JPH0916751A

JPH0916751A - 障害物検出方法

Info

Publication number: JPH0916751A
Application number: JP7166399A
Authority: JP
Inventors: Takashi Ono; 崇小野; Shigeki Fukushima; 滋樹福島
Original assignee: Mitsubishi Motors Corp
Current assignee: Mitsubishi Motors Corp
Priority date: 1995-06-30
Filing date: 1995-06-30
Publication date: 1997-01-17

Abstract

(57)【要約】【目的】安易なロジックで比較的精度良く障害物を認
識することができる障害物検出方法を提供する。【構成】モノクロ画像の入力手段により入力されたモ
ノクロ画像の黒い領域を膨張させ、この膨張させた後２
値化を行って白い領域と黒い領域とに分け、この黒い領
域のノイズ除去を行って黒い領域２６〜３０を確定し、
この確定した黒い領域が障害物であるか否かを認識す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、車両の前方の障害物を
検出する障害物検出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】走行路逸脱警報装置や障害物警報装置等
を搭載して道路や障害物を認識し、当該障害物を回避し
ながら走行するような自律走行車が提案されている。更
に、輻輳したした交通環境下で実走行する際に必要とす
る車間距離制御装置なども提案されてきている。このよ
うな装置においては、目標とする障害物、或いは前方車
両を正確に認識し、或いは捕捉することが必要である。

【０００３】前方車両を認識する場合、当該前方車のリ
ヤビューの水平線成分の特徴を利用して車両を抽出する
方法が提案されている。障害物或いは車両を抽出する方
法としては、自車両の前方をカメラで撮像して、得られ
た画像の中の各物体のエッジ情報を利用する方法、或い
は距離情報を利用する方法がある。エッジ情報を利用す
る方法としては、画像中の垂直線部領域に挟まれた領域
（垂直エッジ情報）を車両候補とし、当該情報が車両の
大きさ、左右対称性の条件を満足している場合には車両
と認識する方法、或いは撮像した前記画像中の水平線分
を多く含む領域（水平エッジ情報）を車両と認識する方
法がある。また、撮像した画像の多数の領域に対して夫
々測距を行って距離情報を得、この距離情報の中の隣接
する領域で略等しい距離を持つ領域が存在すれば、当該
領域を１つの障害物或いは車両と認識する方法もある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、障害物
或いは前方車両を抽出する場合、上記撮像した画像の中
の各領域のエッジ情報を利用する方法は、近距離の場合
には車両がはっきり写っているから比較的検出が容易で
あるが、遠距離になるにつれて障害物或いは前方車両と
その周囲とのコントラスト差が少なくなり、これに伴い
エッジの検出が困難となり、認識が非常に困難、或いは
不可能となる。

【０００５】また、撮像した画像の多数の領域に対して
夫々測距を行って距離情報を得る方法は、多数の領域に
対して測距するために処理時間を要し、更に、測距性能
の悪化する遠距離での認識精度が低下するという問題が
ある。本発明は、上述の点に鑑みてなされたもので、安
易なロジックで比較的精度良く障害物を認識することが
できる障害物検出方法を提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明によれば、入力されたモノクロ画像の黒い領域
を膨張させ、この膨張させた後２値化を行って白い領域
と黒い領域とに分け、この黒い領域にノイズ除去処理を
施して当該黒い領域を確定し、この確定した黒い領域が
障害物であるか否かを認識するものである。

【０００７】

【作用】モノクロカメラにより撮影した映像の黒い領域
を膨張させた後、２値化処理を行い白い領域と黒い領域
とに分ける。次に、この２値化後の黒い領域にノイズ除
去処理を行って黒い領域を確定する。そして、この確定
した黒い領域が障害物であるか否かをチェックする。

【０００８】

【実施例】以下本発明の実施例を添付図面に基づいて詳
述する。本発明の障害物検出方法は、目標対象物特に、
前方車両を認識する場合、車両の下部が影等により暗
く、また、タイヤが黒いことに注目して前方車両を認識
するようにしたものである。図１は、本発明方法を実施
するための検出装置のシステム構成のブロック図であ
る。図１において、自車両内の所定箇所例えば、バック
ミラーの近傍位置に設置され自車両の前方を撮像するモ
ニタ用のモノクロカメラ１と、このカメラ１により撮像
されたモノクロ画像情報を取り込み必要な画像処理を行
う画像処理装置２及びコンピュータ３により構成されて
いる。

【０００９】画像処理装置２及びコンピュータ３は、図
２に示すような認識ロジックにより入力されるモノクロ
画像を処理して車両らしさをチェックする。即ち、先
ず、撮像したモノクロ画像の中の黒い部分を膨張させ
る。（ステップＳ１）。次いで、このモノクロ画像の２
値化を行って黒領域と白領域とに分け（ステップＳ
２）、小さい点等のノイズを除去する（ステップＳ
３）。そして、ノイズを除去した後に決定された黒領域
の車両らしさをチェックし、車両以外を除去する。即
ち、当該黒領域が車両であるか否かをチェックする（ス
テップＳ４）。

【００１０】次に、図２の認識ロジックによる車両の認
識方法について説明する。例えば、車両の走行時に運転
席から見た自車両の前方の景色が図３に示すように見え
たとする。モノクロカメラ１は、この図３と同様の風景
を撮像する。モノクロカメラ１は、この撮像したモノク
ロ画像に対応する画像信号を出力して信号処理装置２に
加える。尚、図中暗い部分には斜線を施し、且つ暗い部
分ほど斜線のピッチを細かくしてある。また、前車両の
下部は、影により暗く、また、タイヤは、黒いために、
他の部分に比べて一段と暗くなっており真っ黒に塗りつ
ぶしてある。

【００１１】画像処理装置２は、図３の画像中の黒い部
分（灰色の部分を含む）を膨張させて黒い部分の内部に
ある穴（白い部分）や近隣接の黒い領域を１つの領域に
まとめる（図４）。黒の領域の膨張は、原画像に対し図
５のような縦横３×３個のＡ〜Ｉまでの９個の画素によ
り形成した領域（マトリックス）において、Ｅ＝ＭＩＮ（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ）の処理を順次行い、明るい部分（領域）の収縮を行う。

【００１２】即ち、Ａ〜Ｉまでの９個の画素の中で中央
（真ん中）の画素Ｅに注目して、この画素Ｅの回りの画
素Ａ〜Ｄ、Ｆ〜Ｉの中にＥの画素の輝度値よりも小さい
（低い）輝度値の画素があれば、Ｅの画素もその一番小
さい画素の輝度値に合わせる。上式には画素Ｅ自身も含
まれるから、当該Ｅの画素の輝度値が一番小さいときに
はその輝度値は変わらない。そして、マトリックスの中
央に持ってくる画素を１個づつ動かして（走査して）そ
の中央の画素の輝度値を順次設定する。例えば、図３に
示すモノクロ画像が、５１１×４４７個の画素で構成さ
れている場合これらの全ての画素について前記走査を行
う。これにより図４に示すように黒い領域が全体的に見
て大きくなる。即ち、黒の領域が膨張する。図４に示す
ように黒い領域を膨張させた後、２値化を行い、図６に
示すような白い領域と黒い領域との画像を得る。

【００１３】次に、２値化した画像のノイズ除去を行
う。２値化した後の黒の領域を所定の半径ｒ1（例え
ば、５画素分の大きさの半径）の円で膨張した後、更に
当該円で縮小して元の大きさに戻す。尚、この処理を
「処理１」とする。黒の領域の膨張は、イメージ的に
は、黒の領域を形成する輪郭（外周）上に半径ｒ1の円
を転がし、当該円の描く軌跡を新たな黒の領域とする。
これにより前述したように、黒の領域内部の穴（明るい
部分）や近隣接の黒い領域を１つに纏めることができ
る。次に、この膨張した黒の領域を同じ半径ｒ1の円で
縮小させる。この縮小は、イメージ的には膨張した黒の
領域を形成する輪郭の内側に前記半径ｒ1の円を転がし
てその描く軌跡の内側を新たな黒の領域とする。これに
より黒の領域は、元の大きさとなる。

【００１４】ところで、前記処理１により黒の領域の内
部の穴や近隣接黒領域を１つに纏めた場合、希に１つに
は纏めてほしくない物体同士でも１つに纏められてしま
うためにこれらを元に戻す（分割する）必要がある。そ
こで、処理１の後の黒の領域を所定の半径ｒ2（例え
ば、３画素分の大きさの半径）の円で縮小し、次いで、
当該半径の円で再び膨張させて元の大きさに戻す。尚、
この処理を「処理２」という。この処理２もイメージ的
には前述した処理１の場合と同様である。

【００１５】次に、この処理２について図７乃至図１０
により具体的に説明する。尚、図７に示す２値化された
画像は、ノイズ除去処理を説明するためのもので図６に
示す２値化された画像とは異なる画像である。図７に示
す画像において、４個の黒の領域２０〜２３は、異なる
物体であり纏められて欲しくないものである。しかしな
がら、この黒の領域２０〜２３に前記処理１を施した場
合、図８に示すように黒の領域２０と２１、２２と２３
が連結部２４、２５により連結されてしまう。そこで、
黒の領域２０〜２３を前述したように半径ｒ2の円で縮
小すると、図９に示すように連結部２４、２５が取り除
かれ、黒の領域２０と２１、２２と２３が切り離され
る。次に、この切り離された各黒の領域２０から２３を
前記半径ｒ2の円で再び膨張させると、図１０に示すよ
うに黒の領域２０〜２３が切り離された状態で元の大き
さに戻る。

【００１６】図１１の画像は、図６に示す２値化された
画像２６〜３０に前述したノイズ除去処理を行った後の
黒の領域を示す。そして、図１１に示す画像の黒の領域
の車両らしさをチェックして、車両以外を除去する。こ
の車両らしさのチェックは、図１３に示す手順により行
われる。車両らしさのチェックは、最も効率の良い方法
により行う。先ず、除去後に残った黒の領域の重心位置
が設定範囲内にあるか否かを判定し（ステップＳ１）、
設定範囲内にないときには当該黒の領域は車両ではない
と判定して、以後の判定作業を終了する。通常運転席か
ら見える前方車両は、図３のように画面の略中央或いは
中央から僅かに下方付近に見える。従って、この前方車
両の下部を表す黒の領域の重心は、中央或いは中央から
僅かに下方の範囲にあることになる。従って、図１１に
おける黒の領域２６〜３０の中の黒の領域２６、２７
は、車両らしくないと判定され、黒の領域２８〜３０は
車両らしいと判定される。尚、設定範囲は、坂、自車両
のピッチング等を考慮し、画面中央より若干上方から下
側の部分としても良い。

【００１７】ステップＳ１において黒の領域２８〜３０
の重心が設定範囲内にあると判定されると、当該黒の領
域の面積が設定範囲内にあるか否かを判定する（ステッ
プＳ２）。即ち、黒の領域（面積）２８〜３０が先行車
両と自車両との通常の車間距離の場合を想定して設定さ
れた面積に対して小さい場合には明らかに車ではないと
判定する。ステップＳ２において黒の領域２８から３０
が車両らしいと判定されると、これらの黒の領域２８〜
３０の最上部の座標が設定値以下か否かを判定する（ス
テップＳ３）。例えば、図１０に示すように画面の略中
央から上方に略Ｖ字状をなす黒の領域２０の最上部２０
ａ、２０ｂの座標が画面の上方中央及び右上方に位置し
ており、明らかに車両ではない。

【００１８】ステップＳ３において車両らしいと判定さ
れると、次に、黒の領域の縦横の比が設定範囲内にある
か否かを判定する（ステップＳ４）。車両の大きさは、
縦横比がある程度の範囲内にあり、図３に示すような通
常の車両の場合には２値化され、ノイズ除去された後の
黒の領域は、車両の下部を含むタイヤの部分であり、横
長になる。勿論、車両によっては、縦横が同じ程度、或
いは縦長となることもある。例えば、黒い幌や覆い等を
着けた車両の場合には、縦長となることもある。そこ
で、縦横の比を１：１程度の範囲に設定して、この範囲
内にあるときには車両と認定する。これにより図１１の
画面の黒の領域２８、２９が車両らしいと判定される
（ステップＳ５）。コンピュータ３は、このようにして
ステップＳ１からステップＳ４までの４項目により車両
らしさをチェックして（ステップＳ５）図１２に示すよ
うに画面に先行車両３１、３２を表示する。

【００１９】尚、上記実施例においては先行車両を検出
する場合について記述したが、これに限るものではな
く、路上にある障害物そのものを検出する場合について
も同様である。

【００２０】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、入
力されたモノクロ画像の黒い領域を膨張させ、この膨張
させた後２値化を行って白い領域と黒い領域とに分け、
この黒い領域にノイズ除去処理を施して当該黒い領域を
確定し、この確定した黒い領域が障害物であるか否かを
認識することにより、複雑な処理を必要とすることなく
安易なロジックで比較的精度良く、しかも、極めて短時
間に障害物を認識することができる。また、遠距離まで
認識が可能である等の効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る障害物検出方法を実施するための
障害物検出装置のシステム構成のブロック図である。

【図２】本発明の障害物検出方法の認識ロジックを示す
フローチャートである。

【図３】図１のカメラにより運転席から見た前方の映像
を示す画面である。

【図４】図３の画面の黒い領域を膨張させた状態を示す
画面である。

【図５】図３の画面の黒い領域を膨張させる手段を示す
説明図である。

【図６】図３の画面を２値化した状態を示す画面であ
る。

【図７】２値化した画面のノイズ除去処理を行うための
画面である。

【図８】図７の画面の黒の領域を膨張させた状態を示す
画面である。

【図９】図８の画面の黒の領域を縮小させた状態を示す
画面である。

【図１０】図９の画面の黒の領域を膨張させて元の大き
さにした状態を示す画面である。

【図１１】図６の２値化した画像にノイズ除去処理を行
った後の画面である。

【図１２】図１１の画像から先行車両を表示した画面で
ある。

【図１３】ノイズを除去処理を行った後の図１１に示す
画像から車両らしさをチェックする手順を示すフローチ
ャートである。

【符号の説明】

１モノクロカメラ２画像処理装置３コンピュータ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力されたモノクロ画像の黒い領域を膨
張させ、この膨張させた後２値化を行って白い領域と黒
い領域とに分け、この黒い領域にノイズ除去処理を施し
て当該黒い領域を確定し、この確定した黒い領域が障害
物であるか否かを認識することを特徴とする障害物検出
方法。
【請求項２】前記ノイズ処理は、２値化後の黒い領域
を所定半径の第１円で膨張した後当該円で縮小し、次い
で、前記第１の円よりも小さい所定半径の第２の円で縮
小した後当該円で膨張させることを特徴とする請求項１
に記載の障害物検出方法。
【請求項３】前記障害物であるか否かの認識は、前記
ノイズ除去処理後の黒い領域の重心位置が所定の範囲内
にあり、前記黒い領域の面積が設定範囲内にあり、前記
黒い領域の最上部が設定範囲にあり、且つ前記黒い領域
の縦横の比が設定値以下であるときに障害物であると認
識することを特徴とする請求項１に記載の障害物検出方
法。
【請求項４】前記障害物は、先行車両であることを特
徴とする請求項１に記載の障害物検出方法。