JPH09113263A - パッシブ三角測量式距離計 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 光学系が汚れても、距離測定が可能な三角測
量式距離計とする。 【解決手段】 第１レンズ１の焦点位置に第１の画素群
３、第２レンズ２の焦点位置に第２の画素群５が設けら
れている。測定対象からの光は２つレンズを通ってそれ
ぞれの画素群に焦点を結ぶ。その画像信号はそれぞれ第
１及び第２の信号出力部４、６によってコンピュータ１
０に出力される。コンピュータ１０は、補正部７と距離
演算部８を有している。補正部７では第１の出力信号部
４からの第１画像信号を基に第２の出力信号部からの第
２画像信号を第１画像信号のデータ分布に近づけるよう
に補正を行なう。距離演算部８では補正された第２画像
信号を第１画像信号に対してシフトしながら相関演算す
る。そして相関が最も大きいところのシフト量を視差と
して三角測量原理により測定対象の距離を算出する。こ
れによりレンズが汚れても、相関演算ができ、正確な距
離測定が行える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ステレオ画像によ
り、対象物の距離を測定するパッシブ三角測量式距離計
に係り、特に、光学系が埃や水滴等により明かるさが変
化したり、ピントが甘くなったりした場合にも正確な測
定ができるようにしたパッシブ三角測量式距離計に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来のパッシブ三角測量式距離計として
は、例えば特開昭５０−１３８８２５号公報に開示され
たものがある。これは、光学系と受光部を２組備え、各
光学系から入射した光を各受光部で検出して明度信号に
変える。各明度信号をシフトしながら比較して相関を演
算し、そしてその相関が最も大きいところのシフト量か
ら測定対象の距離を算出するものである。

【０００３】その測量原理については、図５と図６を用
いて説明する。図５において、測量対象６０に対面する
ように、第１レンズ６１が設けられている。第１レンズ
６１の焦点位置に第１受光素子６２が配置されている。
また、第１レンズ６１、第１受光素子６２と平行する位
置に、第２レンズ６５および第２受光素子６６が配置さ
れている。

【０００４】測定対象６０から、第１レンズ６１を通っ
た光は第１受光素子６２に、第２レンズ６５を通った光
は第２受光素子６６にそれぞれ入力され、第１の明度信
号６３および第２の明度信号６７が得られる。そして第
１の明度信号６３および第２の明度信号６７を演算し
て、測定対象６０までの距離を算出する。

【０００５】図６は測定対象６０、第１レンズ６１、第
１受光素子６２、第２レンズ６５、および第２受光素子
６６の位置関係を示す図である。測定対象６０の位置を
６０’、第１レンズ６１の光学的中心位置を６１’、第
２レンズ６５の光学的中心位置を６５’とし、測定対象
６０までの距離をＤｊ、位置６１’と位置６５’との基
線長をＢとしている。第２レンズ６５の光軸と第２受光
素子６６との交点を６６’とし、位置６５’と交点６
６’との間の距離をｆとしている。ｆは第２レンズ６５
の焦点距離を表わしている。第２受光素子６６上であっ
て測定対象６０からの光が画像を結ぶ位置を６８’と
し、位置６６’と位置６８’との間の視差をＲとしてい
る。ここで、三角形６０’−６１’−６５’と三角形６
５’−６６’−６８’とは相似になるので、式（１）が
成り立つ。 Ｄｊ／Ｂ＝ｆ／Ｒ （１）

【０００６】したがって、測定対象６０までの距離Ｄｊ
は、式（２）を計算することによって得られる。 Ｄｊ＝Ｂ・ｆ／Ｒ （２） ここで、基線長Ｂ、焦点距離ｆは予め測定しておくこと
ができるので、視差Ｒが分かれば距離Ｄｊを算出するこ
とができる。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、視差Ｒ
は、第１の明度信号６３に対して第２の明度信号６７を
シフトしながら比較して相関を演算し、相関が最も大き
いところのシフト量から得るため、２つの明度信号が相
似であることが要求される。したがって上記従来のパッ
シブ三角測量式距離計を、例えば自動車用の障害物セン
サとして屋外で使用する場合、図７に示すようにレンズ
６５の表面に水滴７３が付いたときにレンズ焦点がぼけ
てしまう。その結果第２の明度信号６７３が焦点のぼけ
た部位Ａにおいてコントラストの低い波形となってしま
う。

【０００８】あるいは図８のように埃７１がレンズ６５
に付いたりすると第２明度信号６７４が、その対応する
部位Ｂにおいて光量が減少されて歪んだ波形となる。そ
してこのことは水滴や埃などの大きさによって第２の明
度信号の波形が全域にわたって変化することもある。こ
のように光学系の特性が変化すると、第１、第２の明度
信号が相似しなくなり、結果的に相関演算がうまくでき
ず、正確な測距が困難となってしまうという問題点があ
った。

【０００９】光学系の特性の変化に対する対策として、
特開平３−２００００７号公報には、焦点が異なってい
る場合の補正方法が開示されている。すなわち図９に示
すように第１レンズ６１、第２レンズ６５’の焦点距離
が違っている場合に、焦点距離の比を倍率として例えば
第２の明度信号６７’の空間スケールを拡大、または縮
小することにより、第１、２レンズの焦点距離の違いを
補正し、その後は図４に示したように第１、第２レンズ
の焦点距離が同じ場合と同様に相関演算をして距離測定
を行なう。

【００１０】しかし、ここでは、上記補正を行なうに
は、２つの光学系の特性の正確な差を得ることが必要
で、光学系に明度変化、または水滴によるピントボケが
生じると、正確な補正が行なえないという問題があっ
た。本発明は、パッシブ三角測量式距離計において、レ
ンズ表面が汚れても、距離測定ができるパッシブ三角測
量式距離計を提供することを目的としている。

【００１１】

【課題を解決するための手段】このため請求項１記載の
発明は、複数の画素が直線、もしくは該直線を含む平行
な複数本の直線群上に配置された第１の画素群と、測定
対象からの光を受け、前記第１の画素群上に焦点を結ぶ
第１の撮像手段と、前記第１の画素群の各画素における
入射光強度に応じたレベルの第１の画像信号を読み出す
第１の信号出力手段と、複数の画素が前記第１の画素群
と同一直線、もしくは直線群上に配置されてなる第２の
画素群と、測定対象からの光を受け、前記第２の画素群
上に焦点を結ぶ第２の撮像手段と、前記第２の画素群の
各画素における入射光強度に応じたレベルの第２の画像
信号を読み出す第２の信号出力手段と、前記第１の画像
信号のデータに対して第２の画像信号のデータをシフト
しながら相関演算をし、その相関演算の結果から三角測
量原理に基づき測定対象までの距離を算出する距離演算
手段とを備えるパッシブ三角測量式距離計において、補
正手段を設け、該補正手段が前記相関演算をする際に、
前記第２の画像信号のデータ分布を第１の画像信号に近
づけるようにピントの合い具合、光量を補正するように
構成されるものとした。

【００１２】請求項２記載の発明は、ｉをシフト量、Ｍ
ａを第１の画像信号のデータを並べた行列、Ｎｂｉを第
２の画像信号のデータをピントの合い具合、光量に表現
した行列、Ａを第１の画像信号のデータ分布を補正する
に用いる同定用行列として、前記補正手段は、評価関数
（Ｍａ−Ａ・Ｎｂｉ）（Ｍａ−Ａ・Ｎｂｉ）^T〔（）^T
は（）転置行列〕を作成し、そして該評価関数値が最小
になるように同定用行列Ａを算出し、さらに、補正デー
タ行列 Ｍｂｉ’＝Ａ・Ｎｂｉを算出し、前記距離演算
手段は、補正データ行列Ｍｂｉ’を第２の画像信号のデ
ータの代わりに用いて測定対象までの距離を算出するも
のとした。

【００１３】請求項３記載の発明は、ｉをシフト量、Ｍ
ａを第１の画像信号のデータを並べた行列、Ｎａを第１
の画像信号のデータをピントの合い具合、光量に表現し
た行列、Ｍｂｉを第２の画像信号のデータを並べた行
列、Ｍｂを第２の画像信号のデータのうちｊ番目以降を
並べた行列、Ｎｂｉを第２の画像信号のデータをピント
の合い具合、光量に表現した行列、Ｂを第１及び第２の
画像信号のデータ分布を補正するに用いる同定用行列と
して、前記補正手段は、評価関数（Ｍａ−Ｂ・Ｎａ）
（Ｍｂ＋Ｂ・Ｎｂｉ）^T を作成し、該評価関数値が最
小になるように同定用行列Ｂを算出し、さらに、第１の
補正データ行列 Ｍａ’＝Ｍａ−Ｂ・Ｎａ と、第２の
補正データ行列 Ｍｂｉ’＝Ｍｂｉ−Ｂ・Ｎｂｉを算出
し、前記距離演算手段は、第１の補正データ行列Ｍａ’
を第１の画像信号のデータの代わりに、第２の補正デー
タ行列Ｍｂｉを第２の画像信号のデータの代わりに用い
て、測定対象までの距離を算出するものとした。

【００１４】請求項４記載の発明は、前記補正手段は、
前記同定用行列ＡまたはＢの各要素の値から前記第１、
第２の撮像手段の間の明かるさ、ピントの合い具合の差
を導出し、その差が一定値以上の時に汚れ警報を発する
ものとした。請求項５記載の発明は、前記補正手段は、
前記第１の画像信号もしくは第２の画像信号のコントラ
ストが一定値以上の時に限って、前記補正を行なうもの
とした。

【００１５】

【作用】請求項１記載の発明によれば、第１及び第２の
撮像手段に汚れが付いたままの状態で第１、第２の画像
信号を入力すると、補正手段が第２の画像信号のデータ
分布を第１の画像信号に近づけるようにピントの合い具
合、光量を補正し、相関演算に必要な相似画像信号を提
供することにより、撮像手段が汚れても、相関演算がう
まくでき正確な距離測定が行なえる。また、前記補正手
段が、前記同定用行列Ａまたは同定用行列Ｂの各要素の
値から第１、第２の撮像手段の間の明かるさ、ピントの
合い具合の差を導出し、その差が一定値以上の時に汚れ
警報を発するようすると、撮像手段の汚れを監視するこ
とができ、掃除などによって安定した距離検出ができ
る。さらに、前記補正手段が、前記第１の画像信号もし
くは第２の画像信号のコントラストが一定値以上の時に
限って、補正を行なうようにすると、信頼性の高い補正
ができる。

【００１６】

【発明の実施の形態】次に本発明を実施例により説明す
る。図１は、本発明の第１の実施例を示す。第１の撮像
手段としての第１レンズ１の焦点位置に、直線上に複数
画素を配置した第１の画素群３が設けられている。第２
の撮像手段としての第２レンズ２の焦点位置に第１の画
素群と一直線上に複数の画素を配置した第２の画素群５
が設けられている。第１の画素群３に対応して第１の信
号出力部４が、第２の画素群５に対応して第２の信号出
力部６がそれぞれ設けられ、それらに読み出された第１
の画像信号、第２の画像信号がコンピュータ１０に出力
される。

【００１７】コンピュータ１０は、補正部７と距離演算
部８を有し、第２の画像信号が第１の画像信号を用いて
補正部７で補正される。距離演算部８にはさらに記憶装
置９が接続され、ここでは、第１の信号出力部からの第
１画像信号と補正部７で補正された第２の画像信号およ
び記憶装置９内に記憶してある光学系データとにより測
定対象の距離を算出する。

【００１８】測定対象の距離を検知するときに、まず第
１の信号出力部４が第１の画素群の各画素における、第
２の信号出力部６が第２の画素群の各画素におけるそれ
ぞれの入射光強度に応じたレベルを時系列に読み出し、
読み出された画像信号がＡ／Ｄ変換されたのち、コンピ
ュータ１０に出力される。補正部７では、第１の画像信
号を基に第２の画像信号を第１の画像信号の波形に近づ
くように補正する。距離演算部８は補正された第２の画
像信号を前記第１の画像信号のデータに対してシフトし
ながら相関演算する。そして相関が最も大きいところの
シフト量を視差Ｒとして、前記式（１）を用いて測定対
象までの距離を算出する。

【００１９】次に補正部７での補正データの作成につい
て説明する。第１、２レンズの特性が一致する場合、相
関が最も大きいところのシフト量において、式（３）が
成り立つ。

【数１】 ただし、ｍａ（ｊ）は画素番号ｊにおける第１の出力信
号、ｍｂ（ｉ＋ｊ）は画素番号（ｉ＋ｊ）における第２
の出力信号、ｉはシフト量、ｊは画素番号（ｊ＝１、
２、…、ｎ）である。一般的には、相関の大きさを表わ
す相関値（相関値が小さい程相関が高い）として、式
（４）を用いる。

【数２】

【００２０】そして相関が最も大きいシフト量での第１
の出力信号ｍａ（ｊ）と第２の出力信号ｍｂ（ｉ＋ｊ）
の関係は、式（５）で近似することができる。

【数３】 ここに、ピントの合い具合は平滑化の項ｐａｂ（ｍｂ
（ｉ＋ｊ−１）＋ｍｂ（ｉ＋ｊ＋１）で表現し、明かる
さは光量の項ｆａｂ・ｍｂ（ｉ＋ｊ）とオフセットｏａ
ｂで表現している。したがって相関の大きさを表わす相
関値として、式（６）を用いることができる。

【数４】 式（６）により光量やピントの変化による誤差を補正し
た相関が得られる。しかし、式（６）により相関値を算
出するには、ｐａｂ、ｆａｂ、ｏａｂの値が必要であ
る。そこで、次に、最小二乗法を用いてｐａｂ、ｆａ
ｂ、ｏａｂを同定する方法について述べる。

【００２１】ｐａｂ、ｆａｂ、ｏａｂが適切な値に近づ
くと、ｍａ（ｊ）とｍｂ（ｉ＋ｊ）は相関が高くなる
（すなわち式（６）の相関値が小さくなる）はずであ
る。したがって、適切なｐａｂ、ｆａｂ、ｏａｂを求め
るには、最小二乗法を用いて式（６）を最小にするよう
なｐａｂ、ｆａｂ、ｏａｂを同定すればよい。これは、
式（７）から行列Ａを算出するのと同義である。

【数５】 但し、

【数６】 である。

【００２２】Ｎｂｉの第１行は光量の項ｆａｂ・ｍｂ
（ｉ＋ｊ）に対応しており、第２行は平滑化の項ｐａｂ
（ｍｂ（ｉ＋ｊ−１）＋ｍｂ（ｉ＋ｊ＋１））に対応し
ており、第３行はオフセットの項ｏａｂに対応してい
る。Ｍａ−Ａ・Ｎｂｉを残差ｅとし、ｅ^T ｅを残差平方
和とすると、式（８）が成り立つ。最小二乗法によって
式（８）を最小にするような行列Ａを求めることによ
り、式（７）の解を得る。

【数７】 ｅ^T ｅは上に開いた２次関数であるから、極小値すなわ
ち最小値であるので、式（９）を解けばよい。

【数８】 式（８）を式（９）に代入して解くと、式（１０）が得
られる。

【数９】 式（１０）により、式（７）の解、すなわちｐａｂ、ｆ
ａｂ、ｏａｂの同定値ｐａｂｓ、ｆａｂｓ、ｏａｂｓが
得られる。このときの補正した第２の画像信号のデータ
行列Ｍｂｉ’は、式（１１）となる。

【数１０】

【００２３】式（１１）の補正した第２の画像信号のデ
ータ行列Ｍｂｉ’を第２の画像信号の代わりに用いるこ
とによって、レンズ表面の汚れ、水滴による光学系の明
かるさの変化や、ピントの甘さを補正することができ
る。これにより、前記のようにレンズ表面に汚れ、水滴
などが付いても、相似の画像信号が得られ、相関演算が
できるとともに距離測定が確実に行なえる。

【００２４】次に、第２の実施例を説明する。この実施
例は第１の実施例と異なった補正演算を示し、第１の実
施例のコンピュータ１０の代わりに補正部７１と距離演
算部８を有するコンピュータ１１を用いる。その他の構
成第１の実施例と同様である。相関の大きさを表わすの
に、式（１２）を用いる。この式では相関値が高い程相
関が高くなる。

【数１１】 相関が最も大きいシフト量での第１の出力信号ｍａ
（ｊ）と第２の出力信号ｍｂ（ｉ＋ｊ）の関係は、式
（１３）で近似することができる。

【数１２】

【００２５】ピントの合い具合は平滑化の項ｐ（ｍａ
（ｊ−１）＋ｍａ（ｊ＋１））とｐ（ｍｂ（ｉ＋ｊ−
１）＋ｍｂ（ｉ＋ｊ＋１）で表現し、明かるさはオフセ
ットの項ｏで表現している。式（１３）にしたがうと、
相関の大きさを表わす相関値は、式（１４）を用いる。

【数１３】 式（１４）により光量やピントの変化による誤差を補正
した相関が得られる。第１の実施例と同様に最小二乗法
を用いて式（１４）を最小にするようなｐ、ｏを同定す
ればよい。これは、式（１５）となる行列Ｂを算出する
のと同義である。

【数１４】 ただし、

【数１５】 である。ここに、Ｎａの第１行は平滑化の項ｐ（ｍａ
（ｊ−１）＋ｍａ（ｊ＋１））に対応しており、第２行
はオフセットの項ｏに対応している。また、Ｎｂｉの第
１行は平滑化の項ｐ（ｍｂ（ｉ＋ｊ−１）＋ｍｂ（ｉ＋
ｊ＋１））に対応しており、第２行はオフセットの項ｏ
に対応している。（Ｍｂ＋Ｂ・Ｎｂｉ）^T は下に開いた
２次関数であるから、極大値すなわち最大値であるの
で、式（１６）を解けばよい。

【００２６】

【数１６】 式（１６）を解くと、式（１７）が得られる。

【数１７】 式（１７）により、式（１５）の解、すなわちｐ、ｏの
同定値ｐｓ、ｏｓが得られる。このときの補正した第１
の画像信号Ｍａ’と補正した第２の画像信号のデータ行
列Ｍｂｉ’は、

【数１８】

【数１９】 となる。

【００２７】距離演算部８は、式（１８）の補正した第
１の画像信号Ｍａ’を第１の画像信号、式（１９）の補
正した第２の画像信号のデータ行列Ｍｂｉ’を第２の画
像信号の代わりに用いることによって、レンズ表面の汚
れ、水滴による光学系の明かるさの変化や、ピントの合
い具合の差が補正される。とくに汚れなどにより画面全
体が暗くなったり、ぼけたりするときにより大きな効果
を発揮できる。なお、第１、２実施例では、式を簡単に
するために、平滑化は前後１点ずつに限定したが、この
点数を増やしても問題はない。また、ここでは一次元の
画像信号を用いたが、二次元の画像信号を用いても同様
な効果が得られる。

【００２８】次に、第３の実施例を説明する。本実施例
は、図１に示した第１の実施例のコンピュータ１０の代
わりに補正部７２と距離演算部８を有するコンピュータ
１２を用い、画像信号の補正演算の他にさらにレンズ表
面が汚れたり、水滴が付いたりするときにそれを警報す
るようにした構成である。その他の構成は第１の実施例
と同様である。第１の実施例において、２つの出力信号
の相関が最も高いところのシフト量において、式（１
０）により、 Ａ＝［ｐａｂｓ、ｆａｂｓ、ｏａｂｓ］ が算出できる。ｐａｂｓ、ｆａｂｓ、ｏａｂｓは、それ
ぞれｐａｂ、ｆａｂ、ｏａｂの同定値であり、ｐａｂｓ
の値からは第１レンズ１、第２レンズ２のピントの差、
ｆａｂｓ、ｏａｂｓの値からは第１、２の光学系の明か
るさの差が分かる。

【００２９】第１レンズ１、第２レンズ２に差がない場
合は、ｐａｂｓ＝０、ｆａｂｓ＝１、ｏａｂｓ＝０とな
る。第１レンズ１、第２レンズ２に差があると、第１、
第２レンズの差を応じて、つまり、レンズ表面の汚れ、
水滴の大きさに応じて、これらの値から変化する。した
がって、ｐａｂｓ、ｆａｂｓ、ｏａｂｓの各値に対して
許容範囲を設定し、各値が許容範囲を越えたとき警報す
ることにより、レンズ表面が汚れたり、水滴が付いたり
していることを警報することができる。また、ｐａｂ
ｓ、ｆａｂｓ、ｏａｂｓの各値の大きさから、レンズ表
面の汚れ、水滴の度合も検出できる。

【００３０】以下図２のフローチャートに基づいてコン
ピュータ１２における画像信号のデータ補正を含めてレ
ンズ汚れの警報を説明する。ステップ１００において、
第１の信号出力部４と、第２の信号出力部６からそれぞ
れ第１、第２の画像信号を入力する。ステップ１０１で
は、補正部７２において入力された２つの画像信号から
行列Ａを含めて第２の画像信号の補正演算を行なう。

【００３１】ステップ１０２では、算出された行列Ａか
らその同定値ｐａｂｓ、ｆａｂｓ、ｏａｂｓが許容範囲
内かどうかをチェックする。許容範囲内の場合は、レン
ズが汚れていないと判断し、ステップ１０４へ進む。同
定値ｐａｂｓ、ｆａｂｓ、ｏａｂｓが許容範囲を越えた
場合は、レンズが汚れたと判断して、ステップ１０３
で、レンズ汚れの警報信号を発する。

【００３２】ステップ１０４では、距離演算部８におい
て第１の画像信号に補正された第２の画像信号をシフト
しながら相関演算をする。そして相関が最も大きいとこ
ろのシフト量を視差Ｒとして、三角測量演算により測定
対象の距離を算出する。ステップ１０５は、距離の測定
終了信号を検出するまで上記処理を繰り返させて行な
う。本実施例は以上のように構成され、出力信号の補正
演算が行なわれるたびにレンズの汚れをチェックするの
で、レンズの汚れ状況を把握でき、レンズの掃除などに
より距離測定の信頼性が向上する。

【００３３】次に、第４の実施例を説明する。この実施
例は、第３の実施例と同様にコンピュータ１０の代わ
り、補正部７３と距離演算部８を有するコンピュータ１
３を用いて、レンズ表面の汚れを警報するような構成で
ある。その他の構成は第１の実施例と同様である。実施
例２において、行列Ｂの各同定値を算出し、これらの値
から、レンズ表面が汚れたり、水滴が付いたりしている
ことを検出する。第１の画像信号と第２の画像信号の相
関が最も高いシフト量において、式（１７）より、 Ｂ＝［ｐｓ、ｏｓ］ を算出できる。ｐｓ、ｏｓは、それぞれｐ、ｏの同定値
である。ｐｓの値からは第１レンズ１、第２レンズ２の
ピントの差、ｏｓの値からは第１レンズ１、第２レンズ
２の明かるさの差が分かる。また第１レンズ１、第２レ
ンズ２に差がない場合は、ｐｓ＝０、ｏｓ＝０となる。
第１レンズ１、第２レンズ２に差があると、その差に応
じて、つまり、レンズ表面の汚れ、水滴の大きさに応じ
て、これらの値から変化する。

【００３４】したがって、ｐｓ、ｏｓの各値に対して許
容範囲を設定し、各値が許容範囲を越えたとき警報する
ことによって、レンズ表面が汚れたり、水滴が付いたり
していることを第３の実施例と同様に警報することがで
きる。また、ｐｓ、ｏｓの各値の大きさから、レンズ表
面の汚れ、水滴の度合も検出できる。

【００３５】以下図３のフローチャートに基づいてコン
ピュータ１３における画像信号のデータ補正を含めてレ
ンズ汚れの警報を説明する。ステップ２００において、
第１の信号出力部４と、第２の信号出力部６からそれぞ
れ第１、第２の画像信号を入力する。ステップ２０１で
は、補正部７３において入力された２つの画像信号から
行列Ｂを含めて画像信号の補正演算を行なう。

【００３６】ステップ２０２では、算出された行列Ｂか
らその同定値ｐｓ、ｏｓが許容範囲内かどうかをチェッ
クする。許容範囲内の場合は、レンズが汚れていないと
判断し、ステップ２０４へ進む。同定値ｐｓ、ｏｓが許
容範囲を越えた場合は、レンズが汚れたと判断して、ス
テップ２０３で、レンズ汚れの警報信号を発する。

【００３７】ステップ２０４では、距離演算部８におい
て第１の画像信号に補正された第２の画像信号をシフト
しながら相関演算をする。そして相関が最も大きいとこ
ろのシフト量を視差Ｒとして、三角測量演算により測定
対象の距離を算出する。ステップ２０５は、距離の測定
終了信号を検出するまで上記処理を繰り返させて行な
う。これによっても、上記第３の実施例と同様な効果が
得られる。

【００３８】次に、第５の実施例を説明する。この実施
例は、第１の実施例のコンピュータ１０の代わり補正部
７４と距離演算部１４を有するコンピュータ１４を用
い、測距対象のコントラストが低く、第１、２の画像信
号の幅変化が小さいときに、補正を行なわない構成であ
る。以下図４のフローチャートに基づいてコンピュータ
１４における補正演算を説明する。

【００３９】ステップ３０１において、行列Ａまたは行
列Ｂを０にして初期化が行なわれる。ステップ３０２に
おいて、第１の信号出力部４と、第２の信号出力部６か
らそれぞれ第１、第２の画像信号を入力する。ステップ
３０３では、補正部７４において入力信号の振幅から測
定対象のコントラストが強いかをチェックする。コント
ラストが弱い場合は、ステップ３０５へ進む。コントラ
ストが強い場合は、ステップ３０４で、行列Ａまたは行
列Ｂを含む画像信号の補正演算をし、補正した画像信号
データを出力する。コントラストが強くない場合は、補
正を行なわずに画像信号を出力する。ステップ３０５で
は、出力された第１に、第２の画像信号をシフトしなが
ら相関演算をし、相関の最も高いところのシフト量を視
差Ｒとして三角測量原理により測定対象の距離を算出す
る。ステップ３０６は距離測定終了信号を検知するまで
上記演算を繰り返させて行なう。本実施例は以上のよう
に構成され、補正を強いコントラストの測定対象にのみ
行なうようにしたので、補正が確実に行なえ、間違った
補正が防止される効果が得られる。

【００４０】

【発明の効果】本発明は、以上説明したように構成され
るので、以下に記載されるような効果を奏する。補正手
段が第２の画像信号のデータ分布を第１の画像信号に近
づけるようにピントの合い具合、光量を補正し、相関演
算に必要な相似画像信号を提供することにより、撮像手
段が汚れても、相関演算がうまくでき正確な距離測定が
行なえる。そして、前記補正手段が、前記同定用行列Ａ
または同定用行列Ｂの各要素の値から第１、第２の撮像
手段の間の明かるさ、ピントの合い具合の差を導出し、
その差が一定値以上の時に汚れ警報を発するようする
と、撮像手段の汚れを監視することができ、掃除などに
よって安定した距離検出ができる。さらに、前記補正手
段が、前記第１の画像信号もしくは第２の画像信号のコ
ントラストが一定値以上の時に限って、補正を行なうよ
うにすると、間違った補正が防止され、補正の信頼性が
向上する効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施例の構成を示すブロック図である。

【図２】第３の実施例を示すフローチャートである。

【図３】第４の実施例を示すフローチャートである。

【図４】第５の実施例を示すフローチャートである。

【図５】従来例の説明図である。

【図６】パッシブ三角測量式距離計の原理説明図であ
る。

【図７】ピントがボケた時の出力波形の説明図である。

【図８】レンズに埃が付いた時の出力波形の説明図であ
る。

【図９】他の従来例の説明図である。

【符号の説明】

１、６１ 第１レンズ （第１の撮像手段） ２、６５ 第２レンズ （第２の撮像手段） ３、 第１の画素群 ４、 第１の信号出力部 （第１の信号出力
手段） ５、 第２の画素群 ６、 第２の信号出力部 （第２の信号出力
手段） ７、７１、７２、７３ 補正部 （補正手段） ８、 距離演算部 （距離演算手段） ９、 記憶装置 １０、１１、１２、１３ コンピュータ ６０ 測量対象 ６２、 第１受光素子 ６６ 第２受光素子 ６３、 第１の明度信号 ６７、６７３、６７４ 第２の明度信号

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の画素が直線、もしくは該直線を含
   む平行な複数本の直線群上に配置された第１の画素群
   と、測定対象からの光を受け、前記第１の画素群上に焦
   点を結ぶ第１の撮像手段と、前記第１の画素群の各画素
   における入射光強度に応じたレベルの第１の画像信号を
   読み出す第１の信号出力手段と、複数の画素が前記第１
   の画素群と同一直線、もしくは直線群上に配置されてな
   る第２の画素群と、測定対象からの光を受け、前記第２
   の画素群上に焦点を結ぶ第２の撮像手段と、前記第２の
   画素群の各画素における入射光強度に応じたレベルの第
   ２の画像信号を読み出す第２の信号出力手段と、前記第
   １の画像信号のデータに対して第２の画像信号のデータ
   をシフトしながら相関演算をし、その相関演算の結果か
   ら三角測量原理に基づき測定対象までの距離を算出する
   距離演算手段とを備えるパッシブ三角測量式距離計にお
   いて、補正手段を設け、該補正手段が前記相関演算をす
   る際に、前記第２の画像信号のデータ分布を第１の画像
   信号に近づけるようにピントの合い具合、光量を補正す
   るように構成されることを特徴とするパッシブ三角測量
   式距離計。
2. 【請求項２】 ｉをシフト量、Ｍａを第１の画像信号の
   データを並べた行列、Ｎｂｉを第２の画像信号のデータ
   をピントの合い具合、光量に表現した行列、Ａを第１の
   画像信号のデータ分布を補正するに用いる同定用行列と
   して、前記補正手段は、評価関数（Ｍａ−Ａ・Ｎｂｉ）
   （Ｍａ−Ａ・Ｎｂｉ）^T〔（）^T は（）転置行列〕を作
   成し、そして該評価関数値が最小になるように同定用行
   列Ａを算出し、さらに、補正データ行列 Ｍｂｉ’＝Ａ
   ・Ｎｂｉを算出し、前記距離演算手段は、補正データ行
   列Ｍｂｉ’を第２の画像信号のデータの代わりに用いて
   測定対象までの距離を算出することを特徴とする請求項
   １記載のパッシブ三角測量式距離計。
3. 【請求項３】 ｉをシフト量、Ｍａを第１の画像信号の
   データを並べた行列、Ｎａを第１の画像信号のデータを
   ピントの合い具合、光量に表現した行列、Ｍｂｉを第２
   の画像信号のデータを並べた行列、Ｍｂを第２の画像信
   号のデータのうちｊ番目以降を並べた行列、Ｎｂｉを第
   ２の画像信号のデータをピントの合い具合、光量に表現
   した行列、Ｂを第１及び第２の画像信号のデータ分布を
   補正するに用いる同定用行列として、前記補正手段は、
   評価関数（Ｍａ−Ｂ・Ｎａ）（Ｍｂ＋Ｂ・Ｎｂｉ）^T を
   作成し、該評価関数値が最小になるように同定用行列Ｂ
   を算出し、さらに、第１の補正データ行列 Ｍａ’＝Ｍ
   ａ−Ｂ・Ｎａと、第２の補正データ行列 Ｍｂｉ’＝Ｍ
   ｂｉ−Ｂ・Ｎｂｉを算出し、前記距離演算手段は、第１
   の補正データ行列Ｍａ’を第１の画像信号のデータの代
   わりに、第２の補正データ行列Ｍｂｉを第２の画像信号
   のデータの代わりに用いて、測定対象までの距離を算出
   することを特徴とする請求項１記載のパッシブ三角測量
   式距離計。
4. 【請求項４】 前記補正手段は、前記同定用行列Ａまた
   はＢの各要素の値から前記第１、第２の撮像手段の間の
   明かるさ、ピントの合い具合の差を導出し、その差が一
   定値以上の時に汚れ警報を発することを特徴とする請求
   項１、２または３記載のパッシブ三角測量式距離計。
5. 【請求項５】 前記補正手段は、前記第１の画像信号も
   しくは第２の画像信号のコントラストが一定値以上の時
   に限って、前記補正を行なうことを特徴とする請求項
   １、２、３または４記載のパッシブ三角測量式距離計。