情報生成部30は、このように偏光方向が3以上の偏光画像から反射情報、例えば反射面領域、反射成分、方位角等を示す反射情報を生成して反射情報利用部40へ出力する。
反射情報利用部40は、反射情報生成部30で生成された反射情報を利用して提示情報や制御情報等を得る。例えば、反射情報利用部40は、反射成分を示す画像を反射画像としてユーザに提示する。また、反射情報利用部40は、反射面領域の方位角に基づき、反射面領域がいずれの方向を向いているかを示す方向指示を反射面領域の画像と共にユーザに提示してもよい。また、反射情報利用部40は、反射情報を利用して視認対象物の位置情報を車両の走行制御等に利用可能な情報として取得してもよい。
次に、第1の実施の形態の動作について説明する。図5は、第1の実施の形態の動作を示すフローチャートである。ステップST1で情報取得装置は、偏光画像を取得する。情報取得装置10の偏光画像取得部20は、偏光フィルタや偏光板を用いて生成された偏光方向が3方向以上の偏光画像を取得してステップST2に進む。
ステップST2で情報取得装置は、反射情報を生成する。情報取得装置の反射情報生成部30は、ステップST1で取得された偏光画像を用いて反射情報を生成する。図6は、反射情報生成部30の動作を示すフローチャートである。
ステップST11で反射情報生成部は、偏光画像を入力する。反射情報生成部30は、偏光画像取得部20で取得された偏光画像を入力してステップST12に進む。
ステップST12で反射情報生成部は、偏光モデルを算出する。反射情報生成部30は、偏光方向が3方向以上の偏光画像を用いて、画素毎に上述の式(1)に示すモデル式へのフィッティングを行い、偏光モデルと偏光度を画素毎に算出してステップST13に進む。
ステップST13で反射情報生成部は、反射面領域を抽出する。反射情報生成部30は、偏光度が予め設定した閾値以上である画素が集まっている集合領域を反射面領域として抽出してステップST14に進む。
ステップST14で反射情報生成部は、反射情報を出力する。反射情報生成部30は、ステップST13で抽出した反射面領域の画素毎に反射成分を算出して、反射面領域の反射成分を反射情報として出力する。また、反射情報生成部30は、反射面領域の画素毎のモデル式等に基づき算出した方位角や反射面領域の位置を示す情報を反射情報に含めてもよい。
図5に戻り、ステップST3では反射情報を用いた処理を行う。図7は、反射情報を用いた処理の一例を示すフローチャートである。ステップST21で反射情報利用部は、反射情報を入力する。反射情報利用部40は、反射情報生成部30で生成された反射情報を入力してステップST22に進む。
ステップST22で反射情報利用部は、反射成分の表示処理を行う。反射情報利用部40は、反射情報に基づき反射面領域の反射成分を示す画像である反射成分画像を表示する。また、反射情報利用部40は、反射情報に方位角の情報が含まれている場合、反射面領域の方位角すなわち反射面領域に映り込んだ物体の方向を矢印等で、反射成分画像と共に表示する。なお、反射成分を表示する領域は、反射面領域の全体に限られない。例えばユーザが選択した領域の反射成分画像を表示してもよい。また、反射情報利用部40は、反射面領域内の平均偏光度よりも偏光度が大きい領域、または最大偏光度を示す領域を表示してもよい。
図8は、反射情報を用いた処理の他の例を示すフローチャートである。ステップST31で反射情報利用部は、反射情報を入力する。反射情報利用部40は、反射情報生成部30で生成された反射情報を入力してステップST32に進む。
ステップST32で反射情報利用部は被写体認識を行う。反射情報利用部40は、反射情報に基づき反射面領域の反射成分を示す画像である反射成分画像がどのような被写体の反射成分画像であるか判別する。すなわち、反射情報利用部40は、被写体認識を行い、反射面領域に映り込んだ人や自転車、バイク、自動車等の判別を行いステップST33に進む。
ステップST33で反射情報利用部は被写体認識結果の表示を行う。反射情報利用部40は、被写体認識で認識した人や自転車、バイク、自動車等の画像を表示する。また、反射情報利用部40は、反射情報に方位角の情報が含まれている場合、判別した被写体の存在する方向を矢印等で、被写体の画像と共に表示する。
図9は、第1の実施の形態の動作例を示している。図9の(a)は、視認対象物VOBの位置が障害物DBによって生じた死角の位置となり、偏光画像取得部20から視認対象物VOBを直接見ることができない場合を例示している。構造物BAの壁面がガラス等で構成されて反射面となっている場合、偏光画像取得部20から見える構造物BAの壁面には、視認対象物VOBが映り込む。したがって、情報取得装置10は、上述のように偏光画像を取得して反射成分の抽出を行うことで、視認対象物VOBの画像を表示できる。したがって、障害物DBによって見えなくなっている自転車等の視認対象物VOBを反射成分画像によって確認できるようになる。
図9の(b)は、視認対象物VOBの位置が構造物BBによって生じた死角の位置となり、偏光画像取得部20から視認対象物VOBを直接見ることができない場合を例示している。構造物BAの壁面がガラス等で構成されて反射面となっている場合、偏光画像取得部20から見える構造物BAの壁面には、視認対象物VOBが映り込む。したがって、情報取得装置10は、上述のように偏光画像を取得して反射成分の抽出を行うことで、視認対象物VOBの画像を表示できる。したがって、構造物BBによって見えなくなっている人等の視認対象物VOBを反射成分画像によって確認できるようになる。
また、反射情報に方位角を含めることで、視認対象物VOBが位置する方向を容易に判別することも可能となる。例えば図9の(c)は、図9の(a)に示す情報取得装置10で抽出した反射成分の画像を例示している。ここで、視認対象物VOBが映り込んだ壁面の法線方向は左方向であることから、視認対象物VOBは左方向に位置することを矢印Fobで示す。
このような第1の実施の形態によれば、複数偏光方向の偏光画像を用いて抽出した反射成分を利用して、死角に位置する視認対象物の情報を確認できるようになる。
<2.第2の実施の形態>
次に、第2の実施の形態では、死角に位置する視認対象物を容易に確認できるだけでなく、視認対象物の位置を推定する場合について説明する。
図10は第2の実施の形態の構成を例示している。情報取得装置10は、偏光画像取得部20-1,20-2と反射情報生成部30-1,30-2、デプス推定部50および位置推定部60を有している。
偏光画像取得部20-1,20-2は、第1の実施の形態の偏光画像取得部20と同様に構成されており、偏光板や偏光フィルタを用いて偏光方向が3方向以上である偏光画像を取得する。また、偏光画像取得部20-1と偏光画像取得部20-2は、ステレオカメラを構成しており、偏光画像取得部20-1は、取得した左視点の偏光画像を反射情報生成部30-1とデプス推定部50へ出力する。また、偏光画像取得部20-2は、取得した右視点の偏光画像を反射情報生成部30-2とデプス推定部50へ出力する。
反射情報生成部30-1,30-2は、第1の実施の形態の反射情報生成部30と同様に構成されている。反射情報生成部30-1,30-2は、偏光方向が3以上の偏光画像から画素毎に、式(1)に示すモデル式を求める。また、反射情報生成部30-1,30-2は、式(2)に示す偏光度ρが、予め設定した閾値以上である画素が集合している集合領域を反射面領域として抽出する。さらに抽出した反射面領域について、画素毎に最大輝度Imaxと最小輝度Iminの差分(Imax−Imin)を算出して反射成分とする。反射情報生成部30-1,30-2は、このように偏光方向が3以上の偏光画像から反射情報、例えば反射面領域、反射成分、方位角等を示す反射情報を生成して位置推定部60へ出力する。
デプス推定部50は、偏光画像取得部20-1,20-2で取得された偏光画像を用いてマッチング処理を行い、反射面領域までの距離を算出する。マッチング処理では、例えば偏光画像から生成した無偏光画像を用いてもよく、偏光画像を用いてもよい。さらに、反射情報生成部30-1,30-2で生成した反射成分画像を用いてもよい。無偏光画像は、例えば図2の(a)の場合、偏光方向が異なる方向であって隣接している4画素の輝度を平均することで、無偏光画像を取得することができる。また、図2の(b)の場合、画素毎に偏光方向が異なる輝度偏光画像の輝度を平均することで、無偏光画像を取得できる。さらに、図2の(c)の場合、視認対象物までの距離に対してレンズLZ間の距離が無視できる程度に短ければ、偏光方向が異なる複数の偏光画像では視差を無視することができる。したがって、偏光方向が異なる偏光画像の輝度を平均することで、無偏光画像を取得することができる。また、反射面領域に周辺の物体が映り込むと、マッチング処理によって反射面領域までの距離を算出する際に、映り込んだ物体の画像の影響により反射面領域までの距離を精度よく算出できないおそれがある。したがって、デプス推定部50は、反射情報生成部30-1,30-2で算出した反射成分を除去した画像を用いて、マッチング処理を行うようにしてもよい。さらに、反射面領域が窓ガラス等である場合、反射成分を除去すると室内までの距離が算出されるおそれもある。このため、偏光度ρに基づいて判別された反射面領域を除く他領域で算出した距離、または反射面領域と他領域との境界について算出した距離等から補間処理等によって、反射面領域の各画像の距離を算出してもよい。
デプス推定部50は、マッチング処理として、領域ベースマッチングや特徴ベースマッチング、テンプレートマッチングなどいずれの手法を用いてもよい。デプス推定部50は、マッチング処理を実行して、対応画素位置のずれ量に基づき反射面領域の各画素における被写体までの距離を示すデプス情報を生成する。
図11は、被写体までの距離の算出を説明するための図である。なお、図11は、偏光画像取得部20-1,20-2が同じ姿勢で左右に配置されている場合を例示している。ここで、左側の偏光画像取得部20-1を基準部として右側の偏光画像取得部20-2を参照部とする。また、偏光画像取得部20-1,20-2の基準位置の間隔(ベース長)を「b」、偏光画像取得部20-1,20-2の焦点距離を「f」とする。この場合、基準部における被写体位置XLに対して、参照部における被写体位置XRが「Ld」だけずれると、被写体の位置Pまでの距離「Py」は、式(3)に基づいて算出できる。また、偏光画像取得部20-1,20-2の並び方向に対して直交する方向が位置Pとなる偏光画像取得部20-1からの距離「Px」は、偏光画像取得部20-1の基準位置と位置Pを結ぶ直線の傾きは(XL/f)であることから「Px=(XL/f)Py」となる。
Figure 0006760298
位置推定部60は、反射情報生成部30-1,30-2で生成した反射情報を用いて、反射面領域の対応をとる。位置推定部60は、例えば平均偏光度の類似した領域を対応している領域とする。また、領域の対応は、例えば偏光画像から生成した無偏光画像または偏光画像から反射成分を除去した画像を用いてマッチング処理を行い、対応する領域を判別してもよい。図12は、領域の対応を説明するための図である。図12の(a)は、反射情報生成部30-1で生成された反射情報に基づく反射面領域ARFa-1,ARFb-1を例示している。また、図12の(b)は、反射情報生成部30-2で生成された反射情報に基づく反射面領域ARFa-2,ARFb-2を例示している。位置推定部60は、上述のような処理を行い、反射面領域ARFa-1と反射面領域ARFa-2が対応した領域、反射面領域ARFb-1と反射面領域ARFb-2が対応した領域と判別する。
次に、位置推定部60は、対応する反射面領域における視認対象物の領域の対応をとる。位置推定部60は、例えば被写体認識を行い同一の認識結果が得られた画像領域を視認対象物の対応した領域とする。なお、視認対象物の対応は画像特徴量などのマッチング結果に基づいて判別してもよい。また、視認対象物が発光体である場合は最大輝度値の画素を基準として対応する領域を判別してもよい。図12の(c)は、反射情報生成部30-1で生成された反射情報に基づく反射面領域ARFa-1を例示している。また、図12の(d)は、反射面領域ARFa-1に対応する反射面領域ARFa-2を例示している。位置推定部60は、上述のような処理を行い、反射面領域ARFa-1における視認対象物の領域Gob-1と、視認対象物の領域Gob-1と対応する反射面領域ARFa-2における視認対象物の領域Gob-2を判別する。
さらに、位置推定部60は、デプス推定部50で生成したデプス情報と、対応する反射面領域の位置情報と反射面領域内における対応する視認対象領域の位置情報から視認対象物の位置を算出する。
図13は、視認対象物の位置の算出を説明するための図である。なお、図13では、左視点の偏光画像取得部20-1を座標系の原点(0,0)としている。また視認対象物を位置Z、視認対象物の虚像を位置Z’とする。
ここで、偏光画像取得部20-1の位置をL(0,0)、偏光画像取得部20-2の位置をR(b,0)とする。また、偏光画像取得部20-1と虚像の位置Z’を結ぶ直線の反射面領域MRの位置をP(px,py)、偏光画像取得部20-2と虚像の位置Z’を結ぶ直線の反射面領域MRの位置をQ(qx,qy)とする。この場合、位置P(px,py)と位置Q(qx,qy)は、反射面領域MRのデプス情報等を用いることで明らかとなる。
直線LPを示す式は式(4)であり、直線RQを示す式は式(5)である。また、直線LPと直線RQの交点が位置Z’となる。すなわち、位置Z’は式(6)として示すことができる。
Figure 0006760298
また、求める視認対象物の位置Zは、式(7)と式(8)を満たす位置である。ここで、「m」を式(9)に示すように定義すると、視認対象物の位置Zは式(10)に基づいて算出できる。
Figure 0006760298
したがって、反射面領域のデプス情報から得られた位置P(px,py)、位置Q(qx,qy)の値を式(6)に代入すれば、視認対象物の位置Zを算出できる。
なお、視認対象物の位置Zの算出は、上述の方法に限られない。例えば視点の異なる2つの反射面領域に映り込んでいる視認対象物の虚像の位置Z’を算出したのち、位置P(px,py)と位置Q(qx,qy)を結ぶ線(反射面)を軸として反転させることで視認対象物の位置Zを算出してもよい。
第2の実施の形態の動作では、図5のフローチャートにおけるステップST3の処理として視認対象物の位置を推定する。図14は、視認対象物の位置の推定動作を示すフローチャートである。
ステップST41で位置推定部は第1の反射情報を入力する。位置推定部60は、反射情報生成部30-1から出力された反射情報を第1の反射情報として入力してステップST44に進む。
ステップST42で位置推定部は第2の反射情報を入力する。位置推定部60は、反射情報生成部30-2から出力された反射情報を第2の反射情報として入力してステップST44に進む。
ステップST43で位置推定部はデプス情報を入力する。位置推定部60は、デプス推定部50から出力されたデプス情報を入力してステップST46に進む。
ステップST44で位置推定部は反射面領域の対応処理を行う。位置推定部60は、第1および第2の反射情報に基づき、反射面領域の対応をとってステップST45に進む。
ステップST45で位置推定部は視認対象物領域の対応処理を行う。位置推定部60は、ステップST44で対応すると判別した反射面領域を用いて同一視認対象物の領域の対応をとってステップST46に進む。
ステップST46で位置推定部は視認対象物の位置を推定する。位置推定部60は、反射面領域に含まれている同一視認対象物の領域とデプス情報を用いて、上述の式(10)の演算を行い、視認対象物の位置を推定する。
このような第2の実施の形態によれば、死角等に位置する視認対象物の情報として、視認対処物の位置を判別できるようになる。また、死角等に位置する視認対象物の位置を判別できることから、車両等に情報取得装置10を設けることで、より安全な走行等が可能なる。
<3.第3の実施の形態>
ところで、第2の実施の形態では、複数視点の偏光画像から視認対象物の位置を推定する場合について説明したが、第3の実施の形態では、複数の反射面領域の反射情報を用いて、視認対象物の位置を推定する場合について説明する。
図15は、第3の実施の形態の構成を例示している。情報取得装置10は、偏光画像取得部20と反射情報生成部30およびデプス推定部51と位置推定部61を有している。
偏光画像取得部20は、第1の実施の形態と同様に構成されており、偏光板や偏光フィルタを用いて偏光方向が3方向以上である偏光画像を取得する。偏光画像取得部20は、取得した偏光画像を反射情報生成部30へ出力する。
反射情報生成部30は、第1の実施の形態と同様に構成されている。反射情報生成部30は、偏光方向が3以上の偏光画像から画素毎に、式(1)に示すモデル式を求める。また、反射情報生成部30は、式(2)に示す偏光度ρが、予め設定した閾値以上である画素が集合している集合領域を反射面領域として抽出する。さらに抽出した反射面領域について、画素毎に最大輝度Imaxと最小輝度Iminの差分(Imax−Imin)を算出して反射成分とする。反射情報生成部30は、このように偏光方向が3以上の偏光画像から反射情報、例えば反射面領域、反射成分、方位角等を示す反射情報を生成して位置推定部61へ出力する。
デプス推定部51は、対象物までの距離の推定が可能な装置を用いて構成されている。例えばデプス推定部51は、TOF(Time Of Flight)カメラ、ステレオカメラ、ストラクチャードライト(structured_light)等を用いて構成されている。TOFカメラを用いた場合、デプス推定部51は、投光した光等が戻ってくるまでの時間から距離を推定する。また、ステレオカメラを用いた場合、デプス推定部51は、視差を利用して距離を推定する。また、ストラクチャードライト(structured_light)を用いた場合、デプス推定部51は、投射パターンの変形を分析することによって距離を推定する。デプス推定部51は、距離の推定結果を示すデプス情報を位置推定部61へ出力する。
位置推定部61は、反射情報生成部30で生成した反射情報とデプス推定部51で生成されたデプス情報から視認対象物の位置を算出する。
図16は、視認対象物の位置の算出を説明するための図である。なお、図16では、偏光画像取得部20を座標系の原点(0,0)としている。反射面領域のデプス情報が得られているので、第2の実施の形態と同様に視認対象物の反射面領域MRaの位置P(px,py)と,反射面領域MRbの位置Q(qx,qy)が明らかである。また、反射面領域のデプス情報から反射面領域MRaの傾きsと、反射面領域MRbの傾きtも明らかとなる。
ここで、偏光画像取得部20の位置L(0,0)を、反射面領域MRaに対して対称に移動した点の位置をL’(l’x、l’y)、反射面領域MRbに対して対称に移動した点の位置をL”(l”x、l”y)とすると、視認対象物の位置は、位置L’と位置Pを結ぶ直線と位置L”と位置Qを結ぶ直線の交点となる。
ここで、傾きsの反射面領域MRaと位置L’(l’x、l’y)と位置Pを結ぶ直線は直交していることから、式(11)が成り立つ。また、位置P(px,py)は、位置L(0,0)と位置L’(l’x、l’y)から等距離にあり、式(12)が成り立つ。したがって、位置L’(l’x、l’y)は式(13)に基づいて算出できる。同様に、位置L”(l”x、l”y)は式(14)に基づいて算出できる。
Figure 0006760298
直線L’Pを示す式は式(15)であり、直線L”Qを示す式は式(16)である。したがって、式(17)から、位置L’と位置Pを結ぶ直線と位置L”と位置Qを結ぶ直線の交点である視認対象物の位置Z(zx,zy)を推定できる。
Figure 0006760298
第3の実施の形態の動作では、図5のフローチャートにおけるステップST3の処理として視認対象物の位置を推定する。図17は、視認対象物の位置の推定動作を示すフローチャートである。
ステップST51で位置推定部は反射情報を入力する。位置推定部61は、反射情報生成部30から出力された反射情報を入力してステップST52に進む。
ステップST52で位置推定部は同じ視認対象物の領域を検出する。位置推定部61は、ステップST51で入力した反射情報に基づき、偏光画像取得部20で取得された偏光画像内の複数の反射面領域から、同じ視認対象物が映り込んでいる反射面領域を判別する。さらに、位置推定部61は、判別した反射面領域の反射成分画像から、同じ視認対象物の領域を検出してステップST54に進む。
ステップST53で位置推定部はデプス情報を入力する。位置推定部61は、デプス推定部51で生成されたデプス情報を入力してステップST54に進む。
ステップST54で位置推定部は視認対象物の位置を推定する。位置推定部61は、デプス情報に基づき、同じ視認対象物が映り込んでいる複数の反射面領域の位置と、反射面領域に映り込んでいる視認対象物の反射面領域上の位置を用いて、上述の式(17)の演算を行い、視認対象物の位置を推定する。
図18は、第3の実施の形態の動作例を示している。視認対象物VOBの位置が構造物BBによって生じた死角の位置となり、偏光画像取得部20から視認対象物VOBを直接見ることができない場合を例示している。ここで、前方に位置する自動車等の側面が反射面となっている場合、偏光画像取得部20から見える自動車等の側面(反射面領域)MRa,MRbには、視認対象物VOBが映り込む。したがって、情報取得装置10は、上述のように偏光画像を取得して視認対象物の位置推定を行うことで、視認対象物VOBの位置を推定できる。
このような第3の実施の形態によれば、視認対象物が映り込んでいる複数の反射面領域の反射情報を利用して、死角等に位置する視認対象物の位置を判別できるようになる。また、第2の実施の形態のように、視点位置が異なる複数の偏光画像取得部を用いることなく、視認対象物の位置を判別できる。また、死角等に位置する視認対象物の位置を判別できることから、車両等に情報取得装置10を設けることで、より安全な走行等が可能なる。
<4.第4の実施の形態>
ところで、偏光画像取得部が移動すると、偏光画像取得部で取得される偏光画像は、視点の異なる画像となる。すなわち、複数の偏光画像取得部を設けなくとも、時間の経過と共に、視点位置の異なる複数の偏光画像が得られる。したがって、第4の実施の形態では、偏光画像取得部の移動によって得られた視点位置の異なる偏光画像を用いて、視認対象物の位置を推定する場合について説明する。
図19は、第4の実施の形態の構成を例示している。情報取得装置10は、偏光画像取得部20と反射情報生成部30およびデプス推定部51と位置推定部62を有している。
偏光画像取得部20は、第1の実施の形態と同様に構成されており、偏光板や偏光フィルタを用いて偏光方向が3方向以上である偏光画像を取得する。偏光画像取得部20は、取得した偏光画像を反射情報生成部30へ出力する。
反射情報生成部30は、第1の実施の形態と同様に構成されている。反射情報生成部30は、偏光方向が3以上の偏光画像から画素毎に、式(1)に示すモデル式を求める。また、反射情報生成部30は、式(2)に示す偏光度ρが、予め設定した閾値以上である画素が集合している集合領域を反射面領域として抽出する。さらに抽出した反射面領域について、画素毎に最大輝度Imaxと最小輝度Iminの差分(Imax−Imin)を算出して反射成分とする。反射情報生成部30は、このように偏光方向が3以上の偏光画像から反射情報、例えば反射面領域、反射成分、方位角等を示す反射情報を生成して位置推定部61へ出力する。
デプス推定部51は、第3の実施の形態と同様に、対象物までの距離の推定が可能な装置を用いて構成されており、距離を推定して推定結果を示すデプス情報を位置推定部62へ出力する。
位置推定部62は、時間間隔を設けて反射情報生成部30で生成した反射情報とデプス推定部51で生成されたデプス情報から視認対象物の位置を算出する。
図20は、視認対象物の位置の算出を説明するための図である。なお、図20では、時点T+1における偏光画像取得部20の位置を座標系の原点(0,0)として位置J(0,0)としている。また、時点Tにおける偏光画像取得部20の位置B(0,−b)とする。なお、時点Tで取得された偏光画像を第1の視点の偏光画像、時点T+1で取得された偏光画像を第2の視点の偏光画像とすれば、第2の実施の形態と同様にして、デプス情報を生成することができる。
反射面領域のデプス情報を用いることで、時点Tにおける反射面領域MRの視認対象物の画像位置P(px,py)と、時点T+1における反射面領域MRの視認対象物の画像位置Q(qx,qy)が明らかとなる。なお、時点Tから時点T+1までに移動した距離bは、距離メータの情報や測位システム等で検出した時点T,T+1における偏光画像取得部20の位置から算出してもよい。
この場合、直線JPを示す式は式(18)であり、直線BQを示す式は式(19)である。また、直線JPと直線BQの交点が虚像の位置Z’となる。すなわち、位置Z’は式(20)として示すことができる。
Figure 0006760298
また、求める視認対象物の位置Zは、式(21)と式(22)を満たす位置である。ここで、「m」を式(23)に示すように定義すると、視認対象物の位置Zは式(24)に基づいて算出できる。
Figure 0006760298
したがって、推定されている反射面領域MRのデプス情報から得た位置P(px,py)、位置Q(qx,qy)の値を用いて式(20)および式(24)の演算を行えば、視認対象物の位置Zを算出できる。
第4の実施の形態の動作では、図5のフローチャートにおけるステップST3の処理として視認対象物の位置を推定する。図21は、視認対象物の位置の推定動作を示すフローチャートである。
ステップST61で位置推定部は反射情報を入力する。位置推定部62は、反射情報生成部30から出力された反射情報を入力してステップST62に進む。
ステップST62で位置推定部は同じ視認対象物を検出する。位置推定部62は、ステップST61で入力した反射情報に基づき、偏光画像取得部20で取得された偏光画像内の複数の反射面領域から、同じ視認対象物が映り込んでいる反射面領域を判別する。さらに、位置推定部62は、判別した反射面領域の反射成分画像から、同じ視認対象物の領域を検出してステップST64に進む。
ステップST63で位置推定部はデプス情報を入力する。位置推定部62は、デプス推定部51で生成されたデプス情報を入力してステップST64に進む。
ステップST64で位置推定部は視認対象物の位置を推定する。位置推定部62は、デプス情報に基づき、同じ視認対象物が映り込んでいる時点Tと時点T+1の反射面領域の位置と、反射面領域に映り込んでいる視認対象物の反射面領域上の位置を用いて、上述の式(24)の演算を行い、視認対象物の位置を推定する。
図22は、第4の実施の形態の動作例を示している。図22は、視認対象物VOBの位置が構造物BBによって生じた死角の位置となり、偏光画像取得部20から視認対象物VOBを直接見ることができない場合を例示している。構造物BAの壁面がガラス等で構成されて反射面となっている場合、偏光画像取得部20から見える構造物BAの壁面には、視認対象物VOBが映り込む。また、図22の(a)は時点Tにおける偏光画像取得部20の位置を示しており、図22の(b)は時点T+1における偏光画像取得部20の移動後の位置を示している。この場合、時点Tにおける位置を視点とした複数偏光方向の偏光画像と、時点T+1における位置を視点とした複数偏光方向の偏光画像を用いて、上述のように位置推定を行うことで、視認対象物VOBの位置を推定できる。
このような第4の実施の形態によれば、視認対象物が映り込んでいる複数の反射面領域の反射情報を利用して、死角等に位置する視認対象物の位置を判別できるようになる。また、第2の実施の形態のように視点位置が異なる複数の偏光画像取得部を用いることなく、死角等に位置する視認対象物の位置を判別できる。さらに、同一視認対象物が映り込んだ反射面領域が偏光画像に複数含まれていなくとも、視認対象物の位置を判別できる。
<5.他の実施の形態>
ところで、第4の実施の形態では偏光画像取得部20を移動して、死角に位置する視認対象物の位置を判別する場合について説明した。しかし、反射面を有する移動体に視認対象物が映り込んでいる場合、図23に示すように、移動体が時点Tにおける位置であるときの反射面を撮像した偏光画像と、移動体が時点T+1における位置であるときの反射面を撮像した偏光画像から、視認対象物の位置を判別してもよい。
この場合、時点Tにおける偏光画像の反射面領域MRtと時点T+1における偏光画像の反射面領域MRt+1は、第3の実施の形態において撮像された偏光画像における複数の反射面領域MRa,MRbに相当する。したがって、時点Tにおける反射面領域MRtと時点T+1における反射面領域MRt+1を用いて、第3の実施の形態と同様な処理を行うことで、視認対象物VOBの位置を推定できる。
<6.情報取得装置の適用例>
次に、情報取得装置の適用例について説明する。図24は、この技術の情報取得装置を用いた車両制御システムの概略構成を例示したブロック図である。車両制御システム100は、通信ネットワーク120を介して接続された複数の制御部や検出部を備える。図24に示した例では、車両制御システム100は、駆動系制御部131、ボディ系制御部132、バッテリ制御部133、車外情報検出部134、無線通信部135および統合制御部140を備える。通信ネットワーク120は、例えば、CAN(Controller Area Network)、LIN(Local Interconnect Network)、LAN(Local Area Network)またはFlexRay(登録商標)等の任意の規格に準拠した車載通信ネットワークであってよい。また、統合制御部140には、入力部151、音声出力部152、表示部153が接続されている。
各制御部は、各種プログラムにしたがって演算処理を行うマイクロコンピュータと、マイクロコンピュータにより実行されるプログラムまたは各種演算に用いられるパラメータ等を記憶する記憶部と、各種制御対象の装置を駆動する駆動回路とを備える。
駆動系制御部131は、各種プログラムにしたがって車両の駆動系に関連する装置の動作を制御する。例えば、駆動系制御部131は、内燃機関または駆動用モータ等の車両の駆動力を発生させるための駆動力発生装置、駆動力を車輪に伝達するための駆動力伝達機構、車両の舵角を調節するステアリング機構として機能する。また、駆動系制御部131は、車両の制動力を発生させる制動装置等の制御装置としての機能、ABS(Antilock Brake System)またはESC(Electronic Stability Control)等の制御装置としての機能を有してもよい。
駆動系制御部131には、車両状態検出部1311が接続される。車両状態検出部1311には、例えば、車体の軸回転運動の角速度を検出するジャイロセンサ、車両の加速度を検出する加速度センサ、あるいは、アクセルペダルの操作量、ブレーキペダルの操作量、ステアリングホイールの操舵角、エンジン回転数または走行速度等を検出するためのセンサのうちの少なくとも一つが含まれる。駆動系制御部131は、車両状態検出部1311から入力される信号を用いて演算処理を行い、内燃機関、駆動用モータ、電動パワーステアリング装置またはブレーキ装置等を制御する。
ボディ系制御部132は、各種プログラムにしたがって車体に装備された各種装置の動作を制御する。例えば、ボディ系制御部132は、キーレスエントリシステム、スマートキーシステム、パワーウィンドウ装置、あるいは、ヘッドランプ、バックランプ、ブレーキランプ、ウィンカーまたはフォグランプ等の各種ランプの制御装置として機能する。この場合、ボディ系制御部132には、鍵を代替する携帯機から発信される電波または各種スイッチの信号が入力され得る。ボディ系制御部132は、これらの電波または信号の入力を受け付け、車両のドアロック装置、パワーウィンドウ装置、ランプ等を制御する。
バッテリ制御部133は、各種プログラムにしたがって駆動用モータの電力供給源である二次電池1331を制御する。例えば、バッテリ制御部133には、二次電池1331を備えたバッテリ装置から、バッテリ温度、バッテリ出力電圧またはバッテリの残存容量等の情報が入力される。バッテリ制御部133は、これらの信号を用いて演算処理を行い、二次電池1331の温度調節制御またはバッテリ装置に備えられた冷却装置等の制御を行う。
車外情報検出部134は、車両制御システム100を搭載した車両の外部の情報を検出する。車外情報検出部134には、この技術の情報取得装置10が設けられる。
図25は、偏光画像取得部の設置例を示した図である。偏光画像取得部20は、例えば、車両80のフロントノーズ、サイドミラー、リアバンパ、バックドアおよび車室内のフロントガラスの上部のうちの少なくとも一つの位置に設けられる。フロントノーズに備えられる偏光画像取得部20Aおよび車室内のフロントガラスの上部に備えられる偏光画像取得部20Bは、主として車両80の前方の画像を取得する。サイドミラーに備えられる偏光画像取得部20C,20Dは、主として車両80の側方の画像を取得する。リアバンパまたはバックドアに備えられる偏光画像取得部20Eは、主として車両80の後方の画像を取得する。なお、図25には、それぞれの偏光画像取得部20A乃至20Eの撮影範囲の一例を示している。撮像範囲ARaは、フロントノーズに設けられた偏光画像取得部20Aの撮像範囲を示し、撮像範囲ARbは、車室内のフロントガラスの上部に備えられる偏光画像取得部20Bの撮像範囲を示している。撮像範囲ARc,ARdは、それぞれサイドミラーに設けられた偏光画像取得部20C,20Dの撮像範囲を示し、撮像範囲AReは、リアバンパまたはバックドアに設けられた偏光画像取得部20Eの撮像範囲を示す。
図24に戻り、車外情報検出部134は、車両の周辺領域を撮像して偏光画像を取得して、上述のように反射情報の生成や視認対象物の位置の推定を行う。車外情報検出部134は、生成した反射情報や視認対象物の位置推定結果を、通信ネットワーク120を介して統合制御部140へ出力する。
無線通信部135は、DSRC(登録商標)(Dedicated Short Range Communication)等の無線通信網を介して車外、例えば他車両や道路状況等を管理する管理センタと通信を行い、受信した情報を統合制御部140に出力する。また、無線通信部135は車外情報検出部134で取得した反射情報等を他車両や管理センタ等へ送信する。なお、無線通信部135は、無線LANの無線通信網、3G,LTE,4Gなどの携帯電話用の無線通信網等の無線通信網を介して管理センタとの通信を行ってもよい。また、無線通信部135は、全地球測位システム(GNSS:Global Navigation Satellite System)の信号等を受信して測位を行い、測位結果を統合制御部140へ出力してもよい。
統合制御部140には、入力部151、音声出力部152、表示部153が接続されている。
入力部151は、例えば、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチまたはレバー等、搭乗者によって入力操作され得る装置によって実現される。入力部151は、搭乗者等により入力された情報に基づいて入力信号を生成し、統合制御部140に出力する。
音声出力部152は、統合制御部140からの音声信号に基づいた音声を出力することで、車両の搭乗者に対して聴覚的に情報を通知する。表示部153は、統合制御部140からの画像信号に基づいて画像表示を行い、車両の搭乗者に対して視覚的に情報を通知する。
統合制御部140は、CPU(Central Processing Unit),ROM(Read Only Memory),RAM(Random Access Memory)等を有している。ROM(Read Only Memory)は、CPU(Central Processing Unit)により実行される各種プログラムを記憶する。RAM(Random Access Memory)は、各種パラメータ、演算結果またはセンサ値等の情報を記憶する。CPUは、ROMに記憶されている各種プログラムを実行して、入力部151からの入力信号および通信ネットワーク120を介した各制御部や検出部および無線通信部との通信によって取得した情報、およびRAMに記憶されている情報等に応じて車両制御システム100内の動作全般を制御する。また、統合制御部140は、車両の搭乗者に対して、聴覚的に通知する情報を示す音声信号を生成して音声出力部152へ出力して、視覚的に情報を通知する画像信号を生成して表示部153へ出力する。また、統合制御部140は、無線通信部135を用いて他車両や管理センタ等の車外に存在する様々な機器と通信を行う。また、統合制御部140は、ROMまたはRAMに記憶されている地図情報と無線通信部135から取得した測位結果に基づき、車両の走行支援を行う。
なお、図24に示した例において、通信ネットワーク120を介して接続された少なくとも二つの制御部が一つの制御部として一体化されてもよい。あるいは、個々の制御部が、複数の制御部により構成されてもよい。さらに、車両制御システム100が、図示されていない別の制御部を備えてもよい。また、上記の説明において、いずれかの制御部が担う機能の一部または全部を、他の制御部に持たせてもよい。つまり、通信ネットワーク120を介して情報の送受信がされるようになっていれば、所定の演算処理が、いずれかの制御部で行われるようになってもよい。
このような車両制御システムに情報取得装置を適用した場合、運転者の死角となっている領域に位置する視認対象物の情報を運転者に提供できるようになる。例えば、車外情報検出部134で生成した反射情報に基づき表示部153で死角の領域に位置する視認対象物の画像を表示すれば、対向車に隠れているバイクや自転車等を確認できることから、転回時にバイクや自転車等との衝突を防止できる。また、建築物等の陰に位置する車両や人物等を確認できるので、車両や人物等の飛び出し等を予測することが可能となる。
また、駆動系制御部131や統合制御部140では、車外情報検出部134で推定した視認対象物の位置に基づき車両の駆動制御を行ってもよい。例えば、視認対象物の位置の変化から視点対象物の移動方向や移動速度を判別して、自車両と衝突のおそれがある場合には、ステアリングやブレーキ等を制御して回避行動を行う。このようにすれば、反射成分を利用して、安全な走行を行うことができるようになる。なお、車両制御システムに情報取得装置を適用した場合、第4の実施の形態における偏光画像取得部の移動量は、車両状態検出部1311の検出結果または車両制御システムに設けられている測位システム(図示せず)の情報を用いることで算出できる。
さらに、地図情報に反射面を有する建物等の情報を含めておけば、測位結果で示された現在位置と地図情報に基づき、反射面を有する建物に接近したときに視認対象物の情報を取得するようにしてもよい。このようにすれば、反射面を有する建物が近傍に存在する場合にのみ、視認対象物の情報を取得する処理を行わせることが可能となり、車両制御等を効率よく行うことができる。
また、無線通信によって他車両で生成された反射情報等を受信して、他車両で生成された反射情報等を用いて上述の第3の実施の形態の処理を行い、視認対象物の情報を取得してもよい。
さらに、反射面領域を検出した位置や建築物の情報等を無線通信によって管理センタに送信する処理や、反射情報等を他車両に無線通信で送信する処理を行えば、効率のよい交通システムを構築することが可能となる。
また、この技術の情報取得装置は、車両制御システムに限らず監視システムに適用してもよい。この場合、監視カメラで死角となっている領域の視認対象物の画像や位置を確認できることから、死角を生じないように監視カメラを数多く配置しなくとも、反射成分を利用して効率よく監視を行うことができる。
さらに、この技術の情報取得装置は、車両制御システムや監視システムに限らず、死角等の領域の視認対象物を判別することが必要となる種々の分野に適用できる。
また、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させる。または、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。
例えば、プログラムは記録媒体としてのハードディスクやSSD(Solid State Drive)、ROM(Read Only Memory)に予め記録しておくことができる。あるいは、プログラムはフレキシブルディスク、CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory),MO(Magneto optical)ディスク,DVD(Digital Versatile Disc)、BD(Blu-Ray Disc(登録商標))、磁気ディスク、半導体メモリカード等のリムーバブル記録媒体に、一時的または永続的に格納(記録)しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウェアとして提供することができる。
また、プログラムは、リムーバブル記録媒体からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトからLAN(Local Area Network)やインターネット等のネットワークを介して、コンピュータに無線または有線で転送してもよい。コンピュータでは、そのようにして転送されてくるプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。
なお、本明細書に記載した効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、記載されていない付加的な効果があってもよい。また、本技術は、上述した技術の実施の形態に限定して解釈されるべきではない。この技術の実施の形態は、例示という形態で本技術を開示しており、本技術の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施の形態の修正や代用をなし得ることは自明である。すなわち、本技術の要旨を判断するためには、請求の範囲を参酌すべきである。
また、本技術の情報取得装置は以下のような構成もとることができる。
(1) 複数偏光方向の偏光画像から反射成分を示す反射情報を生成する反射情報生成部と、
前記反射情報を用いて前記偏光画像に映り込んでいる視認対象物の情報を取得する反射情報利用部とを備える情報取得装置。
(2) 前記反射情報は反射画像を含む(1)に記載の情報取得装置。
(3) 前記反射情報生成部は、偏光度が閾値以上である集合領域を反射面領域として、前記反射面領域の画像を前記反射画像とする(2)に記載の情報取得装置。
(4) 前記反射情報利用部は、前記反射画像を用いて被写体認識を行い、認識された視認対象物の画像を取得する(3)に記載の情報取得装置。
(5) 前記反射情報は前記反射面領域の方位角情報を含み、
前記反射情報利用部は、前記方位角情報に基づき前記反射面領域の向きを前記視認対象物の画像とともに表示する(4)に記載の情報取得装置。
(6) 前記反射情報利用部は、複数視点の偏光画像から推定された反射面領域の距離と、前記反射情報生成部で生成された前記反射面領域の反射情報を用いて前記反射面領域に映り込んでいる前記視認対象物の位置を取得する(3)乃至(5)の何れかに記載の情報取得装置。
(7) 前記複数視点の偏光画像から、前記反射面領域の距離を推定するデプス推定部を更に備える(6)に記載の情報取得装置。
(8) 前記デプス推定部は、前記複数視点の偏光画像から反射成分を除いた画像を用いて前記反射面領域の距離を推定する(7)に記載の情報取得装置。
(9) 前記反射情報利用部は、前記複数視点間で対応する反射面領域における対応する前記視認対象物の反射情報と、前記対応する反射面領域の距離を用いて、前記対応する視認対象物の位置を取得する(6)乃至(8)の何れかに記載の情報取得装置。
(10) 前記反射情報利用部は、複数の反射面領域毎の距離と、前記反射情報生成部で生成された前記複数の反射面領域毎の反射情報を用いて、前記複数の反射面領域にともに映り込んでいる前記視認対象物の位置を取得する(3)乃至(5)の何れかに記載の情報取得装置。
(11) 前記反射情報利用部は、複数時点毎の反射面領域の距離と、前記反射情報生成部で生成された前記複数時点毎の反射面領域の反射情報を用いて、前記複数時点の反射面領域にともに映り込んでいる前記視認対象物の位置を取得する(3)乃至(5)の何れかに記載の情報取得装置。
(12) 前記反射面領域を含む前記偏光画像を取得する偏光画像取得部は時間の経過とともに移動して前記複数時点の偏光画像を取得して、
前記反射情報利用部は、所定の時点の前記偏光画像取得部の位置を基準する前記反射面領域の距離と、所定の時点の前記偏光画像取得部の位置に対する前記所定の時点と異なる時点の前記偏光画像取得部の位置と、前記反射情報生成部で生成された前記複数時点毎の反射面領域の反射情報を用いて、前記複数時点の反射面領域にともに映り込んでいる前記視認対象物の位置を取得する(11)に記載の情報取得装置。
(13) 前記反射面領域は時間の経過とともに移動して、
前記反射情報利用部は、前記所定の時点毎の前記反射面領域の距離と、前記反射情報生成部で生成された前記複数時点毎の反射面領域の反射情報を用いて、前記反射面領域にともに映り込んでいる前記視認対象物の位置を取得する(11)に記載の情報取得装置。
この技術の情報取得装置と情報取得方法によれば、複数偏光方向の偏光画像から反射成分を示す反射情報が反射情報生成部で生成される。さらに、反射情報を用いて偏光画像に映り込んでいる視認対象物の情報が反射情報利用部で取得される。このため、周辺領域の画像から反射成分を利用して例えば死角の領域に位置する視認対象物を容易に確認できるようになる。したがって、死角となっている領域の視認対象物を確認できることが好ましいシステム、例えは車両制御システムや監視システム等に適している。
10・・・情報取得装置
20,20-1,20-2,20A〜20E・・・偏光画像取得部
30,30-1,30-2・・・反射情報生成部
40・・・反射情報利用部
50,51・・・デプス推定部
60,61,62・・・位置推定部
80・・・車両
100・・・車両制御システム
120・・・通信ネットワーク
131・・・駆動系制御部
132・・・ボディ系制御部
133・・・バッテリ制御部
134・・・車外情報検出部
135・・・無線通信部
140・・・統合制御部
151・・・入力部
152・・・音声出力部
153・・・表示部

Claims (11)

  1. 複数偏光方向の偏光画像から反射成分を示す反射情報を生成する反射情報生成部と、
    前記反射情報を用いて前記偏光画像に映り込んでいる視認対象物の情報を取得する反射情報利用部を備え、
    前記反射情報生成部は、偏光度が閾値以上である集合領域を反射面領域として、前記反射情報を反射面領域毎に生成して、
    前記反射情報利用部は、複数の前記反射面領域毎の距離と、前記反射情報生成部で生成された前記反射面領域毎の反射情報を用いて、前記複数の反射面領域にともに映り込んでいる前記視認対象物の位置を取得する
    情報取得装置。
  2. 前記反射情報生成部は、前記反射面領域の画像を反射画像として前記反射情報に含め、
    前記反射情報利用部は、前記反射画像を用いて被写体認識を行い、認識された視認対象物の画像を取得する
    請求項1に記載の情報取得装置。
  3. 前記反射情報は前記反射面領域の方位角情報を含み、
    前記反射情報利用部は、前記方位角情報に基づき前記反射面領域の向きを前記視認対象物の画像とともに表示する
    請求項2に記載の情報取得装置。
  4. 前記反射情報利用部は、複数視点の偏光画像から推定された反射面領域の距離と、前記反射情報生成部で生成された前記反射面領域の反射情報を用いて前記反射面領域に映り込んでいる前記視認対象物の位置を取得する
    請求項1に記載の情報取得装置。
  5. 前記複数視点の偏光画像から、前記反射面領域の距離を推定するデプス推定部を更に備える
    請求項4に記載の情報取得装置。
  6. 前記デプス推定部は、前記複数視点の偏光画像から反射成分を除いた画像を用いて前記反射面領域の距離を推定する
    請求項5に記載の情報取得装置。
  7. 前記反射情報利用部は、前記複数視点間で対応する反射面領域における対応する前記視認対象物の反射情報と、前記対応する反射面領域の距離を用いて、前記対応する視認対象物の位置を取得する
    請求項4に記載の情報取得装置。
  8. 前記反射情報利用部は、複数時点毎の反射面領域の距離と、前記反射情報生成部で生成された前記複数時点毎の反射面領域の反射情報を用いて、前記複数時点の反射面領域にともに映り込んでいる前記視認対象物の位置を取得する
    請求項1に記載の情報取得装置。
  9. 前記反射面領域を含む前記偏光画像を取得する偏光画像取得部は時間の経過とともに移動して前記複数時点の偏光画像を取得して、
    前記反射情報利用部は、所定の時点の前記偏光画像取得部の位置を基準とする前記反射面領域の距離と、前記基準とする前記偏光画像取得部の位置に対する前記所定の時点と異なる時点の前記偏光画像取得部の位置と、前記反射情報生成部で生成された前記複数時点毎の反射面領域の反射情報を用いて、前記複数時点の反射面領域にともに映り込んでいる前記視認対象物の位置を取得する
    請求項8に記載の情報取得装置。
  10. 前記反射面領域は時間の経過とともに移動して、
    前記反射情報利用部は、前記複数時点毎の前記反射面領域の距離と、前記反射情報生成部で生成された前記複数時点毎の反射面領域の反射情報を用いて、前記反射面領域にともに映り込んでいる前記視認対象物の位置を取得する
    請求項8に記載の情報取得装置。
  11. 複数偏光方向の偏光画像における偏光度が閾値以上である集合領域を反射面領域として、反射成分を示す反射情報を反射面領域毎に反射情報生成部で生成することと、
    前記反射情報を用いて前記偏光画像に映り込んでいる視認対象物の情報の取得を反射情報利用部で行い、複数の前記反射面領域毎の距離と、前記反射情報生成部で生成された前記反射面領域毎の反射情報を用いて、前記複数の反射面領域にともに映り込んでいる前記視認対象物の位置を取得すること
    を含む情報取得方法。
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Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7044107B2 (ja) * 2017-05-11 2022-03-30 ソニーグループ株式会社 光センサ、及び、電子機器
WO2019003384A1 (ja) * 2017-06-29 2019-01-03 株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント 情報処理装置、情報処理システム、および材質特定方法
DE102017221381A1 (de) * 2017-11-29 2019-05-29 Robert Bosch Gmbh Verfahren, Vorrichtung und Computerprogramm zum Ermitteln eines Abstandes zu einem Objekt
JP2019133324A (ja) * 2018-01-30 2019-08-08 株式会社Soken 物体検知装置および駐車支援装置
JP7077726B2 (ja) * 2018-04-02 2022-05-31 株式会社デンソー 車両システム、空間領域推測方法及び空間領域推測装置
CN110435583A (zh) * 2018-05-02 2019-11-12 新世代机器人暨人工智慧股份有限公司 安全气囊控制装置及其控制方法
CN109191441B (zh) * 2018-08-28 2022-03-01 曜科智能科技(上海)有限公司 图像处理方法、设备、系统及存储介质
DE102018216983B3 (de) 2018-10-04 2019-11-28 Audi Ag Verfahren zum Unterdrücken von Abbildungen von Reflexionen in zumindest einem Kamerabild einer Kamera einer Umfeldsensorvorrichtung eines Kraftfahrzeugs sowie entsprechende Umfeldsensorvorrichtung
US11436839B2 (en) * 2018-11-02 2022-09-06 Toyota Research Institute, Inc. Systems and methods of detecting moving obstacles
US10721458B1 (en) * 2018-12-14 2020-07-21 Ambarella International Lp Stereoscopic distance measurements from a reflecting surface
US10641897B1 (en) 2019-04-24 2020-05-05 Aeye, Inc. Ladar system and method with adaptive pulse duration
WO2020235226A1 (ja) * 2019-05-20 2020-11-26 株式会社Ihi 異物検出システム
WO2021076121A1 (en) 2019-10-16 2021-04-22 Waymo Llc Systems and methods for infrared sensing
CN111343368B (zh) * 2020-02-18 2021-08-20 清华大学 基于偏振的散射介质深度恢复方法及装置
EP3886046A1 (en) 2020-03-26 2021-09-29 Sony Group Corporation Multi-view positioning using reflections
CN115769594A (zh) * 2020-06-29 2023-03-07 索尼集团公司 图像处理装置、图像处理方法和程序

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3988574B2 (ja) 2002-08-08 2007-10-10 日産自動車株式会社 画像処理装置
JP2006199055A (ja) * 2005-01-18 2006-08-03 Advics:Kk 車両用走行支援装置
KR100632747B1 (ko) * 2005-04-01 2006-10-12 서영태 화상입력장치, 카메라 및 컨택트 이미지 센서
WO2007029446A1 (ja) * 2005-09-01 2007-03-15 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. 画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム
CN101356546B (zh) * 2006-05-29 2011-10-12 松下电器产业株式会社 图像高分辨率化装置、方法及系统
EP2120007A4 (en) * 2007-02-13 2010-12-01 Panasonic Corp IMAGE PROCESSING SYSTEM, METHOD AND APPARATUS AND IMAGE FORMAT
WO2009019886A1 (ja) * 2007-08-07 2009-02-12 Panasonic Corporation 法線情報生成装置および法線情報生成方法
JP4469021B2 (ja) * 2008-07-08 2010-05-26 パナソニック株式会社 画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、画像合成方法、および画像合成装置
US20110144505A1 (en) * 2008-08-20 2011-06-16 Masaki Yamamoto Optical device and method for shape and gradient detection and/or measurement and associated device
JP2010122821A (ja) * 2008-11-18 2010-06-03 Fujitsu Ten Ltd 車両運転支援装置
US8629988B2 (en) * 2009-04-20 2014-01-14 Javad Gnss, Inc. Laser beam image contrast enhancement
DE102009026463A1 (de) * 2009-05-26 2010-12-09 Robert Bosch Gmbh Bilderfassungsverfahren zur Erfassung mehrerer Bilder mittels eines automotiven Kamerasystems und zugehörige Bilderfassungsvorrichtung des Kamerasystems
JP2011002718A (ja) 2009-06-19 2011-01-06 Toshiba Corp 画像撮像装置
EP2517175A4 (en) * 2009-12-25 2018-01-10 Ricoh Company, Ltd. Object identifying apparatus, moving body control apparatus, and information providing apparatus
JP5329582B2 (ja) * 2011-02-09 2013-10-30 本田技研工業株式会社 車両用周辺監視装置
JP2013031054A (ja) * 2011-07-29 2013-02-07 Ricoh Co Ltd 撮像装置及びこれを備えた物体検出装置、並びに、光学フィルタ及びその製造方法
KR101390455B1 (ko) * 2012-07-18 2014-04-29 한국과학기술원 물리적 기반의 반사 분리에 의한 획득 이미지 품질 개선 방법
CN103852764A (zh) * 2012-12-07 2014-06-11 新昌县冠阳技术开发有限公司 一种激光偏振检测的海底潜航监控系统
US9423484B2 (en) * 2013-10-22 2016-08-23 Polaris Sensor Technologies, Inc. Sky polarization and sun sensor system and method
JP2015090593A (ja) * 2013-11-06 2015-05-11 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法および情報処理システム
KR102174470B1 (ko) * 2014-03-31 2020-11-04 삼성전자주식회사 영상 저장 시스템 및 방법
JP6406606B2 (ja) * 2014-10-06 2018-10-17 パナソニックIpマネジメント株式会社 光沢判定装置および光沢判定方法

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