JPWO2007029455A1 - 風景単調度演算装置及び方法 - Google Patents
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Abstract
Description
上記課題を解決するために、本発明の第1の風景単調度演算装置は、外観画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段により取得した外観画像に基づいて、前記外観画像に対応する風景の単調度を演算する単調度演算手段とを備える。
式(1)において、「総風景画像数」は、単調度を演算する対象となる風景画像の数を意味する。また、「総種類数」は、予め設定された複数の風景分類の数を意味し、例えば、予め設定された複数の風景分類が、「森林」、「街並み」、「開けた道」及び「その他」である場合には、総種類数は4となる。尚、「その他」を総種類数から除外してもよい。更に、単調度を0から100の範囲で表すために式(1)において、カウントされた回数をカウントされた回数−1に置き換えると共に、右辺に100を乗じてもよい。
式(2)において、プラス要素数とは、特徴判断の対象となっている風景の特徴を強める方向に作用する画像片分類結果を有する画像片の個数である。マイナス要素数とは、特徴判断の対象となっている風景の特徴を弱める方向に作用する分類結果を有する画像片の個数である。判断要素全体数とは、特徴判断に用いられる画像片分類結果を有する画像片の総数である。
但し、判断要素全体数=草木数+空数+人工物数……(4)
式(3)において、「草木数」は分類結果が「草木」である画像片の個数であり、「人工物数」は、分類結果が「人工物」である画像片の個数である。また、自然度の判断に用いる分類結果は「草木」、「空」、「人工物」であり、「判断要素全体数」は、草木数と、分類結果が「空」である画像片の個数(空数)と、人工物数とを合計した数である。
但し、判断要素全体数=草木数+空数+人工物数……(6)
式(5)において、都市度の判断に用いる分類結果は「草木」、「空」、「人工物」であるので、判断要素全体数は、草木数と、空数と、人工物数とを合計した数である。
但し、判断要素全体数=草木数+空数+人工物数……(8)
開けた道度の値は−1から+1までの間のいずれかの値になる。開けた道度がもっとも低いときには−1となり、開けた道度がもっとも高いときには+1になる。
上記課題を解決するために、本発明の風景単調度演算方法は、風景画像を、時間に対して順番に取得する、又は経路の一端から順番に取得する風景画像取得工程と、該順番に取得された風景画像を夫々、予め設定された複数の風景分類のうちのいずれかに分類する風景画像分類工程と、該分類された風景分類の時間的変化又は位置的変化に基づいて、前記順番に取得された風景画像の単調度を演算する単調度演算工程とを備える。
上記課題を解決するために、本発明のコンピュータプログラムは、上述した本発明の第1又は第2の風景単調度演算装置としてコンピュータを機能させる。
上記課題を解決するために、本発明のサーバは、上述した第1又は第2の風景単調度演算装置が演算した単調度を反映した地図情報を有する。
上記課題を解決するために、本発明の記録媒体は、上述した第1又は第2の風景単調度演算装置が演算した単調度を反映した地図情報を有する。
上記課題を解決するために、本発明のナビゲーション装置は、上述した第1又は第2の風景単調度演算装置が演算した単調度に基づいて経路誘導を行う。
本発明の第2の風景単調度演算装置は、風景画像取得手段、風景画像分類手段及び単調度演算手段を備えるので、風景の単調度を演算することが可能であり、例えば移動体の走行経路は単調であると判定することができる。例えば、走行経路が単調であると判定された場合には、例えば、警報を出力し、運転者に対して環境の変化を与えることにより、居眠り運転を防止することができる。或いは、移動体内での音楽、映像等を変更することにより、移動体内にいることに同乗者が飽きてしまうことを防止することができる。本発明の風景単調度演算方法は、風景画像取得工程、風景画像分類工程、単調度演算工程を備えるので、本発明の第2の風景単調度演算装置が有する各種利益を享受することが可能となる。本発明のコンピュータプログラムは、本発明の第1又は第2の風景単調度演算装置としてコンピュータを機能させるので、当該コンピュータプログラムをコンピュータに読み込んで実行させれば、本発明の第1又は第2の風景単調度演算装置を比較的簡単に実現できる。本発明のサーバは、単調度を反映した地図情報を有するので、例えば複数のユーザが地図情報を利用することができ大変便利である。本発明の記憶媒体は、単調度を反映した地図情報を有するので、例えば複数のユーザが地図情報を利用することができ大変便利である。本発明のナビゲーション装置は、単調度に基づいて経路誘導を行うので、単調度に応じた経路誘導が可能となる。
11 カメラ
12 入力部
13 障害物認識部
14 風景画像分類部
15 単調度演算部
16 記憶装置
141 画像分割部
142 色分析部
143 フラクタル次元解析部
144 人工物量認識部
145 画像片分類部
146 特徴判断部
147 画像分類部
151 変化回数カウント部
152 種類数カウント部
153 演算部
<第1実施例>
図1から図14を参照して、本発明の第1実施例に係る風景単調度演算装置について説明する。
先ず、図1を参照して、第1実施例に係る風景単調度演算装置の構造について説明する。ここに図1は、第1実施例に係る風景単調度演算装置の構造を示すブロック図である。
次に、図2から図12を参照して、第1実施例に係る風景単調度演算装置の動作について説明する。ここに図2は、第1実施例に係る風景単調度演算装置の動作を示すフローチャートである。
先ず、風景画像取得処理について、図2に加えて、主に図3及び図4を参照しながら説明する。ここに図3は、風景画像取得処理の内容を示すフローチャートであり、図4は、風景画像データに対応する風景画像を示めす説明図である。
次に風景画像分類処理について、図2に加えて、主に図5及び図6を参照しながら説明する。ここに図5は、風景画像分類処理の内容を示すフローチャートであり、図6は、図4中の画像を画像片に分割した状態を示す説明図である。
図5において、風景単調度演算装置1は、先ず、画像分割処理を行う(ステップ21)。画像分割処理は、風景画像取得処理により取得された風景画像データに対応する風景画像を複数の画像片に分割する処理である。画像分割処理は、画像分割部141により行われる。つまり、画像分割部141は、記憶装置16の作業領域に記憶された風景画像データに対応する風景画像を複数の画像片に分割し、各画像片に対応する画像片データを記憶装置16の作業領域に記憶する。例えば、風景画像データに対応する風景画像のサイズが1280×1024ピクセルである場合には、画像片のサイズは30×30ピクセル程度であることが望ましい。尚、画像片の大きさは、色分析処理、フラクタル次元解析処理、人工物量認識処理、特徴判断処理等の精度及び処理速度等を考慮して決めることが望ましい。
次に色分析処理について、図5に加えて、主に図7を参照しながら説明する。図7は、色分析処理の内容を示すフローチャートである。
次にフラクタル次元解析処理について、主に図5を参照しながら説明する。
次に人工物認識処理について、図5に加えて、主に図8及び図9を参照しながら説明する。ここに図8は、人工物量認識処理の内容を示すフローチャートであり、図9は、人工物量認識処理により、画像片から垂直エッジ成分が抽出された状態を示す説明図である。
次に画像片分類処理について、図5に加えて、主に図10及び図11を参照しながら説明する。ここに図10は、画像片分類処理において用いられる分類条件を示す説明図であり、図11は、画像片分類処理による画像片分類結果を示す説明図である。
次に特徴判断処理について、主に図5、図6及び図11を参照しながら説明する。
式(1)において、プラス要素数とは、特徴判断の対象となっている風景の特徴を強める方向に作用する画像片分類結果を有する画像片の個数である。マイナス要素数とは、特徴判断の対象となっている風景の特徴を弱める方向に作用する画像片分類結果を有する画像片の個数である。判断要素全体数とは、特徴判断に用いられる画像片分類結果を有する画像片の総数である。
但し、判断要素全体数=草木数+空数+人工物数……(3)
自然度の値は−1から+1までの間のいずれかの値になる。自然度がもっとも低いときには−1となり、自然度がもっとも高いときには+1になる。例えば図11中のイメージチャート56に示す各画像片の画像片分類結果に基づいて、図6中の画像52の自然度を計算すると、次のようになる。つまり、イメージチャート56において、草木数が30で、空数が28で、人工物数が20なので、自然度は、
(30−20)/78=0.13……(4)
である。自然度0が自然度の中間値なので、自然度が0の場合に「適度な自然がある」という評価をするとすれば、自然度0.13は、例えば「適度な自然がある」と評価することができる。
但し、判断要素全体数=草木数+空数+人工物数……(6)
都市度の値は−1から+1までの間のいずれかの値になる。都市度がもっとも低いときには−1となり、都市度がもっとも高いときには+1になる。例えば図11中のイメージチャート56に示す各画像片の分類結果に基づいて、図6中の画像52の自然度を計算すると、次のようになる。つまり、イメージチャート56において、草木数が30で、空数が28で、人工物数が20なので、都市度は、
{20−(30+28)}/78=−0.49……(7)
である。都市度0が都市度の中間値なので、都市度が0の場合に「適度な都市化がすすんでいる」という評価をするとすれば、都市度−0.49は、例えば「都市化があまり進んでいない」と評価することができる。
但し、判断要素全体数=草木数+空数+人工物数……(9)
開けた道度の値は−1から+1までの間のいずれかの値になる。開けた道度がもっとも低いときには−1となり、開けた道度がもっとも高いときには+1になる。例えば図11中のイメージチャート56に示す各画像片の画像片分類結果に基づいて、図6中の画像52の開けた道度を計算すると、次のようになる。つまり、イメージチャート56において、草木数が30で、空数が28で、人工物数が20なので、開けた道度は、
(28−30)/78=−0.03……(10)
である。開けた道度0が開けた道度の中間値なので、開けた道度が0の場合に「道路周囲の景観が適度に開けている」という評価をするとすれば、開けた道度−0.03は、例えば「道路周囲の景観が適度に開けている」と評価することができる。
次に画像分類処理について、主に図5及び図6を参照しながら説明する。
次に前処理について、図2に加えて、図12を参照しながら説明する。ここに図12は、風景画像と風景画像群の関係を示す説明図である。
次に単調度演算処理について、主に図2及び図12を参照しながら説明する。
式(11)において、「総風景画像群数」は、単調度を演算する対象となる風景画像群の数を意味する。また、「総種類数」は、予め設定された複数の風景分類の数を意味し、例えば、予め設定された複数の風景分類が、「森林」、「街並み」、「開けた道」、「その他」である場合には、総種類数は4となる。尚、「その他」を総種類数から除外してもよい。更に、単調度を0から100の範囲で表すために式(11)において、カウントされた回数をカウントされた回数−1に置き換えると共に、右辺に100を乗じてもよい。
同様に、コースBの単調度は、以下のように演算される。
同様に、コースCの単調度は、以下のように演算される。
同様に、コースDの単調度は、以下のように演算される。
このように演算された各コースの単調度を比較すると、コースAの単調度が100で最も大きく、コースDの単調度が10で最も小さいことが判定できる。即ち、コースAが最も単調であり、コースDが最も単調でない即ち最も変化に富んだコースであることが判定できる。
再び図2において、風景単調度演算装置1は、風景画像が単調であるか否かを判断する(ステップS7)。風景画像が単調であるか否かの判断は、単調度演算処理による単調度についての基準を予め設けることで行われる。例えば、単調度に対してある閾値を予め設定しておき、その閾値よりも高い場合には、その一連の風景画像は単調であると判断する。例えば単調度の閾値を80と設定し、単調度が80以上の場合には単調であると判断する。即ち、例えば、図13及び図14を参照して上述したコースAからコースDについて見れば、コースA及びコースBは、単調度が80以上であるので、「単調である」と判断され、コースC及びコースDは、単調度が80未満であるので、「単調でない」と判断される。
<他の実施例1>
上述した風景単調度演算装置1では、カメラ11等により取得された風景画像のみから単調度を演算しているが、画像以外の情報を用いて単調度を演算してもよい。即ち、例えば車外や車内或いは車両の情報を入力センサにより取得し、取得された情報を用いて単調度を演算してもよい。また、入力センサにより取得される情報は、複数種類を同時に取得してもよい。更に、入力センサにより取得される情報は、カメラ11等による風景画像と同時に取得してもよい。
<他の実施例2>
上述した風景単調度演算装置1では、カメラ11等により取得された風景画像のみから単調度を演算しているが、これに加えて、先行車両の有無、道路形状、路面状況等の画像を用いて単調度を演算してもよい。
この場合には、例えば風景画像のみから演算された単調度では、単調度が大きいと判断された経路においても、路面状況に例えば舗装されている状況と舗装されていない状況の変化が多ければ、単調度を小さいと判断するようにすることができる。
<他の実施例3>
上述した風景単調度演算装置1は、位置情報や時間情報に対応付けて外部のサーバに記憶されている風景画像を用いて単調度を演算してもよい。
<他の実施例4>
上述した風景単調度演算装置1において、カメラ11等により風景画像を取得する際に、カメラ11の撮影位置を示す位置情報やカメラ11の撮影年月日及び撮影時刻を示す時間情報を取得し、風景画像と位置情報や時間情報とを互いに対応づけて記憶装置16或いは外部のサーバに記憶してもよい。即ち、風景画像から演算される単調度と位置情報や時間情報とを互いに対応づけて記憶してもよい。尚、このような位置情報や時間情報は例えばGPS受信装置を用いることによって取得することができる。
更に、演算された単調度は、時間情報と互いに対応づけられているので、同じ位置における単調度の時系列の履歴情報として活用することができる。
<他の実施例5>
上述した風景単調度演算装置1において演算した単調度を地図情報に反映させて、この地図情報をディスク等の記録媒体、印刷物に記録してもよい。
<他の実施例6>
以上のような実施例は、専用の装置としてハードウェアと一体的に構成する形態で実現してもよいし、コンピュータにプログラムを読み込ませることによって実現してもよい。コンピュータにプログラムを読み込ませて実現する場合には、コンピュータを風景画像取得手段、風景画像分類手段、単調度演算手段として動作させるためのプログラムを作成する。
み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を
伴う風景単調度演算装置及び方法、並びにこれらの機能を実現するコンピュータプログラム、サーバ、記憶媒体及びナビゲーション装置もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。
Claims (21)
- 外観画像を取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段により取得した外観画像に基づいて、前記外観画像に対応する風景の単調度を演算する単調度演算手段と
を備えることを特徴とする風景単調度演算装置。 - 風景画像を、時間に対して順番に取得する、又は経路の一端から順番に取得する風景画像取得手段と、
該順番に取得された風景画像を夫々、予め設定された複数の風景分類のうちのいずれかに分類する風景画像分類手段と、
該分類された風景分類の時間的変化又は位置的変化に基づいて、前記順番に取得された風景画像の単調度を演算する単調度演算手段と
を備えることを特徴とする風景単調度演算装置。 - 前記単調度演算手段は、
所定期間に取得された又は相前後して取得された所定数の風景画像について、前記分類された風景分類が変化した回数をカウントし、
前記所定数の風景画像について、前記分類された風景分類の種類数をカウントし、
前記カウントされた回数及び前記カウントされた種類数に基づいて、前記単調度を演算することを特徴とする請求の範囲第2項に記載の風景単調度演算装置。 - 前記風景画像分類手段は、前記順番に取得された風景画像を前記順番の所定数毎に一群の風景画像群として、該風景画像群に含まれる前記風景画像の前記分類された風景分類に基づいて、前記風景画像群を前記予め設定された複数の風景分類のうちのいずれかに分類し、
前記単調度演算手段は、
所定期間に取得された又は相前後して取得された所定数の風景画像について、前記風景画像群が分類された風景分類が変化した回数をカウントし、
前記所定数の風景画像について、前記風景画像群が分類された風景分類の種類数をカウントし、
前記カウントされた回数及び前記カウントされた種類数に基づいて、前記単調度を演算することを特徴とする請求の範囲第2項に記載の風景単調度演算装置。 - 前記風景画像取得手段は、前記風景画像に対応する風景を撮影する撮影手段を含むことを特徴とする請求の範囲第2項に記載の風景単調度演算装置。
- 前記風景画像取得手段は、前記風景のうち前記風景画像に対応する物体、物体集合体又は景観と前記撮影手段との間に存在する障害物によって、前記風景が遮られていることを認識する障害物認識手段を備えることを特徴とする請求の範囲第5項に記載の風景単調度演算装置。
- 前記風景画像分類手段は、
前記順番に取得された風景画像が夫々分割されてなる複数の画像片の各々を、前記複数の風景分類のうちのいずれかに分類する画像片分類手段と、
前記画像片分類手段による画像片分類結果に基づいて、前記風景画像に含まれている風景の特徴を判断する特徴判断手段と
を含み、
該判断された特徴に応じて、前記順番に取得された風景画像を夫々分類することを特徴とする請求の範囲第2項に記載の風景単調度演算装置。 - 前記画像片分類手段は、
前記複数の画像片の各々についての色の性質を分析する色分析手段と、
前記複数の画像片の各々についてフラクタル次元解析を行うフラクタル次元解析手段と、
前記複数の画像片の各々に含まれている人工物又は人工部分の量を認識する人工物量認識手段と
を含み、
前記色分析手段による色分析結果、前記フラクタル次元解析手段によるフラクタル次元解析結果、及び前記人工物量認識手段による人工物又は人工部分の量の認識結果に基づいて前記複数の画像片の各々に含まれている前記風景の一部の種類を特定し、該特定された種類に基づいて分類することを特徴とする請求の範囲第7項に記載の風景単調度演算装置。 - 風景画像を、時間に対して順番に取得する、又は経路の一端から順番に取得する風景画像取得工程と、
該順番に取得された風景画像を夫々、予め設定された複数の風景分類のうちのいずれかに分類する風景画像分類工程と、
該分類された風景分類の時間的変化又は位置的変化に基づいて、前記順番に取得された風景画像の単調度を演算する単調度演算工程と
を備えることを特徴とする風景単調度演算方法。 - 請求の範囲第1項に記載の風景単調度演算装置としてコンピュータを機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
- 請求の範囲第2項に記載の風景単調度演算装置としてコンピュータを機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
- 請求の範囲第1項に記載の風景単調度演算装置が演算した単調度を反映した地図情報を有することを特徴とするサーバ。
- 請求の範囲第2項に記載の風景単調度演算装置が演算した単調度を反映した地図情報を有することを特徴とするサーバ。
- 請求の範囲第1項に記載の風景単調度演算装置が演算した単調度を反映した地図情報を有することを特徴とする記録媒体。
- 請求の範囲第2項に記載の風景単調度演算装置が演算した単調度を反映した地図情報を有することを特徴とする記録媒体。
- 請求の範囲第1項に記載の風景単調度演算装置が演算した単調度に基づいて経路誘導を行うことを特徴とするナビゲーション装置。
- 請求の範囲第2項に記載の風景単調度演算装置が演算した単調度に基づいて経路誘導を行うことを特徴とするナビゲーション装置。
- 前記単調度を色情報として表示することを特徴とする請求の範囲第16項に記載のナビゲーション装置。
- 前記単調度を色情報として表示することを特徴とする請求の範囲第17項に記載のナビゲーション装置。
- 前記単調度と運転者の生体情報とに基づいて経路誘導を行うことを特徴とする請求の範囲第16項に記載のナビゲーション装置。
- 前記単調度と運転者の生体情報とに基づいて経路誘導を行うことを特徴とする請求の範囲第17項に記載のナビゲーション装置。
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