JP7206602B2 - Imaging device, vehicle, and imaging method - Google Patents
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Description
本発明は、撮像装置、車両、及び撮像方法に関する。 The present invention relates to an imaging device, a vehicle, and an imaging method.
車載や監視などの用途では、ステレオカメラ等を用いて得ることができる3次元情報を利用した空間認識や環境認識が盛んになっている。ステレオカメラ等では、基準とする一方の画像内の画素群と、他方の画像の画素群とから、画像間の相対的な画素群のずれ量である視差を算出する。算出した視差に基づく三角測量により、被写体までの距離を測定する。 Space recognition and environment recognition using three-dimensional information that can be obtained using a stereo camera or the like has become popular in applications such as in-vehicle use and monitoring. In a stereo camera or the like, parallax, which is a relative deviation amount of pixel groups between images, is calculated from a pixel group in one reference image and a pixel group in the other image. The distance to the subject is measured by triangulation based on the calculated parallax.
ステレオカメラでは、視野の広さと距離の測定分解能はトレードオフの関係にあり、これらを両立させることは課題のひとつとなっている。視野が広く、高精度な距離測定を行うステレオカメラとして、例えば、空間分解能は低いが視野の広いカメラと、視野は狭いが空間分解能の高いカメラとを有するステレオカメラで距離を測定する技術が開示されている(例えば、特許文献1参照)。
Stereo cameras have a trade-off relationship between the wide field of view and the distance measurement resolution, and achieving both is one of the challenges. As a stereo camera that has a wide field of view and performs high-precision distance measurement, for example, a technology for measuring distance with a stereo camera that has a camera with a low spatial resolution but a wide field of view and a camera with a narrow field of view but a high spatial resolution is disclosed. (See
しかしながら特許文献1のステレオカメラ等の異なる空間分解能の画像を取得する複数のカメラを有し、被写体との距離を測定する撮像装置では、一方のカメラの空間分解能が低いために、撮像装置で取得される距離画像の空間分解能が低くなってしまうという問題があった。
However, in an imaging device that has a plurality of cameras that acquire images with different spatial resolutions, such as a stereo camera in
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、異なる空間分解能の画像を取得する複数のカメラを有し、被写体との距離を測定して距離画像を形成する撮像装置において、距離画像の空間分解能を向上させることを課題とする。 The present invention has been made in view of the above points, and provides an imaging apparatus that has a plurality of cameras that acquire images with different spatial resolutions and measures the distance to an object to form a distance image. An object of the present invention is to improve the spatial resolution of an image.
開示の技術の一態様に係る撮像装置は、所定の視野で第1の空間分解能を有する第1の画像を取得するカメラと、前記第1の空間分解能より低い第2の空間分解能を有する第2の画像を取得するカメラと、が所定の配列方向に所定の間隔で配列され、前記第1の画像と、前記第2の画像と、に基づき測定された被写体との距離から、距離画像を形成する撮像装置であって、前記距離画像は、前記配列方向において、前記第2の空間分解能を有し、前記配列方向と交差する方向において、前記第1の空 間分解能を有することを特徴とする。 An imaging device according to an aspect of the disclosed technology includes a camera that acquires a first image having a first spatial resolution in a predetermined field of view, and a second image having a second spatial resolution that is lower than the first spatial resolution. and a camera that obtains an image of is arranged at a predetermined interval in a predetermined arrangement direction, and a distance image is formed from the distance to the subject measured based on the first image and the second image. wherein the range image has the second spatial resolution in the array direction and the first spatial resolution in a direction crossing the array direction. .
本発明の実施形態によれば、異なる空間分解能の画像を取得する複数のカメラを有し、被写体との距離を測定して距離画像を形成する撮像装置において、距離画像の空間分解能を向上させることができる。 According to an embodiment of the present invention, in an imaging apparatus that has a plurality of cameras that acquire images with different spatial resolutions and that measures the distance to a subject and forms a range image, the spatial resolution of the range image is improved. can be done.
以下、図面を参照して発明を実施するための形態について説明する。各図面において、同一構成部分には同一符号を付し、重複した説明を省略する場合がある。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments for carrying out the invention will be described with reference to the drawings. In each drawing, the same components are denoted by the same reference numerals, and redundant description may be omitted.
[第1の実施形態]
図1は、本実施形態の撮像装置の構成の一例を示す図である。
[First Embodiment]
FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of an imaging device according to this embodiment.
撮像装置100は、カメラ1と、カメラ2と、画像処理基板10とを有している。
The
カメラ1は、レンズ311と、画像センサ321と、画像センサコントローラ331とを有している。カメラ2は、レンズ312と、画像センサ322と、画像センサコントローラ332とを有している。尚、以下では、レンズ311と312を単にレンズ31と称し、画像センサ321と322を単に画像センサ32と称し、画像センサコントローラ331~33Nを単に画像センサコントローラ33と称する場合がある。
The camera 1 has a lens 31-1, an image sensor 32-1, and an image sensor controller 33-1 . The camera 2 has a lens 31-2, an image sensor 32-2 , and an image sensor controller 33-2 . In the following description, the
カメラ1は、レンズ311による被写体50の像を、画像センサ321で撮像し、出力する。同様にカメラ2は、レンズ312による被写体50の像を画像センサ322で撮像し、出力する。
The camera 1 captures an image of the
カメラ1が備えるレンズ311の焦点距離f1と、カメラ2が備えるレンズ312の焦点距離f2は異なっており、焦点距離f2は焦点距離f1より短い。これによりカメラ2の光学倍率は、カメラ1に対して低い。光学倍率が低いことで、カメラ2では、カメラ1に対し、視野が広い画像が取得される。またその反面で、カメラ2による画像の空間分解能は、カメラ1に対して低くなる。このような画像の視野と空間分解能については、別途詳述する。
The focal length f1 of the lens 31-1 of the camera 1 is different from the focal length f2 of the lens 31-2 of the camera 2 , and the focal length f2 is shorter than the focal length f1. As a result, the optical magnification of
カメラ1とカメラ2が備える画像センサ321と画像センサ322は同仕様のものが用いられている。同様にカメラ1が備える画像センサコントローラ331と画像センサコントローラ332も同仕様のものが用いられている。 The image sensors 32-1 and 32-2 provided in the cameras 1 and 2 have the same specifications. Similarly, the image sensor controller 33-1 and the image sensor controller 33-2 provided in the camera 1 have the same specifications.
画像センサ32は、例えば撮像素子であり、撮像素子としてCCD(Charge Coupled Device)やCMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)を用いることができる。 The image sensor 32 is, for example, an imaging device, and a CCD (Charge Coupled Device) or CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) can be used as the imaging device.
カメラ1とカメラ2は、レンズ31の光軸と交差する方向に配列され、ベース板上に固定されている。レンズ311の光軸と、レンズ312の光軸は略平行である。カメラ1とカメラ2が配列する方向において、カメラ1の備えるレンズ311の光軸と、カメラ2の備えるレンズ312の光軸との間隔を、基線長Bと称する。
The
尚、カメラ1とカメラ2が配列する方向は、「配列方向」の一例であり、基線長Bは「所定の間隔」の一例である。カメラ1とカメラ2が配列する方向と交差する方向は、「配列方向と交差する方向」の一例である。配列方向は、カメラ1とカメラ2により取得される画像の水平方向に該当し、配列方向と交差する方向は、カメラ1とカメラ2により取得される画像の垂直方向に該当する。
The direction in which the
画像センサコントローラ33は,画像センサ32の露光制御、画像データの読み出し制御、外部回路との通信、及び画像データの送信等を行う。画像データは輝度画像データである。 The image sensor controller 33 performs exposure control of the image sensor 32, readout control of image data, communication with external circuits, transmission of image data, and the like. The image data is luminance image data.
カメラ1とカメラ2は、データバス20及びシリアルバス21を介して、それぞれ画像処理基板10と接続している。
画像処理基板10は、CPU(Central Processing Unit)11と、FPGA(Field-Programmable Gate Array)12と、RAM(Random Access Memory)13と、ROM(ReadnOnly Memory)14と、シリアルIF(Interface)15と、データIF16とを有している。これらはデータバス20と、シリアルバス21を介して相互に接続されている。
The
CPU11は、画像処理基板10の動作を統括的に制御する。またCPU11は、カメラ1とカメラ2で撮像した画像の画像処理や画像認識処理等を実行する。CPU11は、RAM13をワークエリア(作業領域)としてROM14等に格納されたプログラムを実行することで、上記の制御及び処理を実行し、後述する各種機能を実現する。尚、CPU11の有する機能の一部、又は全部をワイヤードロジックによるハードウェアにより実現させてもよい。
The
カメラ1とカメラ2による画像データは、データバス20を通じて画像センサ32から画像処理基板10のRAM13に転送される。
Image data from
FPGA12は、RAM13に保存された画像データに対してリアルタイム性が要求される処理を実行する。リアルタイム性が要求される処理とは、例えばガンマ補正,ゆがみ補正(左右画像の平行化)等の画像処理である。またFPGA12は、カメラ1、カメラ2による画像データに対し、ブロックマッチングによる視差演算を行って視差画像を生成する。生成された視差画像は、RAM13に書き戻される。
The
CPU11、及びFPGA12は、シリアルバス21を通じて画像センサコントローラ33に対し、センサ露光制御値の変更、画像読み出しパラメータ変更、及び各種設定データの送受信を行う。
The
シリアルIF15は、デジタルデータを1ビットずつ順次伝送、または、そのような方式を用いる接続インターフェースである。データIF16は、画像処理基板10とPC(Personal Computer)等の外部機器を接続するためのインターフェースである。
The serial IF 15 is a connection interface that sequentially transmits digital data bit by bit or uses such a system. The data IF 16 is an interface for connecting the
図2は、カメラ1とカメラ2で取得される画像の一例を示す図である。(a)は実環境における被写体を示し、(b)はカメラ1で取得された画像1Imを示し、(c)はカメラ2で取得された画像2Imを示す。被写体50の像は、カメラ1では被写体像50Im1でとして、またカメラ2では被写体像50Im2として示されている。
FIG. 2 is a diagram showing an example of images acquired by
図2に示されているように、カメラ2で取得された画像2Imは、カメラ1で取得された画像1Imに対して視野が広く、画像2Imの視野の一部に画像1Imの視野が含まれている。画像1Imと画像2Imとの間には、被写体までの距離と基線長Bに応じた視差が含まれている。尚、以下では、被写体までの距離を被写体距離と称する場合がある。
As shown in FIG. 2,
一方、被写体像50Im2は被写体像50Im1より小さく撮像されている。これは、被写体像50Im2を構成する画素数が、同じ被写体50の像である被写体像50Im1より少なく、空間分解能が低いことを意味している。つまり画像2Imは画像1Imに対して空間分解能が低い。
On the other hand, the
空間分解能は、画像センサ32の画素サイズをレンズ31の光学倍率で除した値である。光学倍率は、およそ、レンズ31の焦点距離を被写体距離で除した値である。従って、本実施形態では、画像1Imと画像2Imとの間の空間分解能の差は、レンズ311とレンズ312の焦点距離の差により決定されている。但し、これに限定はされない。カメラ1の画像センサ321とカメラ2の画像センサ322との間で画素サイズ、又は画素数等の仕様を異ならせて両者の空間分解能を異ならせてもよい。また、レンズ31の仕様と画像センサ32の仕様を組み合わせて異ならせてカメラ1とカメラ2の空間分解能を異ならせてもよい。
The spatial resolution is a value obtained by dividing the pixel size of the image sensor 32 by the optical magnification of the
尚、本実施形態では「画素ピッチ」という用語を用いる場合があるが、「画素ピッチ」は、「画素サイズ」を光学倍率で除した空間分解能を表す用語として用いている。一方、「画素サイズ」という用語を用いる場合は、光学倍率は考慮せず、画像センサ32の単なる画素の大きさを表している。 Note that the term "pixel pitch" may be used in this embodiment, but the term "pixel pitch" is used to express spatial resolution obtained by dividing the "pixel size" by the optical magnification. On the other hand, when the term "pixel size" is used, it simply refers to the pixel size of the image sensor 32 without considering the optical magnification.
カメラ1は、「第1の空間分解能を有する第1の画像を取得するカメラ」の一例であり、画像1Imは「第1の画像」の一例であり、画像1Imの空間分解能は「第1の空間分解能」の一例である。またカメラ2は、「第1の空間分解能より低い第2の空間分解能を有する第2の画像を取得するカメラ」の一例であり、画像2Imは「第2の画像」の一例であり、画像2Imの空間分解能は「第2の空間分解能」の一例である。
以下では、画像1Imの空間分解能は、画像2Imの空間分解能の2倍である場合を例に説明する。この2倍は、水平方向に2倍、また垂直方向に2倍という意味である。
In the following, an example will be described in which the spatial resolution of
本実施形態の撮像装置100では、このような画像1Imと、画像2Imとを取得し、画像処理基板10により所定の処理を実行して距離画像を形成する。距離画像とは、距離が測定された画素、又は画素群を、二次元に配列して形成した画像である。
In the
図3は、本実施形態の撮像装置100の有する画像処理基板10の構成要素を機能ブロックで示す図である。尚、図3に図示される各機能ブロックは概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。各機能ブロックの全部又は一部を、任意の単位で機能的又は物理的に分散・結合して構成することが可能である。各機能ブロックにて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、上述のCPU11にて実行されるプログラムにて実現され、或いはワイヤードロジックによるハードウェアとして実現されうる。尚、画像処理基板10は、「処理手段」の一例である。
FIG. 3 is a diagram showing functional blocks of components of the
画像処理基板10は、画像領域抽出部25と、画素数合わせ部26と、視差検出部27と、距離画像形成部28とを有している。
The
画像領域抽出部25は、カメラ2で取得された画像2Imから、カメラ1で取得された画像1Imの視野に該当する画像領域を抽出する。尚、画像領域抽出部25は、「画像領域抽出手段」の一例である。
The image
図4は、本実施形態の画像領域抽出部25による上記のような画像領域の抽出の一例を説明する図である。(a)はカメラ1で取得された画像1Imを示し、(b)はカメラ2で取得された画像2Imを示している。(b)において破線で示されている画像領域2areaは、画像1Imの視野に該当する画像領域である。(c)は、このような画像領域2areaを、画像2Imから抽出した結果である画像領域22を示している。
FIG. 4 is a diagram for explaining an example of extraction of the image area as described above by the image
撮像装置100を組み付ける際に、カメラ1とカメラ2の相対位置関係は調整されており、画像1Imの視野に該当する画像領域は、画像2Imの所定の領域に決定されている。従って画像2Imの所定の領域を切り出すことで、画像領域22を抽出することができる。
When the
図3に戻り、画素数合わせ部26は、画像領域22の画素数を画像2Imの画素数に合わせる処理を実行する。尚、画素数合わせ部26は、「画素数合わせ手段」の一例である。
Returning to FIG. 3, the pixel
図5は、本実施形態の画素数合わせ部26による画素数を合わせる処理の一例を説明する図である。図5において、(a)は画像1Imを示し、(b)は、画素数合わせ処理が実行された後の画素数合わせ画像22aを示している。(b)における画素数合わせ画像22aは、画像領域22が水平方向に2倍に拡大され、また垂直方向に2倍に拡大されたものである。拡大された結果、画像1Imを構成する画素数と画素数合わせ画像22aを構成する全体の画素数は一致している。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of processing for matching the number of pixels by the pixel
画素数合わせ画像22aを構成する画素に注目すると、画像領域22を構成していた画素22pの輝度は、水平、垂直、及び斜め方向の隣接画素にコピーされ、(b)に破線で示し、灰色で塗り潰した画素22apは、4つの画素22pで構成されている。画像領域22を構成する全画素に対してこのような処理が実行されると、画素数合わせ画像22aは、画像領域22を、水平に2倍に拡大し、また垂直方向に2倍に拡大した画像になる。尚、カメラ1とカメラ2では同仕様の画像センサ32を用いているため、(a)に示される画像1Imの画素1pと、(b)に示される画素数合わせ画像22aの画素22pは同じ画素サイズである。
Focusing on the pixels forming the pixel
上述のように画素1pの画素サイズを光学倍率で除した画素ピッチは、「第1の空間分解能」を表し、「第1の空間分解能を表す第1の画素ピッチ」の一例である。一方、画素22ap(灰色で塗った領域を示す画素)の画素サイズを光学倍率で除した画素ピッチは、「第2の空間分解能」を表し、「第2の空間分解能を表す第2の画素ピッチ」の一例である。画素数合わせ画像22aは、「画素数合わせ画像」の一例である。
The pixel pitch obtained by dividing the pixel size of the
図3に戻り、視差検出部27は、画像1Imと画素数合わせ画像22aとの間で、視差を検出する。尚、視差検出部27は、「視差検出手段」の一例である。
Returning to FIG. 3, the
ここで、視差の検出方法の概要を図6~8を用いて説明する。図6は、視差を有する画像41Imと画像42Imを示す図である。画像41Imと画像42Imには、それぞれ被写体像51Imが含まれている。画像42Imの被写体像51Imの位置は、視差により画像41Imの被写体像51Imの位置から視差dだけ画像の水平方向、すなわち配列方向にずれている。 Here, an overview of the parallax detection method will be described with reference to FIGS. FIG. 6 is a diagram showing an image 41 Im and an image 42 Im having parallax. The image 41 Im and the image 42 Im each include a subject image 51 Im . Due to parallax, the position of the subject image 51 Im in the image 42 Im is displaced from the position of the subject image 51 Im in the image 41 Im by the parallax d in the horizontal direction of the image, that is, in the arrangement direction.
例えば、図6において、画像41Imにおける被写体像51Imの周辺の画像領域を図中右方向、すなわち配列方向に1画素ずつシフトさせながら、シフト毎で画像41Imと画像42Imの被写体像50Imの周辺の画像領域の差分を計算する。画像領域の差分とは、画像領域を構成する各画素で2つの画像の輝度差を求め、この画像領域の全画素の輝度差の総和、又は平均を算出する処理である。被写体像51Imの視差dだけシフトさせた時に、このような画像領域の差分は最小になる。
For example, in FIG. 6, the image area around the subject image 51 Im in the image 41 Im is shifted rightward in the figure, that is, in the arrangement direction by one pixel, and the
図7は、被写体像51Imのシフトに伴う画像領域の差分の変化を説明する図である。画像41Imにおける被写体像51Imの周辺の画像領域をシフトさせると、図7に示されるように、画像領域の差分が最小になる時がある。この時のシフト値が、視差dの検出値となる。 FIG. 7 is a diagram for explaining the change in the difference of the image regions accompanying the shift of the subject image 51 Im . When the image area around the subject image 51 Im in the image 41 Im is shifted, the difference between the image areas is sometimes minimized as shown in FIG. The shift value at this time is the detected value of the parallax d.
画像領域の差分の最小値を求めるためには、差分が最小値となるシフト値が含まれるように、一定の範囲内で被写体像50Imの周辺の画像領域をシフトさせる必要があるが、この範囲を「視差探索範囲」と称する。図6、及び図7で「SW」で示されている範囲が「視差探索範囲」である。
In order to obtain the minimum value of the difference in the image area, it is necessary to shift the image area around the
画像領域の差分は、「類似性の評価値」の一例である。以下では、「類似性の評価値」を「コスト」と称する場合がある。またシフトに伴う画像領域の差分の変化を「コストカーブ」と称する場合がある。このようなコストカーブを取得する処理は、「視差探索処理」の一例である。 The image region difference is an example of the “similarity evaluation value”. Below, the “similarity evaluation value” may be referred to as “cost”. Also, the change in the difference of the image area due to the shift may be referred to as a "cost curve". The process of acquiring such a cost curve is an example of "parallax search process".
上記では簡単に説明するために、被写体像51Imの周辺の画像領域をシフトさせる例を示したが、画像41Imにおける7×7画素や15×15画素等の微小ブロックをシフトさせ、画像42Imにおける同サイズの微小ブロックとの差分を求めてもよい。微小ブロックには1×1画素のブロックも含まれる。これによれば、微小ブロック毎で被写体距離を算出できる。被写体距離が算出された微小ブロックを二次元に配列して画像を形成することで、距離画像を形成することができる。尚、微小ブロックは、「画像の一部、又は全部の画素群」の一例である。微小ブロックを用いて類似性を評価する処理は、所謂ブロックマッチング処理である。 To simplify the explanation above, an example of shifting the image area around the subject image 51 Im was shown . A difference from a minute block of the same size in Im may be obtained. Micro blocks include blocks of 1×1 pixels. According to this, the object distance can be calculated for each minute block. A distance image can be formed by two-dimensionally arranging minute blocks for which subject distances have been calculated to form an image. Note that the minute block is an example of "a pixel group of part or all of an image". A process of evaluating similarity using minute blocks is a so-called block matching process.
「類似性の評価値」として、画像領域の差分の例を示したが、ブロックマッチングの「類似性の評価値」としては、公知の何れの類似性の評価値を用いても構わない。 Although an example of a difference between image regions is shown as the "similarity evaluation value", any known similarity evaluation value may be used as the "similarity evaluation value" for block matching.
上記では、画像41Imをシフトさせながら画像42Imとの間で「類似性の評価値」、すなわちコストを算出する例を説明したが、このようなシフトさせる画像を基準画像と称し、基準画像との間でコストを算出するための画像を比較画像と称する。上記の例では、画像41Imは基準画像であり、画像42Imは比較画像である。 In the above, an example of calculating the "similarity evaluation value", that is, the cost between the image 42 Im while shifting the image 41 Im has been described. An image for calculating the cost between is referred to as a comparative image. In the above example, image 41 Im is the reference image and image 42 Im is the comparison image.
画像領域を1画素ずつシフトさせるため、視差の検出値は画素数の整数値で得られる。しかし、例えばシフトに伴うコストの変化を多項式に近似し、多項式を用いて最小値を算出したりすれば、小数単位で視差を算出することも可能である。このように、視差の検出値を小数単位、すなわちサブピクセルのオーダーで求めることにより、被写体距離の測定分解能を向上させることができる。 Since the image area is shifted by one pixel, the parallax detection value is obtained as an integer value of the number of pixels. However, it is also possible to calculate the parallax in decimal units by, for example, approximating the change in cost associated with the shift to a polynomial and calculating the minimum value using the polynomial. In this way, by obtaining the parallax detection value in decimal units, that is, in the order of sub-pixels, it is possible to improve the measurement resolution of the subject distance.
図8は、本実施形態の視差検出部27による処理の一例を説明する図である。(a)は画像1Imを示し、(b)は画素数合わせ画像22aを示している。図中矢印で示されているX方向は画像の水平方向であり、Y方向は画像の垂直方向である。従って、X方向は配列方向に該当し、Y方向は配列方向と交差する方向に該当する。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of processing by the
(a)における画素1p(i、j)、1p(i+3、j)、及び1p(i、j+1)は画像1Imの画素を示し、括弧内の表示のうち、iはX座標、jはY座標を示している。画素1p(i+3、j)は、画素1p(i、j)に対しX方向に3画素ずれていることを表し、画素1p(i、j+1)は、画素1p(i、j)に対しY方向に1画素ずれていることを表している。
(b)における画素22ap(m、n)、22ap(m+1、n)も(a)と同様に、画素数合わせ画像22aの画素を示し、括弧内の表示のうち、mはX座標、nはY座標を示している。画素22ap(m+1、n)は、画素22ap(m、n)に対しX方向に1画素ずれていることを表している。
Pixels 22ap (m, n) and 22ap (m+1, n) in (b) also indicate pixels of the pixel
本実施形態では、画素数合わせ画像22aを基準画像とし、画像1Imは比較画像とする。
In this embodiment, the
(c)は、比較画像である画像1Imとの間でコストを算出するために、基準画像である画素数合わせ画像22aの画素22ap(m,n)を、画像1Imの左上の画像領域に適用した例を示している。この場合の微小ブロックは1×1画素のブロックサイズである。微小ブロックは、「画素数合わせ画像の一部」の一例である。
In (c), the pixel 22ap(m, n) of the pixel
(c)において、画素1p(i、j)、1p(i+1、j)、1p(i、j+1)、及び1p(i+1、j+1)の輝度の平均値と、画素22ap(m、n)の輝度値との間でコストを算出する。
In (c), the average luminance of
次に(d)は、(c)に対して画素22ap(m,n)をX方向にシフトさせた例を示している。この場合、コストは、画素1p(i+1、j)、1p(i+2、j)、1p(i+1、j+1)、及び1p(i+2、j+1)の輝度の平均値と、画素22ap(m、n)の輝度値との間で算出される。視差検出部27はこのようにX方向にシフトさせながら、コストを算出してコストカーブを算出する。すなわち視差検出部27は視差探索処理を実行する。
Next, (d) shows an example in which the pixel 22ap(m, n) is shifted in the X direction with respect to (c). In this case, the cost is the average luminance of
次に(e)は、(c)に対して画素22ap(m,n)をY方向に、画素1p分ずらした例を示している。この場合、コストは、画素1p(i、j+1)、1p(i+1、j+1)、1p(i、j+2)、及び1p(i+1、j+2)の輝度の平均値と、画素22ap(m、n)の輝度値との間で算出される。
Next, (e) shows an example in which the pixel 22ap(m,n) is shifted in the Y direction by a
次に(f)は、(e)に対して画素22ap(m,n)をX方向にシフトさせた例を示している。この場合、コストは、画素1p(i+1、j+1)、1p(i+2、j+1)、1p(i+1、j+2)、及び1p(i+2、j+2)の輝度の平均値と、画素22ap(m、n)の輝度値との間で算出される。視差検出部27はこのように、Y方向に画素1p分ずらした領域において、X方向にシフトさせながら、コストを算出してコストカーブを算出する。すなわち視差検出部27は、Y方向に画素1p分ずらした領域において、視差探索処理を実行する。
Next, (f) shows an example in which the pixel 22ap(m, n) is shifted in the X direction with respect to (e). In this case, the cost is the average luminance of
以上のように、本実施形態の視差検出部27は、基準画像である画素数合わせ画像22aの微小ブロックを、画素1pの画素ピッチでシフトさせ、シフト毎で、画素22apの画素ピッチで構成された画像に対してコストを算出する。すなわち視差探索処理を実行する。また視差検出部27は、Y方向に画素1pの画素ピッチずつずらして、視差探索処理を実行する。
As described above, the
上述のように画素1pは第1の空間分解能を表す第1の画素ピッチであり、画素22apは第2の空間分解能を表す第2の画素ピッチである。そのため、本実施形態の視差検出部27は、画素数合わせ画像22aの一部、又は全部の画素群を、配列方向に第1の画素ピッチでシフトさせ、シフト毎で、コストを算出する視差探索処理を実行している。
As described above,
また視差検出部27は、画素数合わせ画像22aの一部、又は全部の画素群を、配列方向と交差する方向に、第1の画素ピッチでずらしながら、視差探索処理を実行している。
Further, the
さらに視差検出部27は、視差探索処理においては、第2の画素ピッチで構成される画像に対してコストを算出している。
Furthermore, in the parallax search process, the
基準画像の微小ブロックをシフトさせながらコストを算出することで、微小ブロック毎で、図7に示されるようなコストカーブが得られる。コストが最小となる時のシフト量から視差が算出される。 By calculating the cost while shifting the minute blocks of the reference image, a cost curve as shown in FIG. 7 is obtained for each minute block. The parallax is calculated from the shift amount when the cost is minimized.
尚、視差探索処理では、コストの最小値が得られるシフトが視差探索範囲内に含まれるように、視差探索処理を実行する度に視差探索範囲(画素数)を適正化する処理を行う場合がある。本実施形態において、図8(c)及び(d)の視差探索処理と、図8(e)及び(f)の視差探索処理は、Y方向に画素1pだけずれた画素に対する処理である。比較画像において、図8(c)及び(d)で対象とする画素と、図8(e)及び(f)で対象とする画素は、第2の画素ピッチで視差探索処理を行う場合には同一の画素であり、視差探索範囲はほぼ一致すると考えられる。そのため、図8で示した例のようなケースでは、図8(e)及び(f)のようなY方向のシフト量が奇数になる行の視差探索処理の探索範囲を図8(c)及び図8(d)で図示されているような偶数行(Y方向±1行)で算出した視差から決定することで視差探索範囲を適正化し、処理を効率化する。 In the parallax search process, the parallax search range (the number of pixels) may be optimized each time the parallax search process is executed so that the shift that provides the minimum cost value is included in the parallax search range. be. In the present embodiment, the parallax search processing of FIGS. 8C and 8D and the parallax search processing of FIGS. In the comparison image, the target pixels in FIGS. 8C and 8D and the target pixels in FIGS. The pixels are the same, and the parallax search ranges are considered to be substantially the same. Therefore, in the case of the example shown in FIG. 8, the search range of the parallax search process for the rows where the shift amount in the Y direction is an odd number as shown in FIGS. The parallax search range is optimized by determining from the parallax calculated in the even rows (±1 rows in the Y direction) as shown in FIG. 8D, and the processing is efficient.
また上記では、画素1p(i、j)、1p(i+1、j)、1p(i、j+1)、及び1p(i+1、j+1)の4つの画素の輝度の平均値をコストの算出に用いる例を示したが、これに限定はされない。例えば4つの画素の輝度の総和を用いてもよいし、4つの画素のうちの1つの画素の輝度を、4つの画素の輝度の代表値として用いても構わない。
In the above description, an example is given in which the average value of the brightness of four
図9は、本実施形態の視差検出部27による処理の一例を示すフローチャートである。
FIG. 9 is a flowchart showing an example of processing by the
先ず、視差検出部27は、基準画像である画素数合わせ画像22aの微小ブロックをシフトさせながら、比較画像である画像1Imとの間でコストを算出し、コストカーブを算出する(ステップS1001)。
First, the
次に、視差検出部27は、算出したコストカーブから、コストが最小となる時のシフトの整数値を求める(ステップS1003)。本実施形態では、このシフトは、第1の画素ピッチで求めることができる。
Next, from the calculated cost curve, the
次に、視差検出部27は、コストカーブとシフトの整数値に基づき、サブピクセル推定を行う(ステップS1005)。すなわち、コストが最小となる時、及びその前後のシフトの整数値及びコスト値から、等角直線法やパラボラフィッティング法等を用いてサブピクセル推定を行う。またEEC(サブピクセル推定誤差低減手法;Estimation Error Cancel method)法や、これに等角直線法、又はパラボラフィッティング法組み合わせた等角直線EEC法やパラボラEEC法を用いてもよい。
Next, the
所定の注目画素において、最小のコスト値をCostminとし、その近傍のコスト値をCostmin+1、Costmin―1とすると、パラボラフィッティングのサブピクセル推定により、視差dparaは以下の(1)式から算出することができる。 Let Cost min be the minimum cost value in a predetermined pixel of interest, and Cost min+1 and Cost min−1 be the cost values in the vicinity thereof. can be calculated.
d_para=(Costmin-1-Costmin+1)/{2×(Costmin-1-2×Costmin+Costmin+1)} (1)
尚、視差検出部27は、画素数合わせ画像22aをシフトさせる際、画素数合わせ画像22aの微小ブロックをシフトさせる場合は、微小ブロックとなる領域をずらしながら、コストカーブを算出する。視差検出部27は、画素数合わせ画像22aを構成する全ての微小ブロックに対してコストカーブを算出し、サブピクセル推定して視差を算出する。
d_para=(Cost min−1 −Cost min+1 )/{2×(Cost min−1 −2×Cost min +Cost min+1 )} (1)
When shifting the pixel
第1の空間分解能を表す第1の画素ピッチで視差探索処理を実行するため、第1の画素ピッチで視差が検出され、またサブピクセル推定される。 To perform the parallax search process at a first pixel pitch representing a first spatial resolution, parallax is detected and sub-pixel estimated at the first pixel pitch.
図3に戻り、距離画像形成部28は、このようにして検出された視差dと基線長Bに基づき、次の(2)式を用いて被写体距離Dを算出する。
Returning to FIG. 3, the distance
D=(B×f2)/(d×Δ) (2)
但し、f2はレンズ312の焦点距離、Δは、画像センサ32の画素サイズである。尚、距離画像形成部28は、「距離画像形成手段」の一例である。
D=(B×f 2 )/(d×Δ) (2)
where f 2 is the focal length of the lens 312 and Δ is the pixel size of the image sensor 32 . The distance
本実施形態では、第1の画素ピッチで視差探索処理を行うため、距離分解能は、第1の空間分解能で測定した場合の距離の測定分解能が得られる。つまり、カメラ2で取得される画像は、焦点距離がf2のレンズを用いて取得される画像となる。しかし、上述の視差探索処理を実行することで、f2の2倍である焦点距離f1のレンズを用いて取得される画像により距離を測定した場合と同等の測定分解能が得られる。 In the present embodiment, since the parallax search process is performed at the first pixel pitch, the distance resolution is the distance measurement resolution when measured at the first spatial resolution. That is, the image acquired by the camera 2 is an image acquired using a lens with a focal length of f2. However, by executing the parallax search process described above, it is possible to obtain a measurement resolution equivalent to that obtained by measuring a distance using an image acquired using a lens with a focal length f1 that is twice f2.
距離画像形成部28は、距離を例えば画素輝度に置き換え、微小ブロック毎の距離を表す画素輝度を、二次元に配列して距離画像を形成し、出力する。
The distance
図10は、本実施形態の距離画像の一例を説明する図である。破線で示されている画素22apは、第2の空間分解能を表す第2の画素ピッチを示している。横線ハッチングで示されている画素23と、斜線ハッチングで示されている画素24は、視差が算出され、(2)式により距離が算出された画素を示している。
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a distance image according to this embodiment. Pixels 22ap indicated by dashed lines indicate a second pixel pitch representing a second spatial resolution.
本実施形態では、Y方向に画素1p、すなわち第1の画素ピッチずつずらして、視差探索処理を実行する。そのため、図示されているように、画素23と画素24は、Y方向において画素22apに対して半分の画素ピッチ、つまり第1の画素ピッチとなっている。従って距離画像は、Y方向、すなわち配列方向と交差する方向において、第1の空間分解能を有しており、第2の空間分解能に対して空間分解能が向上している。
In this embodiment, the parallax search process is executed by shifting the
また算出した視差はそのまま用いるだけでなく多項式フィッティングなどを用いて算出してもよい。 Further, the calculated parallax may not only be used as it is, but may be calculated using polynomial fitting or the like.
上述では図8(a)のj+1のラインは図8(b)のn行のラインと視差探索しているが、それに加えてn+1行のラインと視差探索し、j+1のラインの位置を重みとして加重平均などを用いて視差値を求めてもよい。このようにすることで、空間分解能差が2倍以上になったときにより精度のよい視差算出ができる。 In the above description, the j+1 line in FIG. 8(a) is parallax-searched with the n-row line in FIG. 8(b). A parallax value may be obtained using a weighted average or the like. By doing so, more accurate parallax calculation can be performed when the spatial resolution difference is doubled or more.
図11は、本実施形態の画像処理基板10による処理の一例を示すフローチャートである。
FIG. 11 is a flow chart showing an example of processing by the
先ず、カメラ1とカメラ2はそれぞれ被写体の画像を取得する(ステップS1201)。
First,
次に、画像領域抽出部25は、カメラ2で取得された画像2Imから、カメラ1で取得された画像1Imの視野に該当する画像領域2areaを抽出し、画像領域22を取得する。画像領域抽出部25は、画像領域22を画素数合わせ部26に出力する(ステップS1203)。
Next, the image
次に、画素数合わせ部26は、画像領域22の画素数を画像2Imの画素数に合わせる処理を実行する。画素数合わせ部26は、画像1Imと画素数合わせ画像22aを視差検出部27に出力する(ステップS1205)。
Next, the pixel
次に、視差検出部27は、画像1Imと画素数合わせ画像22aとの間で、視差を検出する。視差検出部27は、検出した視差を距離画像形成部28に出力する(ステップS1207)。
Next, the
距離画像形成部28は、検出された視差dと基線長Bに基づき、(2)式を用いて被写体距離Dを算出する。距離画像形成部28は、距離を例えば画素輝度に置き換え、置き換えられた画素を二次元に配列して距離画像を形成し、出力する(ステップS1209)。
Based on the detected parallax d and the baseline length B, the distance
このように画像処理基板10は、カメラ1とカメラ2により取得した画像に基づき、距離画像を出力することができる。
Thus, the
以上説明してきたように、本実施形態によれば、異なる空間分解能の画像を取得する複数のカメラを有し、被写体との距離を測定する撮像装置において、取得される距離画像の空間分解能を向上させることができる。 As described above, according to this embodiment, in an imaging device that has a plurality of cameras that acquire images with different spatial resolutions and that measures the distance to a subject, the spatial resolution of the acquired range image is improved. can be made
また本実施形態によれば、第1の画素ピッチで視差探索処理を行うため、第1の空間分解能で測定した場合と同等の距離測定分解能が得られる。つまり、カメラ2で取得される画像は、焦点距離がf2のレンズを用いて取得される画像となるが、視差探索処理を実行することで、f2の2倍の焦点距離f1を有するレンズを用いたステレオカメラ等で、距離測定した場合と同等の測定分解能が得られる。 Further, according to the present embodiment, since parallax search processing is performed at the first pixel pitch, distance measurement resolution equivalent to the case of measurement at the first spatial resolution can be obtained. In other words, the image acquired by the camera 2 is an image acquired using a lens with a focal length of f2, but by executing the parallax search process, it has a focal length of f1 that is twice f2. A stereo camera or the like using a lens provides the same measurement resolution as distance measurement.
本実施形態において、距離画像と併せて第2の画像、すなわち視野が広い画像を出力するようにしてもよい。これにより距離画像とともに視野の広い輝度画像を利用することができる。例えば図2(a)に示されている場面において、道路の前方の走行車両である被写体50が含まれる距離画像を出力し、図2(c)に示されている輝度画像を出力する。これにより前方の走行車両との距離とともに、道路脇の植栽等の障害物を認識することが可能となる。車両の安全性の確保等に利用できる。 In this embodiment, a second image, that is, an image with a wide field of view, may be output together with the distance image. This makes it possible to use the luminance image with a wide field of view together with the distance image. For example, in the scene shown in FIG. 2(a), the distance image including the subject 50, which is the vehicle traveling ahead on the road, is output, and the luminance image shown in FIG. 2(c) is output. This makes it possible to recognize obstacles such as plants on the side of the road as well as the distance to the vehicle traveling ahead. It can be used to ensure the safety of vehicles.
[第2の実施形態]
次に、第2の実施形態における画像形成装置の一例を、図12を用いて説明する。尚、第1の実施形態において、既に説明した実施形態と同一構成部分についての説明は省略する場合がある。
[Second embodiment]
Next, an example of the image forming apparatus according to the second embodiment will be explained using FIG. In addition, in the first embodiment, the description of the same components as those of the already described embodiment may be omitted.
図12は、本実施形態の撮像装置を搭載した車両の構成の一例を示す図である。 FIG. 12 is a diagram showing an example of the configuration of a vehicle equipped with the imaging device of this embodiment.
図12は、車両400のルームミラー401に、撮像装置100が設置された例を示す概略図である。図12に示されているように、撮像装置100は、車両400のルームミラー401の前側、すなわち図中黒矢印で示される車両400の進行方向側に設置されている。車両400は運転者402により運転されている。撮像装置100は、車両400の進行方向に向いて画像を取得する。尚、撮像装置100を設置する位置は、上記に限定はされず、任意の位置で構わない。
FIG. 12 is a schematic diagram showing an example in which the
撮像装置100により取得された距離画像は、車両400の有する車載コントローラに転送される。車載コントローラは、例えば距離画像から車両400の前方の先行車両を認識し、先行車両との距離が規定値より短くなった場合に、車両400にブレーキをかけるように制御する。これにより、例えば車両400の運転の安全性を確保すること等が可能となる。
A distance image acquired by the
本実施形態の撮像装置100を車両400に設置する場合、画像処理基板10の有する機能の一部、又は全部を車両400の有する車載コントローラに実現させてもよい。また車両400の有する車載コントローラの有する機能の一部を画像処理基板10に実現させてもよい。
When the
尚、これ以外の効果は、第1の実施形態で説明したものと同様である。 Other effects are the same as those described in the first embodiment.
以上、実施形態に係る画像形成装置、及び画像形成方法について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能である。 Although the image forming apparatus and the image forming method according to the embodiments have been described above, the present invention is not limited to the above embodiments, and various modifications and improvements are possible within the scope of the present invention.
1、2 カメラ
10 画像処理基板(処理手段の一例)
11 CPU
12 FPGA
13 RAM
14 ROM
15 シリアルIF
16 データIF
20 データバス
21 シリアルバス
22a 画素数合わせ画像
25 画像領域抽出部(画像領域抽出手段の一例)
26 画素数合わせ部(画素数合わせ手段の一例)
27 視差検出部(視差検出手段の一例)
28 距離画像形成部(距離画像形成手段の一例)
31 レンズ
32 画像センサ
33 画像センサコントローラ
50 被写体
100 撮像装置(撮像装置の一例)
400 車両(車両の一例)
401 ルームミラー
402 運転者
B 基線長
D 被写体距離
SW 探索視差範囲
1, 2
11 CPUs
12 FPGAs
13 RAM
14 ROMs
15 serial interface
16 data interface
20
26 pixel number matching unit (an example of pixel number matching means)
27 parallax detection unit (an example of parallax detection means)
28 distance image forming unit (an example of distance image forming means)
31 lens 32 image sensor 33
400 vehicle (an example of a vehicle)
401
Claims (7)
前記第1の画像と、前記第2の画像と、に基づき測定された被写体との距離から、距離画像を形成する撮像装置であって、
前記距離画像は、
前記配列方向において、前記第2の空間分解能を有し、
前記配列方向と交差する方向において、前記第1の空間分解能を有する
ことを特徴とする撮像装置。 A camera that acquires a first image having a first spatial resolution in a predetermined field of view and a camera that acquires a second image having a second spatial resolution lower than the first spatial resolution in a predetermined array. are arranged at predetermined intervals in the direction,
An imaging device that forms a distance image from a distance to a subject measured based on the first image and the second image,
The distance image is
having the second spatial resolution in the array direction;
An imaging device having the first spatial resolution in a direction intersecting with the arrangement direction.
前記処理手段は、
前記第2の画像において、前記第1の画像の前記視野に該当する画像領域を抽出する画像領域抽出手段と、
前記画像領域の画素数を前記第1の画像の前記画素数に合わせた、画素数合わせ画像を形成する画素数合わせ手段と、
前記画素数合わせ画像と、前記第1の画像との間で前記配列方向の視差を検出する視差検出手段と、
前記視差と、前記間隔とに基づいて算出された前記距離から前記距離画像を形成する距離画像形成手段と、を有する
ことを特徴とする請求項1に記載の撮像装置。 processing means for forming the distance image based on the first image and the second image;
The processing means
image region extracting means for extracting an image region corresponding to the field of view of the first image in the second image;
a pixel number matching means for forming a pixel number matching image in which the number of pixels of the image area is matched with the number of pixels of the first image;
parallax detection means for detecting a parallax in the arrangement direction between the pixel number adjusted image and the first image;
2. The imaging apparatus according to claim 1, further comprising distance image forming means for forming the distance image from the distance calculated based on the parallax and the distance.
前記第2の画像は、前記第2の空間分解能を表す第2の画素ピッチで構成され、
前記視差検出手段は、前記画素数合わせ画像の一部、又は全部の画素群を、前記配列方向に前記第1の画素ピッチでシフトさせ、シフト毎で、前記画素数合わせ画像と前記第1の画像の類似性の評価値を算出する視差探索処理を実行し、
前記視差検出手段は、前記画素数合わせ画像の前記画素群を、前記配列方向と交差する方向に、前記第1の画素ピッチでずらしながら、前記視差探索処理を実行し、
前記評価値は、前記第2の画素ピッチで構成される画像に対して算出され、
前記配列方向と交差する方向において、前記第1の空間分解能を有する
ことを特徴とする請求項2に記載の撮像装置。 The first image is configured with a first pixel pitch representing the first spatial resolution,
The second image is configured with a second pixel pitch representing the second spatial resolution,
The parallax detection means shifts a part or all of the pixel groups of the pixel number adjusted image by the first pixel pitch in the arrangement direction, and for each shift, the pixel number adjusted image and the first pixel group are shifted. Execute parallax search processing for calculating an evaluation value of image similarity,
The parallax detection means performs the parallax search process while shifting the pixel group of the pixel number adjusted image by the first pixel pitch in a direction intersecting with the arrangement direction,
The evaluation value is calculated for an image configured with the second pixel pitch,
3. The imaging apparatus according to claim 2, wherein the imaging apparatus has the first spatial resolution in a direction intersecting with the arrangement direction.
ことを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の撮像装置。 4. The imaging apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the second image and the distance image are output.
ことを特徴とする車両。 A vehicle comprising the imaging device according to any one of claims 1 to 4.
前記第1の画像と、前記第2の画像と、に基づき測定された被写体との距離から、距離画像を形成する撮像方法であって、
前記第2の画像において、前記第1の画像の前記視野に該当する画像領域を抽出する画像領域抽出工程と、
前記画像領域の画素数を前記第1の画像の前記画素数に合わせた、画素数合わせ画像を形成する画素数合わせ工程と、
前記画素数合わせ画像と、前記第1の画像との間で前記配列方向の視差を検出する視差検出工程と、
前記視差と、前記間隔とに基づいて算出された距離から距離画像を形成する距離画像形成工程と、を有し、
前記距離画像は、
前記配列方向において、前記第2の空間分解能を有し、
前記配列方向と交差する方向において、前記第1の空間分解能を有する
ことを特徴とする撮像方法。 A camera that acquires a first image having a first spatial resolution in a predetermined field of view and a camera that acquires a second image having a second spatial resolution lower than the first spatial resolution in a predetermined array. are arranged at predetermined intervals in the direction,
An imaging method for forming a distance image from a distance to a subject measured based on the first image and the second image,
an image region extracting step of extracting an image region corresponding to the field of view of the first image in the second image;
a pixel number matching step of forming a pixel number matching image in which the number of pixels of the image area is matched to the number of pixels of the first image;
a parallax detection step of detecting a parallax in the arrangement direction between the pixel number adjustment image and the first image;
a distance image forming step of forming a distance image from a distance calculated based on the parallax and the distance;
The distance image is
having the second spatial resolution in the array direction;
An imaging method, wherein the first spatial resolution is obtained in a direction intersecting with the arrangement direction.
前記第2の画像は、前記第2の空間分解能を表す第2の画素ピッチで構成され、
前記視差検出手段は、前記画素数合わせ画像の一部、又は全部の画素群を、前記配列方向に前記第1の画素ピッチでシフトさせ、シフト毎で、前記画素数合わせ画像と前記第1の画像の類似性の評価値を算出する視差探索処理を実行し、
前記視差検出手段は、前記画素数合わせ画像の前記画素群を、前記配列方向と交差する方向に、前記第1の画素ピッチで上下にずらしながら、前記視差探索処理を実行し、前記第2の画素ピッチで構成される画像の画素に対し、前記第1の画素ピッチで上下にずらすことにより算出された複数の評価値から、該当位置の視差を検出する
ことを特徴とする請求項2に記載の撮像装置。 The first image is configured with a first pixel pitch representing the first spatial resolution,
The second image is configured with a second pixel pitch representing the second spatial resolution,
The parallax detection means shifts a part or all of the pixel groups of the pixel number adjusted image by the first pixel pitch in the arrangement direction, and for each shift, the pixel number adjusted image and the first pixel group are shifted. Execute parallax search processing for calculating an evaluation value of image similarity,
The parallax detection means performs the parallax search process while shifting the pixel group of the pixel number adjusted image vertically by the first pixel pitch in a direction intersecting the array direction, and performing the second parallax search process. 3. The parallax of the corresponding position is detected from a plurality of evaluation values calculated by vertically shifting the pixels of the image configured with the pixel pitch of the first pixel pitch. The imaging device described.
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