JPWO2017056484A1 - 画像処理装置、ステレオカメラ装置、車両及び画像処理方法 - Google Patents

画像処理装置、ステレオカメラ装置、車両及び画像処理方法 Download PDF

Info

Publication number
JPWO2017056484A1
JPWO2017056484A1 JP2017542747A JP2017542747A JPWO2017056484A1 JP WO2017056484 A1 JPWO2017056484 A1 JP WO2017056484A1 JP 2017542747 A JP2017542747 A JP 2017542747A JP 2017542747 A JP2017542747 A JP 2017542747A JP WO2017056484 A1 JPWO2017056484 A1 JP WO2017056484A1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
camera
edge
image processing
frames
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2017542747A
Other languages
English (en)
Inventor
直人 大原
直人 大原
修身 井上
修身 井上
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Kyocera Corp
Original Assignee
Kyocera Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Kyocera Corp filed Critical Kyocera Corp
Publication of JPWO2017056484A1 publication Critical patent/JPWO2017056484A1/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13Edge detection
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60RVEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R11/00Arrangements for holding or mounting articles, not otherwise provided for
    • B60R11/04Mounting of cameras operative during drive; Arrangement of controls thereof relative to the vehicle
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60RVEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C3/00Measuring distances in line of sight; Optical rangefinders
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/174Segmentation; Edge detection involving the use of two or more images
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/50Depth or shape recovery
    • G06T7/536Depth or shape recovery from perspective effects, e.g. by using vanishing points
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/80Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • G06T7/85Stereo camera calibration
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/56Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60RVEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R2300/00Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle
    • B60R2300/10Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by the type of camera system used
    • B60R2300/107Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by the type of camera system used using stereoscopic cameras
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60RVEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R2300/00Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle
    • B60R2300/40Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by the details of the power supply or the coupling to vehicle components
    • B60R2300/402Image calibration
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10016Video; Image sequence
    • G06T2207/10021Stereoscopic video; Stereoscopic image sequence
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30248Vehicle exterior or interior
    • G06T2207/30252Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
    • G06T2207/30256Lane; Road marking

Abstract

画像処理装置12は、カメラ11aによって撮像された画像を取得する入力部15と、入力部15によって取得された複数フレームの画像それぞれから、カメラ11aの被写体に含まれる互いに平行な2本以上の直線の少なくとも1本に対応するエッジを検出し、検出されたエッジを評価して使用するフレームを選別し、複数の選別されたフレームから得られるエッジの画素の近似直線に基づいて、カメラ11aの較正データを算出するコントローラ16と、を備える。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、2015年9月28日出願の日本国特許出願2015−190449の優先権を主張するものであり、当該出願の開示全体を、ここに参照のために取り込む。
本開示は、画像処理装置、ステレオカメラ装置、車両及び画像較正方法に関する。
自動車等の車両に、複数のカメラを用いて被写体までの距離を測定するステレオカメラ装置がある。
被検出物までの距離を正確に算出するには、ステレオカメラを構成する2台のカメラの相対的な位置がずれていないことが前提である。ところが、ステレオカメラの取付け精度が低かったり、ステレオカメラの取付け後に外部からの振動及び衝撃、並びに経時変化によってその位置が変化したりすることによって、2台のカメラの相対的な位置がずれてしまうことがある。
そこで、ステレオカメラの位置のずれに起因した画像のずれを、基準画像及び参照画像に撮像された白線等の区画線に基づいて較正する方法が知られている(例えば、特許文献1参照)。基準画像及び参照画像にそれぞれ撮像されている路面上の2本の白線それぞれを延長した延長線の交点である消失点に対応する3次元座標空間上での点は、3次元座標空間上においてステレオカメラから無限遠にある。すなわち、2台のカメラが正確な位置で取り付けられている場合、基準画像での消失点と、参照画像での消失点との視差dは0である。そのため、特許文献1に記載の距離補正装置は、右の画像(基準画像)及び左の画像(参照画像)のそれぞれ2本の直線を延長した消線の交点(消失点)を算出し、それらの視差dを0とするように較正誤差を決定している。
特表2008−509619号公報
本開示の画像処理装置は、入力部とコントローラとを備える。前記入力部は、カメラにから複数のフレームを含む映像を取得する。前記コントローラは、前記入力部によって取得された前記複数フレームの前記画像それぞれから、前記カメラの被写体において互いに平行な2本以上の直線の少なくとも1本に対応するエッジを検出する。前記コントローラは、前記検出された前記エッジを評価して使用するフレームを選別する。前記コントローラは、複数の選別された前記フレームから得られる前記エッジの近似直線に基づいて、前記カメラから取得する映像の較正データを算出する。
本開示のステレオカメラ装置は、ステレオカメラと画像処理装置とを備える。前記画像処理装置は、入力部とコントローラとを含む。前記入力部は、前記ステレオカメラから複数のフレームを含む映像を取得する。前記コントローラは、前記入力部によって取得された前記複数フレームの前記画像それぞれから、前記カメラの被写体において互いに平行な2本以上の直線の少なくとも1本に対応するエッジを検出する。前記コントローラは、前記検出された前記エッジを評価して使用するフレームを選別する。前記コントローラは、複数の選別された前記フレームから得られる前記エッジの近似直線に基づいて、前記カメラから取得する映像の較正データを算出する。
本開示の車両は、ステレオカメラと画像処理装置とを備える。前記画像処理装置は入力部とコントローラとを含む。前記入力部は、前記ステレオカメラから複数のフレームを含む映像を取得する。前記コントローラは、前記入力部によって取得された前記複数フレームの前記画像それぞれから、前記カメラの被写体において互いに平行な2本以上の直線の少なくとも1本に対応するエッジを検出する。前記コントローラは、前記検出された前記エッジを評価して使用するフレームを選別する。前記コントローラは、複数の選別された前記フレームから得られる前記エッジの近似直線に基づいて、前記カメラから取得する映像の較正データを算出する。
本開示の画像処理方法は、入力部が、カメラから複数のフレームを含む映像を取得することを含む。前記画像処理方法は、コントローラが、前記入力部によって取得された前記複数フレームの前記画像それぞれから、前記カメラの被写体において互いに平行な2本以上の直線の少なくとも1本に対応するエッジを検出することを含む。前記画像処理方法は、前記コントローラが、前記検出された前記エッジを評価して使用するフレームを選別することを含む。前記画像処理方法は、前記コントローラが、複数の選別された前記フレームから得られる前記エッジの近似直線に基づいて、前記カメラから取得する映像の較正データを算出することを含む。
図1は、道路上を走行するステレオカメラ装置を搭載した車両を簡略化して示す図である。 図2は、複数の実施形態の一つに係るステレオカメラ装置の概略構成を示すブロック図である。 図3は、入力部によって取得された画像の例を示す図である。 図4は、図2に示すエッジ検出部によって変換された2値画像の例を示す図であり、図4(a)は、所定の閾値以上の数のエッジが検出される2値画像の例を示す図、図4(b)は、所定の閾値未満の数のエッジが検出される2値画像の例を示す図である。 図5は、図2に示すエッジ検出部によって検出された関心領域内のエッジの集合を示す図であり、図5(a)は、2本の区画線を有する坂道を撮像した画像から検出されたエッジの集合を示す図であり、図5(b)は、平行な2本の区画線を有する平坦な道を撮像した画像から検出されたエッジの集合を示す図であり、図5(c)は、2本の区画線を有するカーブしている道を撮像した画像から検出されたエッジの集合を示す図である。 図6は、画像特徴量のヒストグラムの例を示す図である。 図7は、画像処理装置が行う画像較正の手順を示すフローチャートである。 図8は、判定部が行う判定処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
上述のような従来技術の方法では、複数フレームの画像のうち、撮像された白線等の区画線が部分的に消えていることにより区画線が正確に検出されない画像があった場合、それらの区画線に基づいて算出した消失点は正確でない場合がある。そのため、正確に画像を較正することができないおそれがある。また、複数フレームの画像のうち、2本の区画線が直線でない画像があった場合には、それらの区画線に基づいて算出した消失点は無限遠にはない。そのため、それらの消失点の視差dを0とするようにしても正確に画像を較正することができないおそれがある。
本開示によれば、画像をより正確に較正することができる。
以下、本開示の実施の形態について、図面を参照して説明する。
図1に示す3次元座標空間において、車両1の進行方向(図において上方向)をZ方向、車両1の車幅方向(図において右方向)をX方向とし、X方向及びZ方向に直交する方向(紙面に直交する方向)である高さ方向をY方向として、説明がされる。ここで、本開示における「車両」は、自動車、鉄道車両、産業車両、及び生活車両を含むが、これに限られない。例えば、車両は、滑走路を走行する飛行機を含んでよい。自動車は、乗用車、トラック、バス、二輪車、及びトロリーバス等を含むがこれに限られず、道路上を走行する他の車両を含んでよい。軌道車両は、機関車、貨車、客車、路面電車、案内軌道鉄道、ロープウエー、ケーブルカー、リニアモーターカー、及びモノレールを含むがこれに限られず、軌道に沿って進む他の車両を含んでよい。産業車両は、農業及び建設向けの産業車両を含む。産業車両には、フォークリフト、及びゴルフカートを含むがこれに限られない。農業向けの産業車両は、トラクター、耕耘機、移植機、バインダー、コンバイン、及び芝刈り機を含むが、これに限られない。建設向けの産業車両は、ブルドーザー、スクレーバー、ショベルカー、クレーン車、ダンプカー、及びロードローラを含むが、これに限られない。生活車両は、自転車、車いす、乳母車、手押し車、及び電動立ち乗り2輪車を含むが、これに限られない。車両の動力機関は、ディーゼル機関、ガソリン機関、及び水素機関を含む内燃機関、並びにモーターを含む電気機関を含むが、これに限られない。車両は、人力で走行するものを含む。なお、車両の分類は、上述に限られない。例えば、自動車は、道路を走行可能な産業車両を含んでよく、複数の分類に同じ車両が含まれてよい。
ステレオカメラ装置10は、第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bの2つのカメラを含んで構成されるステレオカメラ11と、ステレオカメラ11に電気的に接続された画像処理装置12とを備える。「ステレオカメラ」とは、互いに視差を有し、互いに協働する複数のカメラである。ステレオカメラは、少なくとも2つ以上のカメラを含む。ステレオカメラでは、複数のカメラを協働させて、複数の方向から対象を撮像することが可能である。ステレオカメラには、複数のカメラを協働させて対象を同時に撮像することができるものが含まれる。撮影の「同時」は、完全な同じ時刻に限られない。例えば、(i)複数のカメラが同時刻に撮像すること、(ii)複数のカメラが同じ信号に基づいて撮像すること、及び(iii)複数のカメラが各々の内部時計において同時刻に撮像することは、本開示における「同時」に撮影するに含まれる。撮像の時間基準には、撮像の開始時刻、撮像の終了時刻、撮像した画像データの送信時刻、及び画像データを相手機器が受信した時刻が含まれる。ステレオカメラは、1つの筐体に複数のカメラが含まれる機器であってよい。ステレオカメラは互いに独立し、且つ互いに離れて位置する2台以上のカメラを含む機器であってよい。ステレオカメラは、互いに独立した複数のカメラに限られない。本開示では、例えば、離れた2箇所に入射される光を1つの受光素子に導く光学機構を有するカメラをステレオカメラとして採用できる。ステレオカメラ装置10においては、互いに独立する第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bの2台が並んでいる。本開示では、同じ被写体を異なる視点から撮像した複数の画像を「ステレオ画像」と呼ぶことがある。
第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bは、個体撮像素子を含む。個体撮像素子は、CCDイメージセンサ(Charge-Coupled Device Image Sensor)、及びCMOSイメージセンサ(Complementary MOS Image Sensor)を含む。第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bは、レンズ機構を含んでよい。
第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bの光軸は、同じ対象物を撮像可能な方向を向いている。第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bは、互いの光軸が異なる。第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bは、撮像した画像に少なくとも同じ対象物が含まれるように、光軸及び位置が定められる。第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bの光軸は、互いに平行になるように向けられる。この平行は、厳密な平行に限られず、組み立てのずれ、取付けのずれ、及びこれらの経時によるずれを許容する。第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bの光軸は、平行に限られず、互いに異なる方向でよい。
第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bは、車両1に対する位置及び向きの変化が少なくなるように、車両1の車体に対して固定される。第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bは、固定されていても、車両1に対して位置及び向きが変化する場合がある。第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bの光軸は、車両1の前方(Z方向)を向いている。
ステレオカメラ装置10は、走行中に路面13に描かれた、たとえば、車道境界線、車道中央線等の区画線14a〜14d、先行車両、障害物等の種々の被写体を撮像することができる。第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bの光軸は、Z方向から路面13側に傾いている。第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bの光軸は、Z方向を向いていてよく、Z方向から空側に傾いていてよい。第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bの光軸の向きは、用途に応じて適宜変更される。
第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bは、光軸に交わる方向において離れて位置している。複数の実施形態のうちの1つにおいて、第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bは、車両1の車幅方向(X方向)に沿って位置している。第1のカメラ11aは、前方を向いたときに第2のカメラ11bの左側に位置し、第2のカメラ11aは、前方を向いたときに第1のカメラ11aの右側に位置する。第1のカメラ11aと第2のカメラ11bとの位置の違いにより、各カメラ11a,11bで撮像した2つの画像において、互いに対応する被写体の位置は、異なる。第1のカメラ11aから出力される画像と、第2のカメラ11bから出力される画像とは、異なる視点から撮像したステレオ画像となる。車幅方向(X方向)に横並びに離間して配置される。第1のカメラ11aと第2のカメラ11bとの光学中心を結んだ距離を「基線長」と呼び、その方向を「基線長方向」と呼ぶ。したがって、本実施の形態における基線長方向は、X方向となる。
複数の実施形態のうちの1つにおいて、第1カメラ61及び第2カメラ62光軸は、車両1の前方(Z方向)に向けて、車両1の前側に固定されている。複数の実施形態のうちの1つにおいて、第1カメラ61及び第2カメラ62は、車両1のウインドシールドを介して車両1の外部を撮像できる。複数の実施形態において、第1カメラ61及び第2カメラ62は、車両1のフロントバンパー、フェンダーグリル、サイドフェンダー、ライトモジュール、及びボンネットのいずれかに固定されていてよい。第1のカメラ11aと第2のカメラ11bとの位置はこれに限られず、複数の実施形態のうちの他の1つにおいて、第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bは、上下方向(Y方向)又はXY平面内の斜め方向に沿って位置してよい。 その場合、第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bから出力される画像は、それぞれ上下方向又は斜め方向に視差を有するステレオ画像となる。
以降の説明においては、第1のカメラ11aから出力される画像、及び第2のカメラ11bから出力される画像の画像空間において、3次元座標空間のX方向を投影した方向をx方向、3次元座標空間のY方向を投影した方向をy方向とする。
本実施の形態では、第1のカメラ11aにより出力された画像を基準画像とし、第2のカメラ11bにより出力された画像を参照画像とする。ステレオカメラ装置10は、基準画像に対する参照画像の視差を算出する。第1のカメラ11aと第2のカメラ11bとしては、同一の仕様のものを用いてよい。第1のカメラ11aと第2のカメラ11bとしては、異なる仕様のものを用いてよい。第2のカメラ11bにより基準画像を撮像し、第1のカメラ11aにより参照画像を撮像することとしてよい。
第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bは、それぞれ撮像した画像をデジタルデータとして、車両1内に設けられた画像処理装置12に出力する。画像処理装置12は、第1のカメラ11aから出力される基準画像及び第2のカメラ11bから出力される参照画像の各々に対して、種々の処理を行うことができる。画像処理装置12は、車両1内の他の情報処理装置とCAN(Controller Area Network)等のネットワークを介して、情報を送受信してよい。
図2は、本実施の形態に係るステレオカメラ装置10の概略構成を示すブロック図である。前述のように、ステレオカメラ装置10は、ステレオカメラ11と画像処理装置12とを備える。画像処理装置12は、入力部15と、コントローラとしての制御部16と、較正データメモリ17とを含んで構成されている。
入力部15は、画像処理装置12へ画像データを入力する入力インタフェースである。入力部15は、物理コネクタ、及び無線通信機が採用できる。物理コネクタは、電気信号による伝送に対応した電気コネクタ、光信号による伝送に対応した光コネクタ、及び電磁波による伝送に対応した電磁コネクタが含まれる。電気コネクタは、IEC60603に準拠するコネクタ、USB規格に準拠するコネクタ、RCA端子に対応するコネクタを含む。電気コネクタは、EIAJ CP-1211Aに規定されるS端子に対応するコネクタ、EIAJ RC-5237に規定されるD端子に対応するコネクタを含む。電気コネクタは、HDMI(登録商標)規格に準拠するコネクタ、及びBNCを含む同軸ケーブルに対応するコネクタを含む。光コネクタは、IEC 61754に準拠する種々のコネクタを含む。無線通信機は、Bluetooth(登録商標)、及びIEEE802.11を含む各規格に準拠する無線通信機を含む。無線通信機は、少なくとも1つのアンテナを含む。
入力部15には、第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bそれぞれから、図3に示すような基準画像及び参照画像(以降、基準画像及び参照画像のうちの任意の画像を単に「画像」という)の画像データが入力される。入力部15は入力された画像データを制御部16に引き渡す。入力部15への入力は、有線ケーブルを介した信号入力、及び無線接続を介した信号入力を含む。入力部15は、ステレオカメラ11の撮像信号の伝送方式に対応してよい。
制御部16は、画像処理装置12の種々の演算処理を実行する部分である。制御部16は、一つまたは複数のプロセッサを含む。制御部16もしくはプロセッサは、種々の処理のためのプログラム及び演算中の情報を記憶する1または複数のメモリを含んでよい。メモリは、揮発性メモリ及び不揮発性メモリが含まれる。メモリは、プロセッサと独立しているメモリ、及びプロセッサの内蔵メモリが含まれる。プロセッサには、特定のプログラムを読み込ませて特定の機能を実行する汎用のプロセッサ、特定の処理に特化した専用のプロセッサが含まれる。専用のプロセッサには、特定用途向けIC(ASIC;Application Specific Integrated Circuit)が含まれる。プロセッサには、プログラマブルロジックデバイス(PLD;Programmable Logic Device)が含まれる。PLDには、FPGA(Field-Programmable Gate Array)が含まれる。制御部16は、一つまたは複数のプロセッサが協働するSoC(System-on-a-Chip)、及びSiP(System In a Package)のいずれかであってよい。
較正データメモリ17は、較正データ算出部21によって算出された較正データを記憶するための書き換え可能なメモリを含む。較正データメモリ17は、例えば、フラッシュメモリ、磁気抵抗メモリ(MRAM(Magnetoresistive Random Access Memory))を用いることができる。較正データメモリ17は、例えば、強誘電体メモリ(FeRAM(Ferroelectric Random Access Memory))などの不揮発性メモリ等を用いることができる。
複数の実施形態の1つにおける制御部16の各構成要素が説明される。複数の実施形態のうちの1つにおいて、制御部16は、エッジ検出部18、判定部19、画像特徴量算出部20、較正データ算出部21、画像較正部22、及び視差算出部23を含む。各機能ブロックは、ハードウエアモジュールであってよく、ソフトウエアモジュールであってよい。制御部16は、各機能ブロックが行える動作を実行できる。制御部16は、各機能ブロックの全ての動作を実行してよい。各機能ブロックが行う動作は、制御部16が行う動作として言い換えてよい。制御部16が各機能ブロックのいずれかを使役して行う処理は、制御部16が自ら実行してよい。
エッジ検出部18は、入力部15によって取得された画像から少なくとも1本のエッヂを検出する。例えば、エッヂ検出部18は、ある画素が近くの画素との画素値の差が所定の値以上であると、当該ある画素、若しくは当該ある画素と当該近くの画素との間をエッヂとして検出する。エッヂ検出部18は、画像における関心領域(Region of Interest : ROI)内からエッヂを検出する。ここで、関心領域とは、車両1に取り付けられたステレオカメラ装置の複数のカメラが出力した画像において、カメラの被写体に含まれる互いに平行な2本以上の直線が映ることが経験的に見込まれる領域である。関心領域は、予め設定される。カメラの被写体に含まれる互いに平行な2本以上の直線としては、例えば、図3の点線内で示されるような区画線14cまたは14dが挙げられる。ここでの2本以上の直線についての「平行」は、厳密な平行に限られず、所定の範囲内のずれを許容する。
道路上の区画線14c,14dが撮像されている画像において、画像上の区画線14c,14dに相当する画素と区画線14c,14dに近い道路に相当する画素とは画素値の差が所定の値以上となる。区画線14c,14dの端部に相当する画素は、エッヂ検出部18によってエッジとして検出される。制御部16は、画像からエッジを検出することによって、区画線14c,14dに相当する部分を特定できる。
エッジ検出部18は、入力部15によって取得された画像をグレースケール画像に変換する。エッヂ検出部18は、キャニー法等を用いることによって、グレースケール画像の関心領域内の画像のエッジを強調して、図4に示すような反転2値画像に変換してよい。図4に示される画像は反転2値画像となっているが、2値画像であってよい。エッヂ検出部18は、検出された各エッジの画像空間内の位置を表す位置座標を特定する。
判定部19は、エッジ検出部18で検出したエッジが較正データとして使用可能であるか否かを評価する。この評価によって、ステレオカメラ11によって撮像された複数のフレームの画像のうち、較正データとして使用するフレームが選別される。判定部19は、画素数判定部24、曲線判定部25、直線判定部26等の機能ブロックを含んで構成される。
制御部16は、全体を制御するプロセッサとは別に、判定部19専用の1または複数のプロセッサを含んでよい。判定部19専用の1または複数のプロセッサは、ASICを含んでよい。判定部19は、複数フレームのそれぞれについての判定処理を並列に行ってよい。
判定部19の各構成要素が説明される。
画素数判定部24は、エッジ検出部18によって検出されたエッジの画素数を算出し、算出されたエッジの画素数が所定の閾値以上であるか否かを判定する。画素数判定部24は、例えば、図4(a)に例として示すような2値画像を、エッジの画素数が所定の閾値以上であると判定される。画素数判定部24は、例えば、図4(b)に例として示すような2値画像を、エッジの画素数が所定の閾値未満であると判定する。ここで、所定の閾値とは、エッジの画素数がこの値以上である場合に、エッジの画素の集合が線であるとみなせる値である。所定の閾値は、例えば、2値画像のエッジが線幅1画素で細線化した場合、関心領域の縦の画素数の、例えば40%である。所定の閾値は、40%に限られず、他の値を設定することも可能である。
画素数判定部24によってエッジの画素数が所定の閾値以上であると判定された画像は、次に説明する曲線判定部25による処理の対象となる。
曲線判定部25は、エッジ検出部18によって検出されたエッジの画素数が所定の閾値以上である場合、検出されたエッジの画像空間内での位置に基づいてエッヂの近似曲線を算出する。具体的には、曲線判定部25は、x方向、y方向で表される画像空間において近似曲線を表す式(1)に示される二次関数に各エッジの座標をフィッティングさせることによって、式(1)に示される2次の係数aを算出する。
y=ax2+bx+c (1)
曲線判定部25は、算出された2次の係数aの絶対値が所定の閾値未満であるか否かを判定する。ここで、所定の閾値とは、2次の係数がこの値未満である場合にエッジの集合によって形成される近似線が直線であるとみなせる値であり、予め設定される値である。
図5を用いて曲線判定部25による演算例が説明される。図5(a)は、2本の区画線を有する坂道(勾配R=100m)を撮像した画像から検出されたエッジの集合を示す図である。図5(b)は、平行な2本の区画線を有する平坦な道を撮像した画像から検出されたエッジの集合を示す図である。図5(c)は、2本の区画線を有するカーブしている道(右カーブR=40m)を撮像した画像から検出されたエッジの集合を示す図である。図5(a)〜図5(c)は、左上の点を原点とし、横軸をx軸、縦軸をy軸として画素単位で座標をとっている。各図の下は、検出された2つのエッジの集合のうち、右側のエッジの集合をフィッティングして算出した2次関数を示している。2本の区画線14a、14bを有する坂道を撮像した画像において係数aの絶対値の所定の閾値が例えば0.010であるとする。この場合、図5(a)に例として示すように、平行な2本の区画線を有する坂道を撮像した画像では、エッジの座標をフィッティングして得られた2次関数の2次の係数aの絶対値は0.143である。曲線判定部25は、係数aが所定の閾値以上であると判定する。また、図5(b)に例として示すような、平行な2本の区画線を有する平坦な道を撮像した画像では、2次の係数aの絶対値は0.005である。曲線判定部25、2次の係数aが所定の閾値未満であると判定する。また、図5(c)に例と示すような、平行な2本の区画線を有するカーブしている道を撮像した画像では、2次の係数aの絶対値は0.876である。曲線判定部25は、係数aが所定の閾値以上であると判定する。
曲線判定部25によって2次の係数aの絶対値が所定の閾値未満であると判定された画像は、次に説明する直線判定部26による処理の対象となる。
直線判定部26は、曲線判定部25によって近似曲線の2次の係数aの絶対値が所定の閾値未満であると判定された画像について、エッジ検出部18によって検出されたエッジの画像空間内での位置座標に基づいて近似直線の平均二乗誤差を算出する。具体的には、直線判定部26は、近似直線を表す式(2)に示される一次関数に、エッジ検出部18によって検出された各エッジの座標をフィッティングさせることによって、式(2)に示される一次の係数d及び定数eを算出する。
y=dx+e (2)
直線判定部26は、算出された近似直線を表す一次関数についての各エッジの座標の平均二乗誤差を算出する。そして、直線判定部26は、算出された平均二乗誤差が所定の閾値未満であるか否かを判定する。
直線判定部26によって平均二乗誤差が所定の閾値未満であると判定された画像は、較正データ算出のために使用可能であると評価される。
画像特徴量算出部20は、エッジの近似線が直線であると判定された場合に判定部19によって出力された近似直線を表す情報に基づいて画像特徴量を算出する。画像特徴量とは、画像を特徴付ける量であり、例えば、図3に例を示した画像に撮像されている2本の区画線の交点である消失点の画像空間での位置座標である。画像特徴量は、例えば2本の区画線のなす区画線交差角度θであってもよい。画像特徴量は、所定のy座標での2本の区画線の間の距離である区画線距離L等であってもよい。
較正データ算出部21は、画像特徴量算出部20によって算出された複数の画像特徴量の統計値に基づいて、基準画像に対して参照画像を較正するための較正データを算出して、較正データメモリ17に格納する。この較正データは、後述する画像較正部22での較正に使用される。
統計値とは、複数の画像特徴量を統計的に処理した値である。統計値は、例えば、画像特徴量の最頻値、中央値、平均値等の任意の統計的な処理によって算出される値である。例えば、較正データ算出部21は、複数の画像特徴量のヒストグラムを生成して、その最頻値に基づいて較正データを算出する。画像特徴量のヒストグラムは、横軸に画像特徴量そのもの、縦軸に画像特徴量ごとの出現数をとったものでもよい。画像特徴量のヒストグラムは、図6に示すように、画像特徴量の所定の範囲を横軸にとり、その範囲の画像特徴量(図6の例では消失点のx座標)の出現数をとったものでもよい。
具体的には、較正データ算出部21は、画像特徴量算出部20によって複数フレームの基準画像からそれぞれ出力された2本の近似直線の交点である消失点の位置座標のヒストグラムを生成し、その統計値を第1の消失点の位置座標として算出する。ここで統計値の基となるフレーム数は、例えば、10000フレームとすることができる。較正データ算出部21が較正データを算出する場合、各消失点のx座標及びy座標の統計値を第1の消失点の位置座標とする。また、較正データ算出部21は、画像特徴量算出部20によって複数フレームの参照画像からそれぞれ出力された2本の近似直線の交点である消失点の位置座標の統計値を、第1の消失点の座標と同様の方法により、第2の消失点の位置座標として算出する。
較正データ算出部21は、上記のように各フレームにおける消失点の統計値を第1の消失点としている。較正データ算出部21は、例えば、異なるフレームにおいて使用可能と判定された区画線14c及び14dのエッジに基づく2本の近似直線を算出し、それらの交点を第1の消失点としてよい。較正データ算出部21は、例えば、異なるフレームにおいて使用可能と判定された区画線14c及び14dのエッヂに基づく2本の近似直線を算出し、それらの交点を第2の消失点としてよい。較正データ算出部21は、異なるフレームから第1の消失点及び第2の消失点の少なくとも一方を算出することで、区画線14c、14dのいずれか一方のエッヂしか使用可能と判定されないフレームを利用することができる。
較正データ算出部21は、第1の消失点の位置座標と第2の消失点の位置座標とが一致するように基準画像に対して参照画像を較正するための較正データを算出する。
また、較正データ算出部21は、画像特徴量算出部20によって複数フレームの基準画像からそれぞれ出力された2本の近似直線の区画線交差角度θの統計値を第1の区画線交差角度θ1として算出してもよい。この場合、較正データ算出部21は、画像特徴量算出部20によって複数フレームの参照画像からそれぞれ出力された2本の近似直線の区画線交差角度θの統計値を第2の区画線交差角度θ2として算出する。そして、較正データ算出部21は、第1の区画線交差角度θ1と第2の区画線交差角度θ2とが一致するように、基準画像に対して参照画像の画角を較正するための較正データを算出する。
また、較正データ算出部21は、画像特徴量算出部20によって複数フレームの基準画像からそれぞれ出力された2本の近似直線の区画線距離Lの統計値を第1の区画線距離L1として算出してもよい。この場合、較正データ算出部21は、画像特徴量算出部20によって複数フレームの参照画像からそれぞれ出力された2本の近似直線の区画線距離Lの統計値を第2の区画線距離L2として算出する。そして、較正データ算出部21は、第1の区画線距離L1と第2の区画線距離L2とが一致するように、基準画像に対して参照画像の画角を較正するための較正データを算出する。
画像較正部22は、較正データ算出部21によって算出されて較正データメモリ17に蓄積された較正データに基づいて、基準画像に対する参照画像の較正を行う。この較正とは、経時的あるいは外部からの振動や衝撃等による第1のカメラ及び第2のカメラ間のずれを、画像較正部内での画像の変換により電子的に較正するものである。これにより、画像較正部22は、参照画像及び基準画像において平行等位の状態を作る。
視差算出部23は、画像較正部22で較正された基準画像及び参照画像を用いる。視差算出部23は、参照画像を複数の領域に分割する。視差算出部23は、分割した複数領域の各々と基準画像とをマッチングさせる。視差算出部23は、基準画像と参照画像とでマッチングした2つの領域の左右方向における座標の違いに基づいて、当該領域の距離を算出する。
具体的には、視差算出部23は、撮像した2つの画像をそれぞれ、基準画像及び参照画像とし、参照画像を縦横それぞれブロック(小領域)に区分する。視差算出部23は、区分された参照画像のブロックを、基準画像に対して基線長方向(ステレオカメラの2台のカメラの光学中心を結ぶ方向)に、順次等ピッチで(例えば、1ピクセルずつ)シフトしてマッチングを行う。マッチングは、参照画像のブロックの画素と、基準画像の対応する画素との輝度または色のパターンを比較することにより行われる。例えば、視差算出部23は、輝度を比較する場合、双方の対応する各画素間の輝度の差の絶対値の合計が最小となるシフト量を探索して、このときのシフト量を視差として決定する。このようなマッチング処理において、視差算出部23は、専用のハードウェア回路により実行することができる。視差算出部23は、このようにして得られた視差dと2台のカメラの基線長b及びカメラの焦点距離fから、三角測量の原理により、ブロックに撮像された被検出物までの距離Zを式(3)で算出することができる。
Z=b・f/d (3)
視差算出部23は、距離が等しい領域が固まっている部分を検出することにより、当該位置に存在する物体を識別する。視差算出部23は、物体を識別した領域の距離から、識別した物体までの距離を識別する。視差算出部23が識別する物体には、障害物が含まれる。障害物には、人間、車両、道路標識、建築物、及び植物の少なくとも1つが含まれる。複数の実施形態の1つにおいて、視差算出部23は、識別した物体と距離画像とを関連付ける。視差算出部23は、距離画像、識別した物体、及び当該物体までの距離の少なくとも1つを含む情報を、出力部27を介して出力する。複数の実施形態の1つにおいて、視差算出部23は、リアルタイムで処理を実行する。
視差算出部23によって得られた距離は、必要に応じ、レーザーレーダー、ミリ波レーダー等他のセンサーから得られる距離情報とともに、衝突回避のためのドライバへの警告に活用される。また、視差算出部23によって得られた距離は、必要に応じ、オートクルーズコントロールのためのアクセル又はブレーキの制御を含む運転支援に活用される。
視差算出部23は、基準画像と参照画像との一次元マッチングを高速で行うために、視差算出回路として、ステレオ画像処理専用の並列処理演算回路を備えることができる。
以下に、図7及び図8のフローチャートを用いて、画像処理装置12の画像処理方法が説明される。
図7に示すように、入力部15が、第1のカメラ11a及び第2のカメラ11bからそれぞれ画像を取得する(ステップS11)。
ステップS11で入力部15によって画像が取得されると、較正データを算出するタイミングであるか否か判定される(ステップS12)。
ステップS12で較正データを算出するタイミングであると判定されると、エッジ検出部18が、取得された画像の関心領域からエッジを検出する(ステップS13)。
ステップS13でエッジが検出されると、判定部19は、検出されたエッジに基づいて判定処理を行う(ステップS14)。較正データを算出するタイミングは、例えば、利用者によって較正データの算出を指示するための入力がなされたとき、車両1が所定の動作を行ったとき、前回の算出から所定の時間が経過したとき、等のあらかじめ定められたタイミングである。
エッジの検出及び判定の処理は、所定の時間内に入力部15によって取得された全てのフレームの画像について行ってよいし、入力部15によって取得された複数フレームの画像のうち一定の間隔のフレームの画像について行ってよい。エッジの検出及び判定の処理は、所定の時間間隔で行ってよいし、前の判定処理が完了してから次の処理を開始してもよい。
図8を参照して判定処理の詳細が説明される。図8に示すように、エッジ検出部18が画像の関心領域からエッジを検出し、エッジの画素数を検出する(ステップS141)。
ステップS141でエッジの画素数が検出されると、判定部19の画素数判定部24が、エッジの画素数が所定の閾値以上であるか否かを判定する(ステップS142)。
ステップS142で、エッジの画素数が所定の閾値以上であると判定されると、曲線判定部25が、検出されたエッジの画像空間内での位置に基づいて近似曲線を算出する(ステップS143)。
ステップS143で近似曲線が算出されると、曲線判定部25は、近似曲線を表す二次関数の2次の係数aの絶対値が所定の閾値未満であるか否かを判定する(ステップS144)。
ステップS144で2次の係数aの絶対値が所定の閾値未満であると判定されると、直線判定部26が、エッジ検出部18によって検出されたエッジの画像空間内での位置に基づいて近似直線を算出する。直線判定部26が、算出された近似直線を表す一次関数についての平均二乗誤差を算出する(ステップS145)。
ステップS145で平均二乗誤差が算出されると、直線判定部26は、算出された平均二乗誤差が所定の閾値未満であるか否かを判定する(ステップS146)。
ステップS142でエッジの画素数が所定の閾値未満であると判定された場合、判定部19は、画像が較正データの算出に使用不可であると評価する(ステップS147)。ステップS144で2次の係数aの絶対値が所定の閾値以上であると判定された場合、判定部19は、画像が較正データの算出に使用不可であると評価する(ステップS147)。ステップS146で平均二乗誤差が所定の閾値以上であると判定された場合、判定部19は、画像が較正データの算出に使用不可であると評価する(ステップS147)。
判定部19は、第1〜第3の要件を満たす場合に、各判定の対象となった画像は較正データの算出に使用可能であると評価する(ステップS148)。第1の要件は、検出されたエッジの画素数が所定の閾値以上であるということである。第2の要件は、2次の係数aの絶対値が所定の閾値未満であるということである。第3の要件は、平均二乗誤差が所定の閾値未満であるということである。
図7に戻って、ステップS15で判定部19によって画像が較正データの算出に使用可能であると評価された場合、画像特徴量算出部20は、使用可能であると評価された複数の画像からそれぞれ画像特徴量を算出する(ステップS16)。
ステップS16で画像特徴量が算出されると、画像特徴量算出部20は、画像特徴量の統計値から較正データを算出して、較正データメモリ17に記憶する(ステップS17)。
ステップS11で入力部15によって画像が取得され、ステップS12で較正データを算出するタイミングでないと判定された場合、画像較正部22は較正データメモリ17に記憶されている較正データに基づいて、基準画像に対して参照画像を較正する(ステップS18)。
ステップS18で、基準画像に対する参照画像の位置が較正されると、視差算出部23は、画像較正部22で較正された基準画像及び参照画像を用い、参照画像の各領域における基準画像との視差を算出する(ステップS19)。
ステップS19で視差が算出され、視差の算出を終了しない場合、ステップS11に戻って、入力部15が、新たな基準画像及び参照画像を取得する。取得された基準画像及び参照画像について、ステップS18での画像の較正、ステップS19での視差の算出が繰り返される。
ステップS20で視差の算出が終了する場合、画像処理装置12の処理は終了する。視差の算出の終了は、利用者によって終了を指示する入力がされたとき、他の装置から終了の指示が送信されたとき、所定の時間が経過したとき等、あらかじめ定められた所定の要件を満たしたときになされる。なお、図7では、ステップS13〜S17により較正データを記憶した後、ステップS18での画像の較正、ステップS19での視差の算出を行うとしたが、この限りではない。例えば、ステップS18での画像の較正及びステップS19での視差の算出は、ステップS13〜S17と並行して行われてもよい。その場合は、画像の較正にはその時点で較正データメモリ17に記憶されている較正データが使用される。
上述の形態によれば、画像処理装置12は、複数フレームの画像それぞれからエッジを検出し、検出されたエッジに基づいて各フレームの画像それぞれから2本の近似直線を出力する。そのため、画像処理装置12は、複数フレームの画像にカーブしている区画線14c、14dのように直線と見なされない区画線がある場合、カーブしている区画線14c、14dを除いた直線のみを出力することができる。
したがって、入力部15によって取得した複数フレームの画像に、カーブしていたり、部分的に消えていたりするような区画線14c、14dが撮像されている画像が含まれている場合、そのような画像は較正データの算出から排除される。そのため判定部19は、直線性の高い区画線14c、14dが撮像されている画像に基づいて画像を較正することになる。したがって、画像処理装置12は、選別した複数フレームの画像から画像特徴量を決定することができ、これにより選別せずに校正をする場合に比べて高い精度で画像を較正することが可能となる。
上述の形態によれば、画像処理装置12は、エッジの画素数が所定の閾値以上であると判定された場合にエッジに基づいて近似直線を出力する。そのため、画像処理装置12は、少ない画素数のエッジに基づく低い精度の近似直線に基づいて画像を較正する可能性を低減することができる、したがって、画像処理装置12は、高い精度で画像を較正することが可能となる。
上述の形態によれば、エッジに基づいて近似曲線を表す二次関数を算出し、2次の係数の絶対値が所定の閾値未満であると判定された場合に、画像処理装置12は、近似直線を出力する。そのため、画像処理装置12は、曲線で近似されるような分布のエッジに基づいて画像を較正する可能性を低減することができる。したがって、画像処理装置12は、高い精度で画像を較正することが可能となる。
上述の形態によれば、エッジの近似直線の最小二乗誤差が所定の閾値未満であると判定された場合に、画像処理装置12は、エッジの近似直線を出力する。そのため、画像処理装置12は、検出精度が低くばらついて分布しているエッジにより構成される直線に基づいて画像を較正する可能性を低減することができる。したがって、画像処理装置12は、高い精度で画像を較正することが可能となる。
上述の形態によれば、入力部15によって取得される画像は、3次元座標空間において互いに平行な2本以上の区画線が撮像されている画像を含む。画像処理装置12は、3次元座標空間において互いに平行な2本以上の区画線が撮像されている画像に基づいて画像処理を行ってよい。区画線は、条約、協定、法律、規則などにより定められているものを含む。区画線には、例えば、日本国の道路交通法により定められているものを含む。画像処理装置12は、条約、協定、法律、規則などにより定められたものを区画線とすることで、画像処理装置12は、区画線が撮像されている画像を取得しやすくなる。
上述の形態では、画像処理装置12は、画素数判定部24によってエッジの画素数が所定の閾値以上であると判定された場合、曲線判定部25が近似曲線の2次の係数aの絶対値が所定の閾値未満であるか否かを判定する。2次の係数aの絶対値が所定の閾値未満であると判定された場合に、直線判定部26は、平均二乗誤差が所定の閾値未満であるか否かを判定する。判定部19は、画素数判定部24、曲線判定部25、及び直線判定部26のいずれか1つ又は2つによる判定を省略してよい。この場合、判定部19は、他の判定において条件を満たしている画像を、較正データとして使用可能であると評価する。これによって、画像処理装置12による判定に係る処理の負荷を軽減することができる。判定部19は、画素数判定部24、曲線判定部25、及び直線判定部26による判定の順序を変更してよい。
上述の形態では、較正データ算出部21は、ステレオカメラ11によって撮像された複数フレームの基準画像及び参照画像それぞれから算出された複数の画像特徴量の統計値に基づいて、基準画像に対して参照画像を較正するための較正データを算出する。較正データ算出部21は、単眼のカメラ11aによって撮像された複数フレームの画像のうちの選別されたフレームに基づいて較正データを算出してもよい。この場合、較正データ算出部21は、単眼のカメラ11aに係る画像の選別されたフレームから得られるエッジの近似直線に基づいて、あらかじめ定められた基準となる画像特徴量を用いて較正データを算出する。例えば、較正データ算出部21は、車両1の前方を撮像する単眼のカメラが撮像する画像の消失点の基準座標を予め決定しておき、本開示により当該カメラによる消失点の変化を検出し、消失点の座標が基準座標と一致するように較正の精度を高めることができる。
上述の形態では、画像特徴量算出部20は、基準画像及び参照画像のフレームごとに消失点を求める。そして、画像特徴量算出部20は、フレームごとに求められた消失点の統計値(最頻値)から第1の消失点及び第2の消失点を算出しているが、これに限られない。例えば、画像特徴量算出部20は、各フレームにおいて、基準画像及び参照画像のそれぞれについて、消失点の座標データに代えて、複数のフレームの直線判定部26で算出した式(2)のパラメータd,eを蓄積する。そして、画像特徴量算出部20は、蓄積された複数のパラメータd,eのそれぞれ統計値ds,esを用いて式(4)で表される2本の区画線14c、14dを求める。そして、画像特徴量算出部20は、統計値ds,esを用いて表された2本の区画線14c、14dの直線の交わる位置を第1の消失点、第2の消失点とすることができる。
y=dsx+es (4)
上述の形態では、曲線判定部25は、エッジの近似曲線を表す二次関数を算出し、2次の係数の絶対値が所定の閾値未満であるか否かを判定しているが、この限りではない。例えば、曲線判定部25は、近似曲線を表す二次よりも高次の関数(例えば、三次関数、四次関数等)を算出し、二次以上の係数が所定の閾値未満であるか否かを判定してもよい。
1 車両
10 ステレオカメラ装置
11 ステレオカメラ
11a 第1のカメラ
11b 第2のカメラ
12 画像処理装置
13 路面
14a,14b 3次元座標空間の区画線
14c,14d 画像空間の区画線
15 入力部
16 制御部
17 較正データメモリ
18 エッジ検出部
19 判定部
20 画像特徴量算出部
21 較正データ算出部
22 画像較正部
23 視差算出部
24 画素数判定部
25 曲線判定部
26 直線判定部
27 出力部

Claims (13)

  1. カメラから複数のフレームを含む映像を取得する入力部と、
    前記入力部によって取得された前記複数フレームのそれぞれから、前記カメラの被写体において互いに平行な2本以上の直線の少なくとも1本に対応するエッジを検出し、検出された前記エッジを評価して使用するフレームを選別し、複数の選別された前記フレームから得られる前記エッジの近似直線に基づいて、前記カメラから取得する映像の較正データを算出するコントローラと、
    を備えた画像処理装置。
  2. 前記コントローラは、前記フレームの関心領域から検出したエッヂを、被写体において互いに平行な2本以上の直線の少なくとも1本に対応するエッヂとして検出する請求項1に記載の画像処理装置。
  3. 前記コントローラは、検出された前記エッジの画素数が所定の閾値以上であるか否かを判定し、前記エッジの画素数が所定の閾値以上であると判定された場合に、前記使用するフレームとして選別する請求項1又は2に記載の画像処理装置。
  4. 前記コントローラは、前記エッジの近似曲線を表す二次以上の関数を算出し、前記二次以上の関数の少なくとも2次の係数の絶対値が所定の閾値未満であるか否かを判定し、前記2次の係数の絶対値が所定の閾値未満であると判定された場合に、前記使用するフレームとして選別する請求項1乃至3のいずれか一項に記載の画像処理装置。
  5. 前記コントローラは、前記エッジの近似直線の最小二乗誤差を算出し、前記最小二乗誤差が所定の閾値未満であるか否かを判定し、前記最小二乗誤差が所定の閾値未満であると判定された場合に、前記使用するフレームとして選別する請求項1乃至4のいずれか一項に記載の画像処理装置。
  6. 前記映像は、3次元座標空間において路面上の互いに平行な2本以上の区画線が撮像されている画像であり、前記エッジは前記区画線の端部に対応する請求項1乃至5のいずれか一項に記載の画像処理装置。
  7. 前記コントローラは、少なくとも2本の直線に対応するエッジを検出し、前記複数の選別された前記フレームから得られる少なくとも2本の前記エッジの近似直線に基づいて、画像特徴量を算出し、複数のフレームの画像特徴量に統計的な処理をすることにより、前記カメラの較正データを算出する請求項1乃至6に記載の画像処理装置。
  8. 前記画像特徴量は、2本の前記エッジの近似直線から得られる消失点の座標である請求項7に記載の画像処理装置。
  9. 前記コントローラは、前記統計的な処理として、前記複数のフレームの画像特徴量のヒストグラムを生成し、前記画像特徴量の最頻値を算出する請求項7又は8に記載の画像処理装置。
  10. 前記入力部は、ステレオカメラによって撮像された基準画像及び参照画像を取得し、
    前記コントローラは、前記基準画像及び前記参照画像それぞれから得られる前記エッジの近似直線に基づいて、前記基準画像に対して前記参照画像を較正する較正データを算出する請求項1乃至9のいずれか一項に記載の画像処理装置。
  11. ステレオカメラと、
    前記ステレオカメラから複数のフレームを含む映像を取得する入力部、及び前記入力部によって取得された前記複数フレームのそれぞれから、前記ステレオカメラの被写体において互いに平行な2本以上の直線の少なくとも1本に対応するエッジを検出し、検出された前記エッジを評価して使用するフレームを選別し、複数の選別された前記フレームから得られる前記エッジの近似直線に基づいて、前記ステレオカメラから取得する映像の較正データを算出するコントローラと、を含む画像処理装置と、
    を備えたステレオカメラ装置。
  12. ステレオカメラと、
    前記ステレオカメラから複数のフレームを含む映像を取得する入力部、及び前記入力部によって取得された前記複数フレームのそれぞれから、前記ステレオカメラの被写体において互いに平行な2本以上の直線の少なくとも1本に対応するエッジを検出し、前記検出された前記エッジを評価して使用するフレームを選別し、複数の選別された前記フレームから得られる前記エッジの近似直線に基づいて、前記ステレオカメラから取得する映像の較正データを算出するコントローラと、を有する画像処理装置と、
    を含むステレオカメラ装置を備えた車両。
  13. 入力部が、カメラから複数のフレームを含む映像を取得し、
    コントローラが、前記入力部によって取得された前記複数フレームの前記画像それぞれから、前記カメラの被写体において互いに平行な2本以上の直線の少なくとも1本に対応するエッジを検出し、
    前記コントローラが、前記検出された前記エッジを評価して使用するフレームを選別し、
    前記コントローラが、複数の選別された前記フレームから得られる前記エッジの近似直線に基づいて、前記カメラから取得する映像の較正データを算出する、
    画像処理方法。
JP2017542747A 2015-09-28 2016-09-27 画像処理装置、ステレオカメラ装置、車両及び画像処理方法 Pending JPWO2017056484A1 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015190449 2015-09-28
JP2015190449 2015-09-28
PCT/JP2016/004355 WO2017056484A1 (ja) 2015-09-28 2016-09-27 画像処理装置、ステレオカメラ装置、車両及び画像処理方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPWO2017056484A1 true JPWO2017056484A1 (ja) 2018-04-19

Family

ID=58422901

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017542747A Pending JPWO2017056484A1 (ja) 2015-09-28 2016-09-27 画像処理装置、ステレオカメラ装置、車両及び画像処理方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US10558867B2 (ja)
EP (1) EP3358295B1 (ja)
JP (1) JPWO2017056484A1 (ja)
WO (1) WO2017056484A1 (ja)

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10645268B2 (en) * 2016-03-09 2020-05-05 Huawei Technologies Co., Ltd. Image processing method and apparatus of terminal, and terminal
BR112019001441B1 (pt) * 2016-07-26 2023-02-07 Nissan Motor Co., Ltd Método de estimativa de autoposição e dispositivo de estimativa de autoposição
WO2018179281A1 (ja) * 2017-03-30 2018-10-04 三菱電機株式会社 物体検出装置及び車両
JP6895403B2 (ja) * 2018-03-20 2021-06-30 株式会社東芝 画像処理装置、運転支援システム、及び画像処理方法
WO2020014683A1 (en) * 2018-07-13 2020-01-16 Kache.AI Systems and methods for autonomous object detection and vehicle following
CN109240572B (zh) * 2018-07-20 2021-01-05 华为技术有限公司 一种获取图片的方法、对图片进行处理的方法及装置
US11364992B2 (en) * 2018-10-23 2022-06-21 The Boeing Company Aligning aircraft with runway centerline during takeoff
JP7211047B2 (ja) * 2018-12-04 2023-01-24 株式会社アイシン 路面検出装置および路面検出プログラム
DE102019202299B4 (de) * 2019-02-20 2020-12-31 Zf Friedrichshafen Ag Verfahren zur Online-Kalibrierung und Kalibriereinrichtung
TWI705011B (zh) * 2019-03-12 2020-09-21 緯創資通股份有限公司 車載鏡頭偏移檢測方法與車載鏡頭偏移檢測系統
EP3991402A4 (en) 2019-06-25 2023-06-28 Snap Inc. Vanishing point stereoscopic image correction
US10922877B2 (en) 2019-07-01 2021-02-16 Samsung Electronics Co., Ltd. Higher-order function networks for learning composable three-dimensional (3D) object and operating method thereof
JP7344032B2 (ja) * 2019-07-19 2023-09-13 株式会社Subaru 画像処理装置
US10827116B1 (en) * 2019-08-26 2020-11-03 Juan Ramon Terven Self calibration system for moving cameras
KR102388054B1 (ko) * 2020-12-17 2022-04-21 (주)우신특장 공사차량 충돌방지시스템
JP2024002479A (ja) * 2022-06-24 2024-01-11 日立Astemo株式会社 画像処理装置および画像処理方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04102178A (ja) * 1990-08-22 1992-04-03 Hitachi Ltd 物体モデル入力装置
JPH10260724A (ja) * 1997-03-19 1998-09-29 Yaskawa Electric Corp 通路環境の地図生成方法
JP2003083742A (ja) * 2001-09-13 2003-03-19 Fuji Heavy Ind Ltd 監視システムの距離補正装置および距離補正方法
JP2005267396A (ja) * 2004-03-19 2005-09-29 Toyota Motor Corp 画像処理装置
JP2008509619A (ja) * 2004-08-11 2008-03-27 ルノー・エス・アー・エス ステレオビジョン装置の自動較正方法
JP2011154480A (ja) * 2010-01-26 2011-08-11 Fujitsu Ltd 車線検出プログラム及び車線検出装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4573977B2 (ja) * 1999-09-22 2010-11-04 富士重工業株式会社 監視システムの距離補正装置、および監視システムの消失点補正装置
JP3797949B2 (ja) * 2002-03-28 2006-07-19 株式会社東芝 画像処理装置及びその方法
JP6371185B2 (ja) * 2014-09-30 2018-08-08 クラリオン株式会社 カメラキャリブレーション装置及びカメラキャリブレーションシステム

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04102178A (ja) * 1990-08-22 1992-04-03 Hitachi Ltd 物体モデル入力装置
JPH10260724A (ja) * 1997-03-19 1998-09-29 Yaskawa Electric Corp 通路環境の地図生成方法
JP2003083742A (ja) * 2001-09-13 2003-03-19 Fuji Heavy Ind Ltd 監視システムの距離補正装置および距離補正方法
JP2005267396A (ja) * 2004-03-19 2005-09-29 Toyota Motor Corp 画像処理装置
JP2008509619A (ja) * 2004-08-11 2008-03-27 ルノー・エス・アー・エス ステレオビジョン装置の自動較正方法
JP2011154480A (ja) * 2010-01-26 2011-08-11 Fujitsu Ltd 車線検出プログラム及び車線検出装置

Also Published As

Publication number Publication date
US20180285660A1 (en) 2018-10-04
EP3358295A4 (en) 2019-06-26
WO2017056484A1 (ja) 2017-04-06
US10558867B2 (en) 2020-02-11
EP3358295B1 (en) 2020-10-07
EP3358295A1 (en) 2018-08-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2017056484A1 (ja) 画像処理装置、ステレオカメラ装置、車両及び画像処理方法
JP6159905B2 (ja) 演算装置、カメラ装置、車両及びキャリブレーション方法
JP6141562B1 (ja) 視差算出装置、ステレオカメラ装置、車両及び視差算出方法
JP6456499B2 (ja) 立体物検出装置、ステレオカメラ装置、車両及び立体物検出方法
JP6121641B1 (ja) 画像処理装置、ステレオカメラ装置、車両、及び画像処理方法
WO2017068792A1 (ja) 視差算出装置、ステレオカメラ装置、車両および視差算出方法
WO2021045092A1 (ja) 物体検出装置、物体検出システム、移動体及び物体検出方法
WO2021060117A1 (ja) 物体検出装置、物体検出システム、移動体及び物体検出方法
JP6855325B2 (ja) 画像処理装置、ステレオカメラシステム、移動体、路面形状検出方法およびプログラム
JP7262350B2 (ja) 路面検出装置、物体検出装置、物体検出システム、移動体及び物体検出方法
JP7278915B2 (ja) 物体検出装置、物体検出システム、移動体及び物体検出方法
JP7206172B2 (ja) 物体検出装置、物体検出システム、移動体及び物体検出方法
JP7308112B2 (ja) 物体検出装置、物体検出システム、移動体及び物体検出方法
JP7023212B2 (ja) 画像処理装置、撮像装置、移動体および画像処理方法
JP2013161188A (ja) 物体認識装置

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20171116

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20181002

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20181122

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190507

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190701

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20200107