JPH09311927A - 駐車車両検出装置及び駐車車両検出方法 - Google Patents
駐車車両検出装置及び駐車車両検出方法Info
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- JPH09311927A JPH09311927A JP12995796A JP12995796A JPH09311927A JP H09311927 A JPH09311927 A JP H09311927A JP 12995796 A JP12995796 A JP 12995796A JP 12995796 A JP12995796 A JP 12995796A JP H09311927 A JPH09311927 A JP H09311927A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 夜間における車両の駐車状況等をカラーカメ
ラや白黒カメラを用いて監視する際の車両検出精度を高
めることができる駐車車両検出装置及び駐車車両検出方
法を提供することを目的とするものである。 【解決手段】 カラーカメラ２０によって撮影された画
像をＲ，Ｇ，Ｂデコーダ１で分解してデジタル信号に変
換してＲ，Ｇ，Ｂ画像を作成し、これらの複数のＲ，
Ｇ，Ｂ画像を積分してＲ，Ｇ，Ｂ積分結果画像を作成
し、輝度変換テーブル９を用いて輝度変換結果画像を作
成し、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像と輝度変換結果画像とを乗算処理
して最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像を作成して、ハレーション等の
高輝度部分を抑えるとともに、車両等の低輝度部分の輝
度を高めて車両を表出させた画像に変換することによ
り、夜間の駐車場の車両検出効率を改善するものであ
る。
ラや白黒カメラを用いて監視する際の車両検出精度を高
めることができる駐車車両検出装置及び駐車車両検出方
法を提供することを目的とするものである。 【解決手段】 カラーカメラ２０によって撮影された画
像をＲ，Ｇ，Ｂデコーダ１で分解してデジタル信号に変
換してＲ，Ｇ，Ｂ画像を作成し、これらの複数のＲ，
Ｇ，Ｂ画像を積分してＲ，Ｇ，Ｂ積分結果画像を作成
し、輝度変換テーブル９を用いて輝度変換結果画像を作
成し、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像と輝度変換結果画像とを乗算処理
して最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像を作成して、ハレーション等の
高輝度部分を抑えるとともに、車両等の低輝度部分の輝
度を高めて車両を表出させた画像に変換することによ
り、夜間の駐車場の車両検出効率を改善するものであ
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、カラーカメラや白
黒カメラで駐車場の車両を撮影して駐車状況等を検出す
る駐車車両検出装置及び駐車車両検出方法に関し、特
に、夜間における駐車場の車両を撮影し、その画像信号
を画像処理することによって、ハレーションを修正して
車両の検出精度を高めた駐車車両検出装置及び駐車車両
検出方法に係るものである。
黒カメラで駐車場の車両を撮影して駐車状況等を検出す
る駐車車両検出装置及び駐車車両検出方法に関し、特
に、夜間における駐車場の車両を撮影し、その画像信号
を画像処理することによって、ハレーションを修正して
車両の検出精度を高めた駐車車両検出装置及び駐車車両
検出方法に係るものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、駐車場に於ける車両の混雑度を監
視する駐車車両検出装置では、夜間における車両の混雑
度を監視する際、カメラを用いて車両のヘッドライトや
テールランプを検出することによって車両検出が行われ
るのが一般的である。しかし、ヘッドライトやテールラ
ンプはスポット的であるために、夜間は昼間の車両検出
と比較して検出精度が低下する。また、ライトを消灯し
ている場合は検出が不可能となる。
視する駐車車両検出装置では、夜間における車両の混雑
度を監視する際、カメラを用いて車両のヘッドライトや
テールランプを検出することによって車両検出が行われ
るのが一般的である。しかし、ヘッドライトやテールラ
ンプはスポット的であるために、夜間は昼間の車両検出
と比較して検出精度が低下する。また、ライトを消灯し
ている場合は検出が不可能となる。
【０００３】特に、車両の駐車状況の監視にカラーカメ
ラを用いる場合には、屋外での車両検出が難しいとされ
ている。即ち、カラーカメラでは、Ｒ，Ｇ，Ｂフィルタ
を用いて入射光を色分解し、ＲＧＢフィルタを通過した
光を撮影してＲ，Ｇ，Ｂカラー信号を作成し、Ｒ，Ｇ，
Ｂカラー信号を三枚のフレームメモリに記憶して、この
Ｒ，Ｇ，Ｂカラー画像を車両検出に用いている。従っ
て、夜間における車両の撮影は、Ｒ，Ｇ，Ｂフィルタに
よって入射光量が減衰して撮影感度が一層低下する。
ラを用いる場合には、屋外での車両検出が難しいとされ
ている。即ち、カラーカメラでは、Ｒ，Ｇ，Ｂフィルタ
を用いて入射光を色分解し、ＲＧＢフィルタを通過した
光を撮影してＲ，Ｇ，Ｂカラー信号を作成し、Ｒ，Ｇ，
Ｂカラー信号を三枚のフレームメモリに記憶して、この
Ｒ，Ｇ，Ｂカラー画像を車両検出に用いている。従っ
て、夜間における車両の撮影は、Ｒ，Ｇ，Ｂフィルタに
よって入射光量が減衰して撮影感度が一層低下する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来のカラーカメラを
用いて車両の駐車状況等を監視する駐車車両検出方法で
は、ＲＧＢフィルタを用いて光を色分解して撮影してお
り、ＲＧＢフィルタによって入射光量が減衰して、夜間
での車両の撮影では、撮影感度が低下する欠点がある。
そこで、夜間の撮影に当たり、撮影感度の低下を補うた
めに入射光量を増大させることにより、単純に画像のコ
ントラストを向上させて撮影すると、画像信号のＳＮ比
が低下して、車両のヘッドライトやテールランプ等によ
る光のコントラストが大きくなり、結果として撮影画像
がハレーションを起こし、車両の検出感度が低下、又は
車両検出が困難になるといった問題がある。無論、夜間
の車両を白黒カメラで撮影する場合にも、車両のヘッド
ライトやテールランプ等による光によってハレーション
が発生し、車両の検出感度が低下、又は車両検出が困難
になるといった問題がある。
用いて車両の駐車状況等を監視する駐車車両検出方法で
は、ＲＧＢフィルタを用いて光を色分解して撮影してお
り、ＲＧＢフィルタによって入射光量が減衰して、夜間
での車両の撮影では、撮影感度が低下する欠点がある。
そこで、夜間の撮影に当たり、撮影感度の低下を補うた
めに入射光量を増大させることにより、単純に画像のコ
ントラストを向上させて撮影すると、画像信号のＳＮ比
が低下して、車両のヘッドライトやテールランプ等によ
る光のコントラストが大きくなり、結果として撮影画像
がハレーションを起こし、車両の検出感度が低下、又は
車両検出が困難になるといった問題がある。無論、夜間
の車両を白黒カメラで撮影する場合にも、車両のヘッド
ライトやテールランプ等による光によってハレーション
が発生し、車両の検出感度が低下、又は車両検出が困難
になるといった問題がある。
【０００５】本発明は、上述のような問題点に鑑みなさ
れたものであって、カラーや白黒カメラで夜間における
車両の駐車状況を監視する場合の車両検出精度を高める
ことができる駐車車両検出装置及び駐車車両検出方法を
提供することを目的とするものである。
れたものであって、カラーや白黒カメラで夜間における
車両の駐車状況を監視する場合の車両検出精度を高める
ことができる駐車車両検出装置及び駐車車両検出方法を
提供することを目的とするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記課題を達
成するために行われたものであり、先ず、図１の機能ブ
ロック図に基づいて、本発明の駐車車両検出装置につい
て説明する。図１に於いて、撮影手段（カラーカメラ）
２０によって駐車場の車両を撮影し、Ｒ，Ｇ，Ｂデコー
ダ１でＲ，Ｇ，Ｂ成分に分解して、それぞれの成分をデ
ジタル化してＲ，Ｇ，Ｂカラー信号を作成するＲ，Ｇ，
Ｂカラー信号変換手段（ＡＤ変換器）２と、Ｒ，Ｇ，Ｂ
カラー信号を記憶するＲ，Ｇ，Ｂ画像記憶手段６と、
Ｒ，Ｇ，Ｂ画像記憶手段６に記憶された複数のＲ，Ｇ，
Ｂ画像を積分するＲ，Ｇ，Ｂ積分処理手段３1 と、Ｒ，
Ｇ，Ｂ積分処理手段３1 によって積分されたＲ，Ｇ，Ｂ
積分画像を記憶するＲ，Ｇ，Ｂ積分結果画像記憶手段７
と、Ｒ，Ｇ，Ｂ積分結果画像記憶手段７に記憶された
Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像から輝度変換を行う濃淡輝度変換処
理手段３2 と、濃淡輝度変換処理手段３2 によって輝度
変換処理された輝度画像を記憶する輝度画像記憶手段８
と、輝度画像記憶手段８に記憶された輝度画像のコント
ラストを高輝度領域の輝度を抑制し、低輝度領域の輝度
を向上させる変換を実行する輝度変換処理手段９と、輝
度変換処理手段９によって処理された画像を輝度変換処
理前後の比率を輝度変換結果画像として記憶する輝度変
換結果画像記憶手段１０と、Ｒ，Ｇ，Ｂ積分処理手段３
1 によるＲ，Ｇ，Ｂ積分画像と輝度変換結果画像記憶手
段１０による輝度変換結果画像とを乗算する乗算手段３
3 と、乗算手段３3 によって得られた最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画
像を記憶する最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像記憶手段４と、最終
Ｒ，Ｇ，Ｂ画像記憶手段４に基づく画像から車両検出を
行う画像処理手段４０とを具備する駐車車両検出装置で
ある。なお、白黒カメラを用いる場合には、図９に示し
たように、ＲＧＢデコーダ１と濃淡輝度変換処理手段３
2 、輝度変換結果画像記憶手段１０及びカラー画像を作
成するための乗算手段３3 、最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像記憶手
段４は不要である。白黒カメラによる画像信号はＲＧＢ
カラー信号の輝度信号として処理できるので、図９に示
した機能ブロック図となる。
成するために行われたものであり、先ず、図１の機能ブ
ロック図に基づいて、本発明の駐車車両検出装置につい
て説明する。図１に於いて、撮影手段（カラーカメラ）
２０によって駐車場の車両を撮影し、Ｒ，Ｇ，Ｂデコー
ダ１でＲ，Ｇ，Ｂ成分に分解して、それぞれの成分をデ
ジタル化してＲ，Ｇ，Ｂカラー信号を作成するＲ，Ｇ，
Ｂカラー信号変換手段（ＡＤ変換器）２と、Ｒ，Ｇ，Ｂ
カラー信号を記憶するＲ，Ｇ，Ｂ画像記憶手段６と、
Ｒ，Ｇ，Ｂ画像記憶手段６に記憶された複数のＲ，Ｇ，
Ｂ画像を積分するＲ，Ｇ，Ｂ積分処理手段３1 と、Ｒ，
Ｇ，Ｂ積分処理手段３1 によって積分されたＲ，Ｇ，Ｂ
積分画像を記憶するＲ，Ｇ，Ｂ積分結果画像記憶手段７
と、Ｒ，Ｇ，Ｂ積分結果画像記憶手段７に記憶された
Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像から輝度変換を行う濃淡輝度変換処
理手段３2 と、濃淡輝度変換処理手段３2 によって輝度
変換処理された輝度画像を記憶する輝度画像記憶手段８
と、輝度画像記憶手段８に記憶された輝度画像のコント
ラストを高輝度領域の輝度を抑制し、低輝度領域の輝度
を向上させる変換を実行する輝度変換処理手段９と、輝
度変換処理手段９によって処理された画像を輝度変換処
理前後の比率を輝度変換結果画像として記憶する輝度変
換結果画像記憶手段１０と、Ｒ，Ｇ，Ｂ積分処理手段３
1 によるＲ，Ｇ，Ｂ積分画像と輝度変換結果画像記憶手
段１０による輝度変換結果画像とを乗算する乗算手段３
3 と、乗算手段３3 によって得られた最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画
像を記憶する最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像記憶手段４と、最終
Ｒ，Ｇ，Ｂ画像記憶手段４に基づく画像から車両検出を
行う画像処理手段４０とを具備する駐車車両検出装置で
ある。なお、白黒カメラを用いる場合には、図９に示し
たように、ＲＧＢデコーダ１と濃淡輝度変換処理手段３
2 、輝度変換結果画像記憶手段１０及びカラー画像を作
成するための乗算手段３3 、最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像記憶手
段４は不要である。白黒カメラによる画像信号はＲＧＢ
カラー信号の輝度信号として処理できるので、図９に示
した機能ブロック図となる。
【０００７】続いて、上記課題を達成する手段として、
以下の発明を提示する。第１の発明は、時系列的に連続
なＲ，Ｇ，Ｂ画像を積分してＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を作成
する積分処理手段と、前記Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像から濃淡
輝度画像を作成する濃淡輝度変換処理手段と、前記濃淡
輝度画像を輝度変換する輝度変換テーブルと、前記Ｒ，
Ｇ，Ｂ積分画像と前記輝度変換テーブルによって変換し
た輝度変換結果画像とを乗算して最終カラー画像を得る
乗算手段と、前記乗算手段によって得られる最終Ｒ，
Ｇ，Ｂ画像から駐車車両を検出する画像処理手段とを具
備することを特徴とする駐車車両検出装置であり、夜間
の駐車場の駐車車両を撮影する場合に発生するハレーシ
ョンが抑制され、車両検出ができる。
以下の発明を提示する。第１の発明は、時系列的に連続
なＲ，Ｇ，Ｂ画像を積分してＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を作成
する積分処理手段と、前記Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像から濃淡
輝度画像を作成する濃淡輝度変換処理手段と、前記濃淡
輝度画像を輝度変換する輝度変換テーブルと、前記Ｒ，
Ｇ，Ｂ積分画像と前記輝度変換テーブルによって変換し
た輝度変換結果画像とを乗算して最終カラー画像を得る
乗算手段と、前記乗算手段によって得られる最終Ｒ，
Ｇ，Ｂ画像から駐車車両を検出する画像処理手段とを具
備することを特徴とする駐車車両検出装置であり、夜間
の駐車場の駐車車両を撮影する場合に発生するハレーシ
ョンが抑制され、車両検出ができる。
【０００８】第２の発明は、駐車車両を撮影した画像を
時系列的に積分して積分画像を作成する積分処理手段
と、前記積分処理手段から得られる積分画像による濃淡
画像を輝度変換する輝度変換テーブルと、前記輝度変換
テーブルによって得られる画像から駐車車両を検出する
画像処理手段とを具備することを特徴とする駐車車両検
出装置であり、夜間の駐車場の駐車車両を撮影する場合
に発生するハレーションが抑制される車両検出ができ
る。
時系列的に積分して積分画像を作成する積分処理手段
と、前記積分処理手段から得られる積分画像による濃淡
画像を輝度変換する輝度変換テーブルと、前記輝度変換
テーブルによって得られる画像から駐車車両を検出する
画像処理手段とを具備することを特徴とする駐車車両検
出装置であり、夜間の駐車場の駐車車両を撮影する場合
に発生するハレーションが抑制される車両検出ができ
る。
【０００９】第３の発明は、第１又は２の発明におい
て、前記輝度変換テーブルが低輝度域を伸長し、高輝度
域を圧縮する関数によることを特徴とする記載の駐車車
両検出装置であり、加算輝度値の低輝度域を伸長し、高
輝度域を圧縮する変換テーブルであり、積分による加算
輝度が０から２５５までの輝度値に変換されてハレーシ
ョンが抑制されので、夜間の駐車場の駐車車両検出に効
果を発揮する。
て、前記輝度変換テーブルが低輝度域を伸長し、高輝度
域を圧縮する関数によることを特徴とする記載の駐車車
両検出装置であり、加算輝度値の低輝度域を伸長し、高
輝度域を圧縮する変換テーブルであり、積分による加算
輝度が０から２５５までの輝度値に変換されてハレーシ
ョンが抑制されので、夜間の駐車場の駐車車両検出に効
果を発揮する。
【００１０】第４の発明は、駐車車両を撮影した画像信
号をデジタル化し、時系列的に積分してＲ，Ｇ，Ｂ積分
画像を作成し、前記Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像の濃淡画像を濃
淡輝度画像に変換して、前記濃淡輝度画像を輝度変換テ
ーブルを用いて輝度変換して輝度変換結果画像を作成
し、前記Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像と前記輝度変換結果画像と
を乗算して最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像を作成し、前記最終Ｒ，
Ｇ，Ｂ画像から駐車車両を検出することを特徴とする駐
車車両検出方法であり、カラーカメラによって夜間の駐
車場の駐車車両を撮影して積分した場合に発生するハレ
ーションが抑制され、車両検出ができる。
号をデジタル化し、時系列的に積分してＲ，Ｇ，Ｂ積分
画像を作成し、前記Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像の濃淡画像を濃
淡輝度画像に変換して、前記濃淡輝度画像を輝度変換テ
ーブルを用いて輝度変換して輝度変換結果画像を作成
し、前記Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像と前記輝度変換結果画像と
を乗算して最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像を作成し、前記最終Ｒ，
Ｇ，Ｂ画像から駐車車両を検出することを特徴とする駐
車車両検出方法であり、カラーカメラによって夜間の駐
車場の駐車車両を撮影して積分した場合に発生するハレ
ーションが抑制され、車両検出ができる。
【００１１】第５の発明は、駐車車両を撮影した画像信
号をデジタル化し、時系列的に積分して積分画像を作成
し、積分した濃淡画像を輝度変換テーブルによって輝度
変換して輝度変換結果画像を作成し、前記輝度変換結果
画像に基づく画像から駐車車両を検出することを特徴と
する駐車車両検出方法であり、白黒カメラによって夜間
の駐車場の駐車車両を撮影して積分した場合に発生する
ハレーションが抑制され、車両検出ができる。
号をデジタル化し、時系列的に積分して積分画像を作成
し、積分した濃淡画像を輝度変換テーブルによって輝度
変換して輝度変換結果画像を作成し、前記輝度変換結果
画像に基づく画像から駐車車両を検出することを特徴と
する駐車車両検出方法であり、白黒カメラによって夜間
の駐車場の駐車車両を撮影して積分した場合に発生する
ハレーションが抑制され、車両検出ができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態につい
て、図面を参照して説明する。図２は、駐車車両検出装
置の一実施形態を示すブロック図であり、図３は駐車車
両検出方法の一実施形態を示すフローチャート図であ
る。図２は、駐車車両検出装置の実施形態を示してお
り、カラーカメラ２０と車両検出用データ生成部３０と
車両認識のための画像処理部４０とに大別される。車両
検出用データ生成部３０は、ＲＧＢデコーダ１と、ＡＤ
変換器２と、デジタル化された画像信号を高速で画像処
理するための画像プロセッサ５と、中央処理装置（ＣＰ
Ｕ）３と、主記憶装置４と、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ６
（以下、前記の記憶手段をメモリと称する。）と、Ｒ，
Ｇ，Ｂ積分結果画像メモリ７と、輝度画像メモリ８と、
輝度変換テーブル９と、輝度変換結果画像メモリ１０と
を備えている。ＣＰＵ３は、装置全体を制御するための
ものである。
て、図面を参照して説明する。図２は、駐車車両検出装
置の一実施形態を示すブロック図であり、図３は駐車車
両検出方法の一実施形態を示すフローチャート図であ
る。図２は、駐車車両検出装置の実施形態を示してお
り、カラーカメラ２０と車両検出用データ生成部３０と
車両認識のための画像処理部４０とに大別される。車両
検出用データ生成部３０は、ＲＧＢデコーダ１と、ＡＤ
変換器２と、デジタル化された画像信号を高速で画像処
理するための画像プロセッサ５と、中央処理装置（ＣＰ
Ｕ）３と、主記憶装置４と、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ６
（以下、前記の記憶手段をメモリと称する。）と、Ｒ，
Ｇ，Ｂ積分結果画像メモリ７と、輝度画像メモリ８と、
輝度変換テーブル９と、輝度変換結果画像メモリ１０と
を備えている。ＣＰＵ３は、装置全体を制御するための
ものである。
【００１３】カラーカメラ２０により駐車場の車両を撮
影し、撮影された車両の画像信号はＲ，Ｇ，Ｂデコーダ
１に入力されて、赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）成分に
分解される。Ｒ，Ｇ，Ｂ成分はＡＤ変換器２に入力さ
れ、その濃淡値をデジタル化してＣＰＵ３を介してＲ，
Ｇ，Ｂ画像メモリ６に格納される。Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモ
リ６には、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分を各成分毎に記憶される。
影し、撮影された車両の画像信号はＲ，Ｇ，Ｂデコーダ
１に入力されて、赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）成分に
分解される。Ｒ，Ｇ，Ｂ成分はＡＤ変換器２に入力さ
れ、その濃淡値をデジタル化してＣＰＵ３を介してＲ，
Ｇ，Ｂ画像メモリ６に格納される。Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモ
リ６には、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分を各成分毎に記憶される。
【００１４】Ｒ，Ｇ，Ｂ積分結果画像メモリ７は、Ｒ，
Ｇ，Ｂ画像メモリ６に格納された複数のＲ，Ｇ，Ｂデジ
タル画像を、時系列的に積分して得られたＲ，Ｇ，Ｂ積
分画像を格納するものである。輝度画像メモリ８は、
Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像から輝度変換処理を行って、輝度画
像を格納するものである。輝度変換結果画像メモリ１０
は、輝度変換テーブル９によって加算輝度値（積分輝度
値）を変換輝度値に輝度変換し、この輝度値変換前後の
比率を輝度変換結果画像として格納するものである。主
記憶装置４には、輝度変換結果画像とＲ，Ｇ，Ｂ積分結
果画像を掛け算して得られる最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像がＣＰ
Ｕ３を介して格納される。無論、主記憶装置４には制御
プログラムが書き込まれている。最後に最終Ｒ，Ｇ，Ｂ
画像は画像処理部４０に送られ、最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像を
２値化処理等を行って駐車場の車両検出が実行される。
Ｇ，Ｂ画像メモリ６に格納された複数のＲ，Ｇ，Ｂデジ
タル画像を、時系列的に積分して得られたＲ，Ｇ，Ｂ積
分画像を格納するものである。輝度画像メモリ８は、
Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像から輝度変換処理を行って、輝度画
像を格納するものである。輝度変換結果画像メモリ１０
は、輝度変換テーブル９によって加算輝度値（積分輝度
値）を変換輝度値に輝度変換し、この輝度値変換前後の
比率を輝度変換結果画像として格納するものである。主
記憶装置４には、輝度変換結果画像とＲ，Ｇ，Ｂ積分結
果画像を掛け算して得られる最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像がＣＰ
Ｕ３を介して格納される。無論、主記憶装置４には制御
プログラムが書き込まれている。最後に最終Ｒ，Ｇ，Ｂ
画像は画像処理部４０に送られ、最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像を
２値化処理等を行って駐車場の車両検出が実行される。
【００１５】次に、図４を参照して、輝度変換テーブル
９について説明する。輝度変換テーブル９は、４枚の画
像を加算するとその加算輝度値が０〜１０２０となり、
加算輝度値は１枚の画像の輝度値（０〜２５５）に変換
するものである。図４は輝度変換テーブル９を図示した
ものである。図４の縦軸は変換輝度値であり、横軸は加
算輝度値であり、輝度変換テーブル９は、０から１０２
０段階の加算輝度値を０から２５５段階の変換輝度値に
変換するものである。この輝度変換テーブル９は、ＲＯ
Ｍ等の記憶装置を用い、図中変換曲線（イ）に示すよう
な変換テーブルが書き込まれており、加算輝度値から変
換輝度値に変換するものである。
９について説明する。輝度変換テーブル９は、４枚の画
像を加算するとその加算輝度値が０〜１０２０となり、
加算輝度値は１枚の画像の輝度値（０〜２５５）に変換
するものである。図４は輝度変換テーブル９を図示した
ものである。図４の縦軸は変換輝度値であり、横軸は加
算輝度値であり、輝度変換テーブル９は、０から１０２
０段階の加算輝度値を０から２５５段階の変換輝度値に
変換するものである。この輝度変換テーブル９は、ＲＯ
Ｍ等の記憶装置を用い、図中変換曲線（イ）に示すよう
な変換テーブルが書き込まれており、加算輝度値から変
換輝度値に変換するものである。
【００１６】例えば、加算輝度値を、低輝度域Ｉ（０〜
１５０）と、中輝度域II（１５０〜３００）と、高輝度
域III(３００〜１０２０）とに分け、全体に変換輝度値
は抑制されているが、低輝度域Ｉでは変換比率が高く設
定され、中輝度域IIでは変換比率が抑えられ、高輝度域
III では更に抑えられている。即ち、加算輝度値が低輝
度である程、変換輝度値が伸長し、高輝度である程、変
換輝度値が抑制されている。
１５０）と、中輝度域II（１５０〜３００）と、高輝度
域III(３００〜１０２０）とに分け、全体に変換輝度値
は抑制されているが、低輝度域Ｉでは変換比率が高く設
定され、中輝度域IIでは変換比率が抑えられ、高輝度域
III では更に抑えられている。即ち、加算輝度値が低輝
度である程、変換輝度値が伸長し、高輝度である程、変
換輝度値が抑制されている。
【００１７】次に、積分画像はハレーション状態を発生
し易い要因について説明する。１枚の画像の輝度値は、
０〜２５５の範囲であるため、例えば、４枚の画像を加
算すると入力された加算輝度値は０〜１０２０となる。
従って、単純な加算処理では、元の画像輝度値が６４の
場合、これを４枚加算するだけで、加算輝度値が２５５
を越えることになる。そのため、元の画像輝度値が６４
以上の時は、全て最高輝度（２５５）となり、その積分
画像はハレーションを起こすことになる。
し易い要因について説明する。１枚の画像の輝度値は、
０〜２５５の範囲であるため、例えば、４枚の画像を加
算すると入力された加算輝度値は０〜１０２０となる。
従って、単純な加算処理では、元の画像輝度値が６４の
場合、これを４枚加算するだけで、加算輝度値が２５５
を越えることになる。そのため、元の画像輝度値が６４
以上の時は、全て最高輝度（２５５）となり、その積分
画像はハレーションを起こすことになる。
【００１８】同図から明らかなように、輝度変換テーブ
ル１０を用いた場合は、高輝度領域III 、例えば加算輝
度値９００（元の画像輝度値２２５）は、変換後輝度値
２５０になり、元々の画像輝度値２２５と比べて殆ど変
化していない。更に、低輝度値１２０（元の画像輝度値
３０）は、矢印で示したように、変換後輝度値１５０に
なり、元の画像輝度値３０の５倍の明るさに変換される
ことになる。このように輝度変換テーブル９では、低輝
度領域を明るく、高輝度領域ではハレーションの発生を
抑えるようにして、夜間の駐車車両を認識し易くするも
のである。
ル１０を用いた場合は、高輝度領域III 、例えば加算輝
度値９００（元の画像輝度値２２５）は、変換後輝度値
２５０になり、元々の画像輝度値２２５と比べて殆ど変
化していない。更に、低輝度値１２０（元の画像輝度値
３０）は、矢印で示したように、変換後輝度値１５０に
なり、元の画像輝度値３０の５倍の明るさに変換される
ことになる。このように輝度変換テーブル９では、低輝
度領域を明るく、高輝度領域ではハレーションの発生を
抑えるようにして、夜間の駐車車両を認識し易くするも
のである。
【００１９】無論、輝度変換テーブルとしては、図４の
輝度変換テーブル以外に、例えば、Ｘ軸を加算輝度値と
し、Ｙ軸を変換輝度値とする一次関数であるＹ＝ａＸ＋
ｂを用いてもよい。上記輝度変換テーブルを参照して説
明すれば、この一次関数の係数ａは、例えば、２５０
（変換輝度値）／１０２０（加算輝度値）とし、係数ｂ
は０とする。係数ａは加算輝度値の最大値に設定すれば
よい。また、一次関数に限定することなく、低輝度域を
伸長し、高輝度域を圧縮する関数であればよく、図４に
輝度変換テーブルに近似する関数を用いればよい。更
に、加算輝度値を、低輝度域、中輝度域及び高輝度域に
分けて、それぞれの領域で、（Ｙ＝ａＸ＋ｂ）の一次関
数を用いて、各領域で、係数ａ，ｂを調整することで、
低輝度域の伸長、高輝度域の圧縮を達成することができ
る。
輝度変換テーブル以外に、例えば、Ｘ軸を加算輝度値と
し、Ｙ軸を変換輝度値とする一次関数であるＹ＝ａＸ＋
ｂを用いてもよい。上記輝度変換テーブルを参照して説
明すれば、この一次関数の係数ａは、例えば、２５０
（変換輝度値）／１０２０（加算輝度値）とし、係数ｂ
は０とする。係数ａは加算輝度値の最大値に設定すれば
よい。また、一次関数に限定することなく、低輝度域を
伸長し、高輝度域を圧縮する関数であればよく、図４に
輝度変換テーブルに近似する関数を用いればよい。更
に、加算輝度値を、低輝度域、中輝度域及び高輝度域に
分けて、それぞれの領域で、（Ｙ＝ａＸ＋ｂ）の一次関
数を用いて、各領域で、係数ａ，ｂを調整することで、
低輝度域の伸長、高輝度域の圧縮を達成することができ
る。
【００２０】次に、図３のフローチャートを参照して駐
車車両検出方法について、図４を参照して説明する。先
ず、ＣＰＵ３からの指示によって、カラーカメラ２０に
より駐車場の車両をカラー画像として撮影する（ステッ
プＳ１）。カラー画像信号はＲ，Ｇ，Ｂデコーダ１によ
ってＲ，Ｇ，Ｂ成分に分解され、各成分の濃淡値として
画素単位にデジタル化される。デジタル化された画像
は、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分毎にＲ，Ｇ，Ｂ画像メモリ６に記憶
される（ステップＳ２）。
車車両検出方法について、図４を参照して説明する。先
ず、ＣＰＵ３からの指示によって、カラーカメラ２０に
より駐車場の車両をカラー画像として撮影する（ステッ
プＳ１）。カラー画像信号はＲ，Ｇ，Ｂデコーダ１によ
ってＲ，Ｇ，Ｂ成分に分解され、各成分の濃淡値として
画素単位にデジタル化される。デジタル化された画像
は、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分毎にＲ，Ｇ，Ｂ画像メモリ６に記憶
される（ステップＳ２）。
【００２１】ＣＰＵ３は、画像プロセッサ５を併用して
Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ６に記憶された複数のＲ，Ｇ，Ｂ
デジタル画像は、各成分毎に時系列的に積分してＲ，
Ｇ，Ｂ積分画像を作成してＲ，Ｇ，Ｂ積分結果画像メモ
リ７に記憶される。（ステップＳ３）。
Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ６に記憶された複数のＲ，Ｇ，Ｂ
デジタル画像は、各成分毎に時系列的に積分してＲ，
Ｇ，Ｂ積分画像を作成してＲ，Ｇ，Ｂ積分結果画像メモ
リ７に記憶される。（ステップＳ３）。
【００２２】Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像における概念図を図５
に示した。Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像について、図５を参照し
て説明すると、Ｒデジタル画像は、時系列的に複数のＲ
デジタル画像、ｒ（ｘ，ｙ，１），ｒ（ｘ，ｙ，２），
…ｒ（ｘ，ｙ，ｎ）が積分される。同様に、時系列的に
複数のＧデジタル画像、ｇ（ｘ，ｙ，１），ｇ（ｘ，
ｙ，２），…ｇ（ｘ，ｙ，ｎ）、及びＢデジタル画像、
ｂ（ｘ，ｙ，１），ｂ（ｘ，ｙ，２），…ｂ（ｘ，ｙ，
ｎ）が積分される。Ｒ，Ｇ，Ｂデジタル画像の各成分毎
のＲ，Ｇ，Ｂ積分画像は、下記式のように表される。
に示した。Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像について、図５を参照し
て説明すると、Ｒデジタル画像は、時系列的に複数のＲ
デジタル画像、ｒ（ｘ，ｙ，１），ｒ（ｘ，ｙ，２），
…ｒ（ｘ，ｙ，ｎ）が積分される。同様に、時系列的に
複数のＧデジタル画像、ｇ（ｘ，ｙ，１），ｇ（ｘ，
ｙ，２），…ｇ（ｘ，ｙ，ｎ）、及びＢデジタル画像、
ｂ（ｘ，ｙ，１），ｂ（ｘ，ｙ，２），…ｂ（ｘ，ｙ，
ｎ）が積分される。Ｒ，Ｇ，Ｂデジタル画像の各成分毎
のＲ，Ｇ，Ｂ積分画像は、下記式のように表される。
【００２３】
【数１】
【００２４】但し、Ｒ（ｘ，ｙ），Ｇ（ｘ，ｙ），Ｂ
（ｘ，ｙ）は各成分の積分画像、ｒ，ｇ，ｂはサンプリ
ング画像、ｎは積分される画像の枚数である。
（ｘ，ｙ）は各成分の積分画像、ｒ，ｇ，ｂはサンプリ
ング画像、ｎは積分される画像の枚数である。
【００２５】Ｒ，Ｇ，Ｂ積分結果画像メモリ７に記憶さ
れたＲ，Ｇ，Ｂ積分画像は、輝度変換処理を行って濃淡
輝度画像を作成し、輝度画像メモリ８に記憶される（ス
テップＳ４）。この輝度変換処理は、種々の方法によっ
て行われるが、一例を挙げれると、次式のような計算式
により画像プロセッサ５で演算処理されることによって
作成される。
れたＲ，Ｇ，Ｂ積分画像は、輝度変換処理を行って濃淡
輝度画像を作成し、輝度画像メモリ８に記憶される（ス
テップＳ４）。この輝度変換処理は、種々の方法によっ
て行われるが、一例を挙げれると、次式のような計算式
により画像プロセッサ５で演算処理されることによって
作成される。
【００２６】
【数２】 Ｙ＝０．３０Ｒ＋０．５９Ｇ＋０．１１Ｂ ……………………（４） Ｙ＝ max（Ｒ，Ｇ，Ｂ） ……………………（５） Ｙ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３ ……………………（６） Ｙ＝〔 max（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＋min （Ｒ，Ｇ，Ｂ）〕／２ ……（７）
【００２７】但し、Ｙ：濃淡輝度値、Ｒ：Ｒｅｄ輝度
値、Ｇ：Ｇｒｅｅｎ輝度値、 Ｂ：Ｂｌｕｅ輝度値、
値、Ｇ：Ｇｒｅｅｎ輝度値、 Ｂ：Ｂｌｕｅ輝度値、
【００２８】因に、（１）式乃至（７）式は、画像プロ
セッサ５で処理され、その計算値が適宜ＣＰＵ３に送ら
れて画像処理されて、各画像メモリに記憶される。
セッサ５で処理され、その計算値が適宜ＣＰＵ３に送ら
れて画像処理されて、各画像メモリに記憶される。
【００２９】輝度変換処理された濃淡輝度画像は、輝度
変換テーブル９で輝度変換されて輝度変換結果画像が作
成され、輝度変換処理前の濃淡輝度画像の輝度値と、輝
度変換処理後の濃淡輝度画像の輝度値の比率による画像
である輝度変換結果画像を作成して記憶する（ステップ
Ｓ５）。輝度変換結果画像は、ステップＳ３によって作
成されたＲ，Ｇ，Ｂ積分画像と掛け算されて、最終Ｒ，
Ｇ，Ｂ画像が作成される。最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像は主記憶
装置４に記憶される（ステップＳ６）。その後、この最
終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像に基づいて画像処理が行われ、駐車場
の車両検出が実行される（ステップＳ７）。
変換テーブル９で輝度変換されて輝度変換結果画像が作
成され、輝度変換処理前の濃淡輝度画像の輝度値と、輝
度変換処理後の濃淡輝度画像の輝度値の比率による画像
である輝度変換結果画像を作成して記憶する（ステップ
Ｓ５）。輝度変換結果画像は、ステップＳ３によって作
成されたＲ，Ｇ，Ｂ積分画像と掛け算されて、最終Ｒ，
Ｇ，Ｂ画像が作成される。最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像は主記憶
装置４に記憶される（ステップＳ６）。その後、この最
終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像に基づいて画像処理が行われ、駐車場
の車両検出が実行される（ステップＳ７）。
【００３０】図６乃至図８は、上記の駐車場車両検出方
法による各要部の画像を示している。尚、図６（ａ）乃
至図８（ａ）は、カラー画像であるが白黒画像として示
しており、車両の色彩の相違による輝度は十分に表され
ていない。図６（ｂ）乃至図８（ｂ）はその画像の説明
図である。図６（ａ）は夜間の駐車場の車両を撮影した
カラー画像による原画像であり、図７（ａ）は２枚の原
画像を積分した単純積分画像である。図８（ａ）は３２
枚の原画像を積分した積分画像に輝度変換して修正した
最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像である。
法による各要部の画像を示している。尚、図６（ａ）乃
至図８（ａ）は、カラー画像であるが白黒画像として示
しており、車両の色彩の相違による輝度は十分に表され
ていない。図６（ｂ）乃至図８（ｂ）はその画像の説明
図である。図６（ａ）は夜間の駐車場の車両を撮影した
カラー画像による原画像であり、図７（ａ）は２枚の原
画像を積分した単純積分画像である。図８（ａ）は３２
枚の原画像を積分した積分画像に輝度変換して修正した
最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像である。
【００３１】図６（ａ）は夜間の駐車場を撮影した１枚
のカラー画像による原画像であり、図６（ｂ）に示した
ように、ヘッドライト４０、路面４１、車両区画線４
２、テールランプ４３が部分的に確認できる程度であ
り、殆ど、この状態の画像からは車両を判別することが
できない。図７（ａ）はＲ，Ｇ，Ｂ積分画像であり、
Ｒ，Ｇ，Ｂ積分処理手段３1 によって、Ｒ，Ｇ，Ｂデジ
タル画像を２枚加算処理したものであり、図７（ｂ）に
示したように、ヘッドライトの光によるハレーション４
４が発生して、車両の検出が困難な状態となっている。
原画像で識別できた車両区画線４２がハレーション４４
で確認できない状態となっており、Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像
では車両の検出が不可能である。
のカラー画像による原画像であり、図６（ｂ）に示した
ように、ヘッドライト４０、路面４１、車両区画線４
２、テールランプ４３が部分的に確認できる程度であ
り、殆ど、この状態の画像からは車両を判別することが
できない。図７（ａ）はＲ，Ｇ，Ｂ積分画像であり、
Ｒ，Ｇ，Ｂ積分処理手段３1 によって、Ｒ，Ｇ，Ｂデジ
タル画像を２枚加算処理したものであり、図７（ｂ）に
示したように、ヘッドライトの光によるハレーション４
４が発生して、車両の検出が困難な状態となっている。
原画像で識別できた車両区画線４２がハレーション４４
で確認できない状態となっており、Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像
では車両の検出が不可能である。
【００３２】図８は、Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像と輝度変換結
果画像とを掛け算して得られる最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像であ
り、同図（ｂ）に示すように、図７のＲ，Ｇ，Ｂ積分画
像で現れたハレーション４４が解消され、１０台以上の
車両の輪郭が明確となり、車両の駐車状況を検出するこ
とができる画像となっている。このように画像処理した
後に、公知の種々の方法によって車両を抽出して、駐車
場に駐車している車両台数を検出することにより、駐車
率等を求めることができる。
果画像とを掛け算して得られる最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像であ
り、同図（ｂ）に示すように、図７のＲ，Ｇ，Ｂ積分画
像で現れたハレーション４４が解消され、１０台以上の
車両の輪郭が明確となり、車両の駐車状況を検出するこ
とができる画像となっている。このように画像処理した
後に、公知の種々の方法によって車両を抽出して、駐車
場に駐車している車両台数を検出することにより、駐車
率等を求めることができる。
【００３３】更に、上記実施形態は、カラーカメラで駐
車場の駐車車両を監視するものであるが、白黒カメラに
よっても実施し得る。白黒カメラによる夜間の撮影で
は、カラーカメラの撮影と同様にハレーションが発生す
る。白黒カメラで夜間の駐車場の駐車車両を撮影して車
両検出する場合には、白黒カメラからの映像信号を図１
の画像処理手段をそのまま利用できることは明らかであ
る。すなわち、白黒カメラによる映像信号による濃度信
号を輝度信号として画像処理すればよい。
車場の駐車車両を監視するものであるが、白黒カメラに
よっても実施し得る。白黒カメラによる夜間の撮影で
は、カラーカメラの撮影と同様にハレーションが発生す
る。白黒カメラで夜間の駐車場の駐車車両を撮影して車
両検出する場合には、白黒カメラからの映像信号を図１
の画像処理手段をそのまま利用できることは明らかであ
る。すなわち、白黒カメラによる映像信号による濃度信
号を輝度信号として画像処理すればよい。
【００３４】なお、白黒カメラ専用の画像処理回路を用
いる場合について、図９のブロック図を参照して説明す
る。図９に於いて、白黒カメラ２１で撮影された映像信
号は、ＲＧＢデコーダを用いることなく、ＡＤ変換回路
１１を介してデジタル信号に変換され、デジタル画像記
憶手段１２に記憶される。デジタル画像記憶手段１２に
格納された所定数の画像信号が積分処理手段１３によっ
て積分され、積分結果画像記憶手段１４に格納される。
積分結果画像記憶手段１４に格納された積分結果画像
は、先に説明した輝度変換処理手段（輝度変換テーブ
ル）１５によって輝度変換され、輝度変換結果画像記憶
手段１６に格納される。輝度変換結果画像記憶手段１６
に格納された輝度変換結果画像を最終画像とし、画像処
理手段４０に入力して画像処理することによってハレー
ションが除去され、駐車場の車両を検出することができ
る。
いる場合について、図９のブロック図を参照して説明す
る。図９に於いて、白黒カメラ２１で撮影された映像信
号は、ＲＧＢデコーダを用いることなく、ＡＤ変換回路
１１を介してデジタル信号に変換され、デジタル画像記
憶手段１２に記憶される。デジタル画像記憶手段１２に
格納された所定数の画像信号が積分処理手段１３によっ
て積分され、積分結果画像記憶手段１４に格納される。
積分結果画像記憶手段１４に格納された積分結果画像
は、先に説明した輝度変換処理手段（輝度変換テーブ
ル）１５によって輝度変換され、輝度変換結果画像記憶
手段１６に格納される。輝度変換結果画像記憶手段１６
に格納された輝度変換結果画像を最終画像とし、画像処
理手段４０に入力して画像処理することによってハレー
ションが除去され、駐車場の車両を検出することができ
る。
【００３５】図９の機能を備える画像処理回路によれ
ば、夜間であっても車両のヘッドライトやテールランプ
等によるハレーションを抑えた画像によって駐車車両の
検出ができる。白黒カメラの場合であってもカラーカメ
ラの場合と同様に、駐車車両の検出はハレーションを抑
えた最終画像に２値化処理等の種々公知の画像処理を実
施することによって車両検出ができる。
ば、夜間であっても車両のヘッドライトやテールランプ
等によるハレーションを抑えた画像によって駐車車両の
検出ができる。白黒カメラの場合であってもカラーカメ
ラの場合と同様に、駐車車両の検出はハレーションを抑
えた最終画像に２値化処理等の種々公知の画像処理を実
施することによって車両検出ができる。
【００３６】
【発明の効果】上記記載のように、本発明によれば、複
数枚のデジタル画像を時間方向に積分することによって
露光時間を長くしたのと同様の高ＳＮ比の画像を生成す
る。そして、その高ＳＮ画像に対して輝度変換テーブル
によって低輝度領域の輝度を向上させ、高輝度領域の輝
度を抑制するようにして輝度変換を実施している。その
ため、通常のカラーカメラや白黒カメラで高輝度領域の
ヘッドライト等によるハレーションを抑えることができ
るとともに、低輝度領域の車両を強調（表出）させた鮮
明な画像による精度の高い車両検出を可能とする効果を
有する。
数枚のデジタル画像を時間方向に積分することによって
露光時間を長くしたのと同様の高ＳＮ比の画像を生成す
る。そして、その高ＳＮ画像に対して輝度変換テーブル
によって低輝度領域の輝度を向上させ、高輝度領域の輝
度を抑制するようにして輝度変換を実施している。その
ため、通常のカラーカメラや白黒カメラで高輝度領域の
ヘッドライト等によるハレーションを抑えることができ
るとともに、低輝度領域の車両を強調（表出）させた鮮
明な画像による精度の高い車両検出を可能とする効果を
有する。
【００３７】又、本発明によれば、輝度変換テーブルに
よって加算輝度値（積分輝度値）を修正しているため
に、高速で輝度値を修正することができるので、速やか
に駐車状況を検出することができるとともに、夜間のヘ
ッドライトによるハレーションが発生した駐車場の車両
の検出感度の低下を解消することができるので、駐車状
況の検出が向上する利点がある。
よって加算輝度値（積分輝度値）を修正しているため
に、高速で輝度値を修正することができるので、速やか
に駐車状況を検出することができるとともに、夜間のヘ
ッドライトによるハレーションが発生した駐車場の車両
の検出感度の低下を解消することができるので、駐車状
況の検出が向上する利点がある。
【図１】本発明に係る駐車車両検出装置の機能ブロック
図である。
図である。
【図２】本発明に係る駐車車両検出装置の一実施形態を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図３】本発明に係る駐車車両検出方法の一実施形態を
示すフローチャート図である。
示すフローチャート図である。
【図４】輝度変換テーブルを示す図である。
【図５】積分画像の概念を示す説明図である。
【図６】夜間の駐車場をカラーカメラで撮影した原画像
を示す図である。
を示す図である。
【図７】夜間の駐車場をカラーカメラで撮影した複数の
原画像を積分して得た積分画像を示す図である。
原画像を積分して得た積分画像を示す図である。
【図８】積分画像に輝度変換処理を実施して得られる最
終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像を示す図である。
終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像を示す図である。
【図９】本発明に係る駐車車両検出装置の他の実施形態
の機能ブロック図である。
の機能ブロック図である。
１ Ｒ，Ｇ，Ｂデコーダ ２ ＡＤ変換器（Ｒ，Ｇ，Ｂ信号変換手段） ３ 中央処理装置（ＣＰＵ） ３1 Ｒ，Ｇ，Ｂ積分処理手段 ３2 濃淡輝度変換処理手段 ３3 乗算手段 ４ 主記憶装置（最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ，最終画
像記憶手段） ５ 画像プロセッサ ６，１２ Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ（Ｒ，Ｇ，Ｂ画像記憶
手段，デジタル画像記憶手段） １３ 積分処理手段 ７，１４ Ｒ，Ｇ，Ｂ積分結果画像メモリ（Ｒ，Ｇ，Ｂ
積分結果画像記憶手段，積分結果画像記憶手段） ８ 輝度画像メモリ（輝度画像記憶手段） ９，１５ 輝度変換テーブル（輝度変換処理手段） １０，１６ 輝度変換結果画像メモリ（輝度変換結果画
像記憶手段） １７ 最終画像記憶手段 ２０ カラーカメラ（撮影手段） ２１ 白黒カメラ ３０ 車両検出用データ生成部 ４０ 画像処理部（画像処理手段）
像記憶手段） ５ 画像プロセッサ ６，１２ Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ（Ｒ，Ｇ，Ｂ画像記憶
手段，デジタル画像記憶手段） １３ 積分処理手段 ７，１４ Ｒ，Ｇ，Ｂ積分結果画像メモリ（Ｒ，Ｇ，Ｂ
積分結果画像記憶手段，積分結果画像記憶手段） ８ 輝度画像メモリ（輝度画像記憶手段） ９，１５ 輝度変換テーブル（輝度変換処理手段） １０，１６ 輝度変換結果画像メモリ（輝度変換結果画
像記憶手段） １７ 最終画像記憶手段 ２０ カラーカメラ（撮影手段） ２１ 白黒カメラ ３０ 車両検出用データ生成部 ４０ 画像処理部（画像処理手段）
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 浅井 律雄 愛知県海部郡美和町大字篠田字面徳29─１ 名古屋電機工業株式会社美和工場内 (72)発明者 堀場 勇夫 愛知県刈谷市東境町新林50−２
Claims (5)
- 【請求項１】 時系列的に連続なＲ，Ｇ，Ｂ画像を積分
してＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を作成する積分処理手段と、 前記Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像から濃淡輝度画像を作成する濃
淡輝度変換処理手段と、 前記濃淡輝度画像を輝度変換する輝度変換テーブルと、 前記Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像と前記輝度変換テーブルによっ
て変換した輝度変換結果画像とを乗算して最終カラー画
像を得る乗算手段と、 前記乗算手段によって得られる最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像から
駐車車両を検出する画像処理手段とを具備することを特
徴とする駐車車両検出装置。 - 【請求項２】 駐車車両を撮影した画像を時系列的に積
分して積分画像を作成する積分処理手段と、 前記積分処理手段から得られる積分画像による濃淡画像
を輝度変換する輝度変換テーブルと、 前記輝度変換テーブルによって得られる画像から駐車車
両を検出する画像処理手段とを具備することを特徴とす
る駐車車両検出装置。 - 【請求項３】 前記輝度変換テーブルが、低輝度域を伸
長し、高輝度域を圧縮する関数によることを特徴とする
請求項１又は２に記載の駐車車両検出装置。 - 【請求項４】 駐車車両を撮影した画像信号をデジタル
化し、時系列的に積分してＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を作成
し、前記Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像から濃淡輝度画像に変換し
て、前記濃淡輝度画像を輝度変換テーブルを用いて輝度
変換して輝度変換結果画像を作成し、前記Ｒ，Ｇ，Ｂ積
分画像と前記輝度変換結果画像とを乗算して最終Ｒ，
Ｇ，Ｂ画像を作成し、前記最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像から駐車
車両を検出することを特徴とする駐車車両検出方法。 - 【請求項５】 駐車車両を撮影した画像信号をデジタル
化し、時系列的に積分して積分画像を作成し、積分した
濃淡画像を輝度変換テーブルによって輝度変換して輝度
変換結果画像を作成し、前記輝度変換結果画像に基づく
画像から駐車車両を検出することを特徴とする駐車車両
検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP12995796A JPH09311927A (ja) | 1996-05-24 | 1996-05-24 | 駐車車両検出装置及び駐車車両検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP12995796A JPH09311927A (ja) | 1996-05-24 | 1996-05-24 | 駐車車両検出装置及び駐車車両検出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09311927A true JPH09311927A (ja) | 1997-12-02 |
Family
ID=15022623
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP12995796A Pending JPH09311927A (ja) | 1996-05-24 | 1996-05-24 | 駐車車両検出装置及び駐車車両検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09311927A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000009448A (ja) * | 1998-06-26 | 2000-01-14 | Nichiha Corp | 表面形状データ作成システム及び記録媒体 |
| US7190402B2 (en) | 2001-05-09 | 2007-03-13 | Fanuc Ltd | Visual sensor for capturing images with different exposure periods |
| WO2016203616A1 (ja) * | 2015-06-18 | 2016-12-22 | 日産自動車株式会社 | 信号機検出装置及び信号機検出方法 |
| WO2019142586A1 (ja) * | 2018-01-17 | 2019-07-25 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 画像処理システム及び配光制御システム |
-
1996
- 1996-05-24 JP JP12995796A patent/JPH09311927A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000009448A (ja) * | 1998-06-26 | 2000-01-14 | Nichiha Corp | 表面形状データ作成システム及び記録媒体 |
| US7190402B2 (en) | 2001-05-09 | 2007-03-13 | Fanuc Ltd | Visual sensor for capturing images with different exposure periods |
| WO2016203616A1 (ja) * | 2015-06-18 | 2016-12-22 | 日産自動車株式会社 | 信号機検出装置及び信号機検出方法 |
| WO2019142586A1 (ja) * | 2018-01-17 | 2019-07-25 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 画像処理システム及び配光制御システム |
| JPWO2019142586A1 (ja) * | 2018-01-17 | 2020-12-17 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 画像処理システム及び配光制御システム |
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