JPWO2017057057A1 - 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

本開示は、画像のキャリブレーションの必要性の有無を判定することができるようにする画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムに関する。
判定部は、カメラにより撮像された現在の画像と、カメラにより撮像された過去の画像とを用いて、カメラにより撮像される画像のキャリブレーションの必要性の有無を判定する。本開示は、例えば、自動車の車両、並びに、その車両の前方の屋根に撮像領域が重複するように搭載される２つのカメラおよび画像処理装置からなる車載カメラシステム等に適用することができる。

Description

本開示は、画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムに関し、特に、カメラのキャリブレーションの必要性の有無を判定することができるようにした画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムに関する。

複数のカメラにより撮像された画像を連携させて画像処理を行う際、カメラどうしの３次元位置および向き（姿勢）の関係を高精度で制御することは重要である。また、カメラどうしの３次元位置や向きの関係は、衝撃、温度、経年等によって変化するため、これらの関係の制御パラメータは定期的に更新する必要がある。

カメラどうしの３次元位置や向きの関係が所定の関係となるように制御する方法として、カメラにより撮像された画像を補正する方法が知られている。画像の補正に用いられるパラメータを決定する方法、即ちカメラをキャリブレーションする方法としては、例えば各カメラで特定パターンを撮像し、その結果得られる画像が所望の画像となるように補正するためのパラメータを求める方法がある。この方法では、特定パターンを撮像する必要があるため、定期的にパラメータを更新することは困難である。

そこで、特定パターンを用いずに、通常使用時に複数のカメラにより撮像された画像を用いて、各画像内の既知物体の類似度が高くなるようにパラメータを決定する方法が考案されている（例えば、特許文献１参照）。この方法では、通常使用時にパラメータを決定することができるため、定期的にパラメータを更新することができる。また、任意のシーンを撮像することによりパラメータを決定する方法も考案されている。

特開２０１２−７５０６０号公報

ところで、カメラのキャリブレーションの処理量は比較的多い。従って、カメラのキャリブレーションの必要性の有無を判定し、必要時にのみカメラのキャリブレーションを行うことにより、処理量を削減することが望まれている。

本開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、カメラのキャリブレーションの必要性の有無を判定することができるようにするものである。

本開示の一側面の画像処理装置は、第１の時刻に第１の撮像部により撮像された第１の画像と、前記第１の時刻より後の第２の時刻に前記第１の撮像部により撮像された第２の画像とを用いて、前記第１の撮像部のキャリブレーションの必要性の有無を判定する判定部を備える画像処理装置である。

本開示の一側面の画像処理方法およびプログラムは、本開示の一側面の画像処理装置に対応する。

本開示の一側面においては、第１の時刻に第１の撮像部により撮像された第１の画像と、前記第１の時刻より後の第２の時刻に前記第１の撮像部により撮像された第２の画像とを用いて、前記第１の撮像部のキャリブレーションの必要性の有無が判定される。

本開示の一側面によれば、画像処理を行うことができる。また、本開示の一側面によれば、カメラのキャリブレーションの必要性の有無を判定することができる。

なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。

本開示を適用した車載カメラシステムの第１実施の形態の概要を示す図である。 図１の車両に搭載される画像処理装置の構成例を示すブロック図である。 図２の移動量推定部の構成例を示すブロック図である。 図２の位置検出部の構成例を示すブロック図である。 図２の画像処理装置の画像処理を説明するフローチャートである。 図５のキャリブレーション判定処理の詳細を説明するフローチャートである。 図５のカメラ関係認識処理の詳細を説明するフローチャートである。 本開示を適用した車載カメラシステムの第２実施の形態の概要を示す図である。 図８の車載カメラシステムの位置検出部の構成例を示すブロック図である。 本開示を適用した車載カメラシステムの第３実施の形態の概要を示す図である。 本開示を適用した車載カメラシステムの第４実施の形態の概要を示す図である。 図１１の車両に搭載される画像処理装置の構成例を示すブロック図である。 図１２の画像処理装置のキャリブレーション判定処理を説明するフローチャートである。 本開示を適用した車載カメラシステムの第５実施の形態の概要を示す図である。 コンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。 車両制御システムの概略的な構成の一例を示すブロック図である。 車外情報検出部及び撮像部の設置位置の一例を示す説明図である。

以下、本開示を実施するための形態（以下、実施の形態という）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．第１実施の形態：車載カメラシステム（図１乃至図７）
２．第２実施の形態：車載カメラシステム（図８および図９）
３．第３実施の形態：車載カメラシステム（図１０）
４．第４実施の形態：車載カメラシステム（図１１乃至図１３）
５．第５実施の形態：車載カメラシステム（図１４）
６．第６実施の形態：コンピュータ（図１５）
７．第７実施の形態：車両制御システム（図１６および図１７）

＜第１実施の形態＞
（車載カメラシステムの第１実施の形態の概要）
図１は、本開示を適用した車載カメラシステムの第１実施の形態の概要を示す図である。

図１の車載カメラシステム１０は、自動車の車両１１、カメラ１２、カメラ１３等により構成される。なお、本明細書では、通常運転時の車両１１の進行方向に向かって、前方、後方、右側、左側を、それぞれ、車両１１の前方、後方、右側、左側という。

カメラ１２（第１の撮像部）とカメラ１３（第２の撮像部）は、車両１１の屋根の前方に、撮像領域が重複するように搭載される。図１の例では、カメラ１２とカメラ１３の撮像領域に、車両１１の前方の既知物体である道路標識２１が含まれている。

第１実施の形態では、道路標識２１が既知物体とされるが、既知物体は、サイズおよび形状が既知の物体であれば、道路標識以外の道路上の物体、または、ナンバープレート、エンブレムなどの車両１１または他の車両が有する物体などであってもよい。

車両１１に搭載された図示せぬ画像処理装置は、カメラ１２とカメラ１３それぞれに対する道路標識２１の３次元位置および向きを推定する。

なお、カメラ１２（カメラ１３）に対する３次元位置とは、例えば、カメラ１２（カメラ１３）の撮像面の所定の位置（例えば中央）を原点とし、その撮像面の水平方向および垂直方向、並びに、撮像面に垂直な方向を、それぞれ、ｘ方向、ｙ方向、ｚ方向としたときの、ｘ方向、ｙ方向、およびｚ方向の位置である。また、カメラ１２（カメラ１３）に対する向きとは、例えば、このｘ方向、ｙ方向、およびｚ方向を軸としたときの回転角である。

画像処理装置は、カメラ１２とカメラ１３それぞれに対する道路標識２１の３次元位置および向きに基づいて、カメラ１２とカメラ１３の３次元位置および向きの関係を認識し、その関係に基づいてカメラ１２とカメラ１３のキャリブレーションを行う。

カメラ１２とカメラ１３の３次元位置の関係とは、例えば、カメラ１２またはカメラ１３の一方の撮像面の所定の位置（例えば中央）を原点とし、その撮像面の水平方向および垂直方向、並びに、撮像面に垂直な方向を、それぞれ、ｘ方向、ｙ方向、ｚ方向としたときの、他方の撮像面の所定の位置のｘ方向、ｙ方向、およびｚ方向の位置である。また、カメラ１２とカメラ１３の向きの関係とは、例えば、このｘ方向、ｙ方向、およびｚ方向を軸としたときの他方の撮像面の回転角である。

（画像処理装置の構成例）
図２は、図１の車両１１に搭載される画像処理装置の構成例を示すブロック図である。

図２の画像処理装置４０は、移動量推定部４１、判定部４２、移動量推定部４３、判定部４４、位置検出部４５、および補正部４６により構成される。

画像処理装置４０には、カメラ１２およびカメラ１３により撮像された画像が入力される。カメラ１２により撮像された画像は、移動量推定部４１、移動量推定部４３、位置検出部４５、および補正部４６に供給され、カメラ１３により撮像された画像は、移動量推定部４１、移動量推定部４３、位置検出部４５、および補正部４６に供給される。また、画像処理装置４０には、カメラ１２およびカメラ１３のそれぞれから、撮像パラメータが入力され、位置検出部４５に供給される。

なお、撮像パラメータとは、例えば、焦点距離、画素サイズなどに基づいて算出される水平方向および垂直方向の拡大率などの内部パラメータであり、画像上の位置を実世界の３次元空間上の位置に変換する際に用いられるパラメータである。内部パラメータの詳細は、例えば、特許文献１に記載されている。

画像処理装置４０の移動量推定部４１は、カメラ１２から供給される異なる時刻（フレーム）の画像を用いて、その時刻の間のカメラ１２の３次元位置および向きの移動量を推定し、判定部４２に供給する。

判定部４２は、移動量推定部４１から供給される移動量と、車両１１に搭載された図示せぬ速度計により計測された車両１１の速度とに基づいて、カメラ１２のキャリブレーションの必要性の有無を判定する。判定部４２は、判定結果を位置検出部４５と補正部４６に供給する。

移動量推定部４３は、カメラ１３から供給される異なる時刻の画像を用いて、その時刻の間のカメラ１３の３次元位置および向きの移動量を推定し、判定部４４に供給する。

判定部４４は、移動量推定部４３から供給される移動量と、車両１１に搭載された図示せぬ速度計により計測された車両１１の速度とに基づいて、カメラ１３のキャリブレーションの必要性の有無を判定する。判定部４４は、判定結果を位置検出部４５と補正部４６に供給する。

位置検出部４５は、判定部４２と判定部４４の少なくとも一方から供給される判定結果が必要性有りという判定結果である場合、カメラ１２とカメラ１３から供給される画像に含まれる共通の既知物体として道路標識２１を検出する。

そして、位置検出部４５は、カメラ１２およびカメラ１３のそれぞれから供給される撮像パラメータに基づいて、カメラ１２およびカメラ１３それぞれに対する道路標識２１の３次元位置および向きを推定する。位置検出部４５は、その３次元位置および向きに基づいてカメラ１２とカメラ１３の３次元位置および向きの関係を認識する。位置検出部４５は、その関係を補正部４６に供給する。

補正部４６は、位置検出部４５から供給されるカメラ１２とカメラ１３の関係と、判定部４２および判定部４４から供給される判定結果とに基づいて、カメラ１２とカメラ１３の少なくとも一方の画像の補正に用いられる補正パラメータを決定し、保持（更新）する。補正部４６は、保持されている補正パラメータを用いて、カメラ１２とカメラ１３から供給される画像を補正し、補正後の画像を出力する。また、保持されているカメラ１２の補正パラメータは、移動量推定部４１により読み出され、カメラ１２の移動量を推定する際に用いられる。保持されているカメラ１３の補正パラメータは、移動量推定部４３により読み出され、カメラ１３の移動量を推定する際に用いられる。

補正パラメータは、例えば、カメラ１２とカメラ１３の向き、並びに、ｙ方向およびｚ方向の位置が同一になるように決定することができる。この場合、カメラ１２とカメラ１３により撮像された画像は、補正部４６の補正により平行になる。

（移動量推定部の構成例）
図３は、図２の移動量推定部４１の構成例を示すブロック図である。

移動量推定部４１は、画像補正部６１、画像補正部６２、特徴点検出部６３、視差検出部６４、位置算出部６５、特徴量算出部６６、マップ情報記憶部６７、動きマッチング部６８、および移動量算出部６９により構成される。

画像補正部６１は、図２の補正部４６に保持されているカメラ１２の補正パラメータに基づいて、カメラ１２から供給される画像を、カメラ１３から供給される画像と同じ方向を向いた画像となるように補正する。画像補正部６１は、補正後の画像を左画像として視差検出部６４と動きマッチング部６８に供給する。

画像補正部６２は、図２の補正部４６に保持されているカメラ１３の補正パラメータに基づいて、カメラ１３から供給される画像を、カメラ１２から供給される画像と同じ方向を向いた画像となるように補正する。画像補正部６２は、補正後の画像を右画像として特徴点検出部６３に供給する。

特徴点検出部６３は、画像補正部６２から供給される右画像の特徴点を検出する。特徴点検出部６３は、検出された各特徴点の右画像上の位置を示す右特徴点位置情報と右画像を、視差検出部６４および特徴量算出部６６に供給する。

視差検出部６４は、特徴点検出部６３から供給される右特徴点位置情報と右画像とに基づいて、画像補正部６１から供給される左画像から、右画像の各特徴点に対応する特徴点を検出する。視差検出部６４は、検出された各特徴点の左画像上の位置を示す左特徴点位置情報と右特徴点位置情報を位置算出部６５に供給する。また、視差検出部６４は、特徴点ごとに、右特徴点位置情報が示す位置と左特徴点位置情報が示す位置との差をステレオ視差として検出し、各特徴点のステレオ視差を位置算出部６５に供給する。

位置算出部６５は、視差検出部６４から供給されるステレオ視差、右特徴点位置情報、および左特徴点位置情報に基づいて、各特徴点の実世界の３次元空間上の位置を算出する。位置算出部６５は、各特徴点の実世界の３次元空間上の位置を示す３次元位置情報を特徴量算出部６６に供給する。

特徴量算出部６６は、特徴点検出部６３から供給される右特徴点位置情報と右画像に基づいて、各特徴点の特徴量を算出する。特徴量算出部６６は、各特徴点の３次元位置情報と特徴量を含む特徴点情報を、マップ情報記憶部６７に記憶させる。

動きマッチング部６８は、過去の左画像および右画像から検出された各特徴点の特徴点情報をマップ情報記憶部６７から読み出す。動きマッチング部６８は、読み出された特徴点情報に含まれる各特徴点の特徴量に基づいて、画像補正部６１から供給される現在の左画像から、その特徴点に対応する特徴点を検出する。動きマッチング部６８は、読み出された特徴点情報に含まれる各特徴点の３次元位置情報と、その特徴点に対応する左特徴点位置情報を、移動量算出部６９に供給する。

移動量算出部６９は、動きマッチング部６８から供給される過去の各特徴点の３次元位置情報と、その特徴点に対応する現在の特徴点の左特徴点位置情報とに基づいて、フレーム間のカメラ１２の３次元位置および向きの移動量を推定する。移動量算出部６９は、推定された移動量を図２の判定部４２に供給する。

なお、図３の移動量推定部４１では、ステレオ視差に基づいて各特徴点の３次元位置が算出されるようにしたが、移動視差に基づいて各特徴点の３次元位置が算出されるようにしてもよい。この場合、視差検出部６４は、異なる時刻の左画像（右画像）を用いて、左画像（右画像）の各特徴点の移動視差を検出する。そして、位置算出部６５は、視差検出部６４により検出された移動視差と左特徴点位置情報（右特徴点位置情報）に基づいて、各特徴点の３次元位置を算出する。

また、図示は省略するが、移動量推定部４３の構成は、動きマッチング部６８に左画像ではなく右画像が入力される点を除いて、図３の移動量推定部４１の構成と同様である。なお、ここでは、移動量推定部４１および判定部４２と、移動量推定部４３および判定部４４が、別々に設けられ、カメラ１２とカメラ１３のキャリブレーションの必要性の有無が別々に判定されるようにするが、移動量推定部４１が図３で示すように構成される場合、カメラ１２およびカメラ１３のキャリブレーションの必要性の判定結果は同一になるため、移動量推定部４１および判定部４２のみが設けられるようにしてもよい。この場合、判定部４２は、移動量推定部４１から供給される移動量と、車両１１に搭載された図示せぬ速度計により計測された車両１１の速度とに基づいて、カメラ１２およびカメラ１３の両方のキャリブレーションの必要性の有無を判定する。また、移動量推定部４１は、ステレオ視差ではなく、移動視差を用いて移動量を推定するようにしてもよい。この場合には、移動量推定部４１および判定部４２と、移動量推定部４３および判定部４４は、別々に設けられ、カメラ１２とカメラ１３のキャリブレーションの必要性の有無が別々に判定される。

（位置検出部の構成例）
図４は、図２の位置検出部４５の構成例を示すブロック図である。

図４の位置検出部４５は、辞書部８０、特徴点検出部８１、マッチング部８２、推定部８３、特徴点検出部８４、マッチング部８５、推定部８６、および認識部８７により構成される。

辞書部８０は、既知物体である道路標識２１の複数の特徴点の特徴量を保持する。

特徴点検出部８１は、図２の判定部４２と判定部４４から供給される判定結果に応じて、カメラ１２から供給される画像から特徴点を検出し、既知物体の特徴点の候補とする。特徴点検出部８１は、既知物体の特徴点の候補の特徴量と画像上の２次元位置をマッチング部８２に供給する。

マッチング部８２は、辞書部８０から道路標識２１の複数の特徴点の特徴量を読み出す。マッチング部８２は、読み出された道路標識２１の特徴点ごとに、その特徴点の特徴量と、特徴点検出部８１から供給される特徴点の候補の特徴量のマッチングを行い、類似度が最も高い特徴点の候補を、道路標識２１の特徴点として選択する。マッチング部８２は、選択された道路標識２１の特徴点の画像上の２次元位置を推定部８３に供給する。

但し、例えば、道路標識２１の特徴点のうちの所定数以上の特徴点について、最も高い類似度が閾値以下である場合には、マッチング部８２は、カメラ１２から供給される画像内に道路標識２１は存在しないと判断し、推定部８３には何も供給しない。

推定部８３は、マッチング部８２から供給される道路標識２１の各特徴点の画像上の２次元位置と、カメラ１２から供給される撮像パラメータとに基づいて、カメラ１２に対する道路標識２１の各特徴点の３次元位置を求める。推定部８３は、カメラ１２に対する道路標識２１の各特徴点の３次元位置に基づいて、カメラ１２に対する道路標識２１の３次元位置と向きを推定し、認識部８７に供給する。

特徴点検出部８４は、図２の判定部４２と判定部４４から供給される判定結果に応じて、カメラ１３から供給される画像から特徴点を検出し、既知物体の特徴点の候補とする。特徴点検出部８４は、既知物体の特徴点の候補の特徴量と画像上の２次元位置をマッチング部８５に供給する。

マッチング部８５は、辞書部８０から道路標識２１の複数の特徴点の特徴量を読み出す。マッチング部８５は、読み出された道路標識２１の特徴点ごとに、その特徴点の特徴量と、特徴点検出部８４から供給される特徴点の候補の特徴量のマッチングを行い、類似度が最も高い特徴点の候補を、道路標識２１の特徴点として選択する。マッチング部８５は、選択された道路標識２１の特徴点の画像上の２次元位置を推定部８６に供給する。

但し、例えば、道路標識２１の特徴点のうちの所定数以上の特徴点について、最も高い類似度が閾値以下である場合には、マッチング部８５は、カメラ１３から供給される画像内に道路標識２１は存在しないと判断し、推定部８６には何も供給しない。

推定部８６は、マッチング部８２から供給される道路標識２１の各特徴点の画像上の２次元位置と、カメラ１３から供給される撮像パラメータとに基づいて、カメラ１３に対する道路標識２１の各特徴点の３次元位置を求める。推定部８６は、カメラ１３に対する道路標識２１の各特徴点の３次元位置に基づいて、カメラ１３に対する道路標識２１の３次元位置と向きを推定し、認識部８７に供給する。

認識部８７は、推定部８３からのカメラ１２に対する道路標識２１の３次元位置および向き、並びに、推定部８６からのカメラ１３に対する道路標識２１の３次元位置および向きに基づいて、カメラ１２とカメラ１３の３次元位置および向きの関係を認識する。認識部８７は、認識されたカメラ１２とカメラ１３の３次元位置および向きの関係を、図２の補正部４６に供給する。

（画像処理装置の処理の説明）
図５は、図２の画像処理装置４０の画像処理を説明するフローチャートである。この画像処理は、例えば、カメラ１２およびカメラ１３により撮像された画像が画像処理装置４０に入力されたとき、開始される。

図５のステップＳ１１において、画像処理装置４０は、カメラ１２およびカメラ１３のキャリブレーションの必要性の有無を判定するキャリブレーション判定処理を行う。このキャリブレーション判定処理の詳細は、後述する図６を参照して説明する。

ステップＳ１２において、位置検出部４５は、判定部４２および判定部４４から供給される判定結果に基づいて、カメラ１２とカメラ１３のうちの少なくとも１つのキャリブレーションが必要であるかどうかを判定する。

具体的には、判定部４２と判定部４４の少なくとも一方から供給される判定結果が必要性有りという判定結果である場合、位置検出部４５は、カメラ１２とカメラ１３のうちの少なくとも１つのキャリブレーションが必要であると判定する。一方、判定部４２と判定部４４の両方から供給される判定結果が必要無しという判定結果である場合、位置検出部４５は、カメラ１２とカメラ１３のうちの両方のキャリブレーションが必要ないと判定する。

ステップＳ１２でカメラ１２とカメラ１３のうちの少なくとも１つのキャリブレーションが必要であると判定された場合、ステップＳ１３において、位置検出部４５は、カメラ１２とカメラ１３の３次元位置および向きの関係を認識するカメラ関係認識処理を行う。このカメラ関係認識処理の詳細は、後述する図７を参照して説明する。

ステップＳ１４において、補正部４６は、判定部４２から供給される判定結果に基づいて、カメラ１２のキャリブレーションが必要であるかどうかを判定する。

ステップＳ１４でカメラ１２のキャリブレーションが必要であると判定された場合、処理はステップＳ１５に進む。ステップＳ１５において、補正部４６は、位置検出部４５から供給されるカメラ１２とカメラ１３の３次元位置および向きの関係に基づいて、カメラ１２の画像の補正に用いられる補正パラメータを決定し、保持（更新）する。そして、処理はステップＳ１６に進む。

一方、ステップＳ１４でカメラ１２のキャリブレーションが必要ではないと判定された場合、処理はステップＳ１６に進む。

ステップＳ１６において、補正部４６は、判定部４４から供給される判定結果に基づいて、カメラ１３のキャリブレーションが必要であるかどうかを判定する。

ステップＳ１６でカメラ１３のキャリブレーションが必要であると判定された場合、処理はステップＳ１７に進む。ステップＳ１７において、補正部４６は、位置検出部４５から供給されるカメラ１３とカメラ１３の３次元位置および向きの関係に基づいて、カメラ１３の画像の補正に用いられる補正パラメータを決定し、保持（更新）する。そして、処理はステップＳ１８に進む。

一方、ステップＳ１６でカメラ１３のキャリブレーションが必要ではないと判定された場合、処理はステップＳ１８に進む。

また、ステップＳ１２でカメラ１２とカメラ１３のうちの両方のキャリブレーションが必要ないと判定された場合、処理はステップＳ１８に進む。

ステップＳ１８において、補正部４６は、保持されている補正パラメータを用いて、カメラ１２とカメラ１３から供給される画像を補正し、補正後の画像を出力して、処理を終了する。

図６は、図５のステップＳ１１のキャリブレーション判定処理のうちの、カメラ１２のキャリブレーションの必要性の有無を判定するカメラ１２のキャリブレーション判定処理の詳細を説明するフローチャートである。

図６のステップＳ３１において、画像補正部６１は、図２の補正部４６に保持されているカメラ１２の補正パラメータに基づいて、カメラ１２から供給される画像を、カメラ１３から供給される画像と同じ方向を向いた画像となるように補正する。画像補正部６１は、補正後の画像を左画像として視差検出部６４と動きマッチング部６８に供給する。また、画像補正部６２は、図２の補正部４６に保持されているカメラ１３の補正パラメータに基づいて、カメラ１３から供給される画像を、カメラ１２から供給される画像と同じ方向を向いた画像となるように補正する。画像補正部６２は、補正後の画像を右画像として特徴点検出部６３に供給する。

ステップＳ３２において、特徴点検出部６３は、画像補正部６２から供給される右画像の特徴点を検出する。特徴点検出部６３は、検出された各特徴点の右特徴点位置情報と右画像を、視差検出部６４および特徴量算出部６６に供給する。

ステップＳ３３において、視差検出部６４は、特徴点検出部６３から供給される右特徴点位置情報と右画像とに基づいて、画像補正部６１から供給される左画像から、右画像の各特徴点に対応する特徴点を検出する。視差検出部６４は、検出された各特徴点の左特徴点位置情報と右特徴点位置情報を位置算出部６５に供給する。

ステップＳ３４において、視差検出部６４は、特徴点ごとに、右特徴点位置情報が示す位置と左特徴点位置情報が示す位置との差をステレオ視差として検出し、各特徴点のステレオ視差を位置算出部６５に供給する。

ステップＳ３５において、位置算出部６５は、視差検出部６４から供給されるステレオ視差、右特徴点位置情報、および左特徴点位置情報に基づいて、各特徴点の実世界の３次元空間上の位置を算出する。位置算出部６５は、各特徴点の３次元位置情報を特徴量算出部６６に供給する。

ステップＳ３６において、特徴量算出部６６は、特徴点検出部６３から供給される右特徴点位置情報と右画像に基づいて、各特徴点の特徴量を算出する。

ステップＳ３７において、特徴量算出部６６は、各特徴点の３次元位置情報と特徴量を含む特徴点情報を、マップ情報記憶部６７に供給し、記憶させる。

ステップＳ３８において、動きマッチング部６８は、過去の左画像および右画像から検出された各特徴点の特徴点情報をマップ情報記憶部６７から読み出す。

ステップＳ３９において、動きマッチング部６８は、読み出された特徴点情報に含まれる各特徴点の特徴量に基づいて、画像補正部６１から供給される現在の左画像から、その特徴点に対応する特徴点を検出する。動きマッチング部６８は、読み出された特徴点情報に含まれる各特徴点の３次元位置情報と、その特徴点に対応する左特徴点位置情報を、移動量算出部６９に供給する。

ステップＳ４０において、移動量算出部６９は、動きマッチング部６８から供給される３次元位置情報と左特徴点位置情報に基づいて、フレーム間のカメラ１２の３次元位置および向きの移動量を推定する。移動量算出部６９は、推定された移動量を判定部４２に供給する。

ステップＳ４１において、判定部４２は、移動量推定部４１から供給されるカメラ１２の移動量と、車両１１に搭載された図示せぬ速度計により計測された車両１１の速度とに基づいて、カメラ１２のキャリブレーションの必要性の有無を判定する。判定部４２は、判定結果を位置検出部４５と補正部４６に供給する。

なお、キャリブレーション判定処理のうちの、カメラ１３のキャリブレーションの必要性の有無を判定するカメラ１３のキャリブレーション判定処理は、ステップＳ３９乃至Ｓ４１の処理を除いて、図６のカメラ１２のキャリブレーション判定処理と同様であるので、図示は省略する。

カメラ１３のキャリブレーション判定処理では、ステップＳ３９において右画像から特徴点が検出され、ステップＳ４０において、カメラ１３の３次元位置および向きの移動量が推定され、ステップＳ４１において、カメラ１３のキャリブレーションの必要性の有無が判定される。

図７は、図５のステップＳ１３のカメラ関係認識処理の詳細を説明するフローチャートである。

図７のステップＳ５１において、特徴点検出部８１（図４）は、カメラ１２から供給される画像から特徴点を検出し、道路標識２１の特徴点の候補とする。特徴点検出部８１は、道路標識２１の特徴点の候補の特徴量と画像上の２次元位置をマッチング部８２に供給する。

ステップＳ５２において、マッチング部８２は、辞書部８０に特徴量が保持されている道路標識２１の特徴点ごとに、その特徴点の特徴量と、特徴点検出部８１から供給される道路標識２１の特徴点の候補の特徴量のマッチングを行う。マッチング部８２は、マッチングの結果得られる類似度が最も高い道路標識２１の特徴点の候補を、道路標識２１の特徴点として選択する。

ステップＳ５３において、マッチング部８２は、カメラ１２から供給される画像に道路標識が含まれているかどうかを判定する。例えば、マッチング部８２は、選択された道路標識２１の特徴点のうち、類似度が閾値以下である特徴点の数が所定数より少ない場合、カメラ１２から供給される画像に道路標識が含まれていると判定し、所定数以上である場合、道路標識が含まれていないと判定する。

ステップＳ５３でカメラ１２から供給される画像に道路標識が含まれていると判定された場合、マッチング部８２は、選択された道路標識２１の特徴点の画像上の２次元位置を推定部８３に供給する。

そして、ステップＳ５４において、推定部８３は、マッチング部８２から供給される道路標識２１の特徴点の画像上の２次元位置と、カメラ１２から供給される撮像パラメータとに基づいて、カメラ１２に対する道路標識２１の３次元位置と向きを推定する。推定部８３は、推定されたカメラ１２に対する道路標識２１の３次元位置と向きを認識部８７に供給する。

ステップＳ５５において、特徴点検出部８４は、カメラ１３から供給される画像から特徴点を検出し、道路標識２１の特徴点の候補とする。特徴点検出部８４は、道路標識２１の特徴点の候補の特徴量と画像上の２次元位置をマッチング部８５に供給する。

ステップＳ５６において、マッチング部８５は、辞書部８０に特徴量が保持されている道路標識２１の特徴点ごとに、その特徴点の特徴量と、特徴点検出部８４から供給される道路標識２１の特徴点の候補の特徴量のマッチングを行う。マッチング部８５は、マッチングの結果得られる類似度が最も高い道路標識２１の特徴点の候補を、道路標識２１の特徴点として選択する。

ステップＳ５７において、マッチング部８５は、マッチング部８２と同様に、カメラ１３から供給される画像に道路標識が含まれているかどうかを判定する。ステップＳ５７でカメラ１３から供給される画像に道路標識が含まれていると判定された場合、マッチング部８５は、選択された道路標識２１の特徴点の画像上の２次元位置を推定部８６に供給する。

そして、ステップＳ５８において、推定部８６は、マッチング部８５から供給される道路標識２１の特徴点の画像上の２次元位置と、カメラ１３から供給される撮像パラメータとに基づいて、カメラ１３に対する道路標識２１の３次元位置と向きを推定する。推定部８３は、推定されたカメラ１３に対する道路標識２１の３次元位置と向きを認識部８７に供給する。

ステップＳ５９において、認識部８７は、道路標識２１のカメラ１２に対する３次元位置および向きと、道路標識２１のカメラ１３に対する３次元位置および向きとに基づいて、カメラ１２とカメラ１３の３次元位置および向きの関係を認識する。認識部８７は、認識されたカメラ１２とカメラ１３の３次元位置および向きの関係を、図２の補正部４６に供給する。そして、処理は図５のステップＳ１３に戻り、ステップＳ１４に進む。

一方、ステップＳ５３でカメラ１２から供給される画像に道路標識が含まれていないと判定された場合、または、ステップＳ５７でカメラ１３から供給される画像に道路標識が含まれていないと判定された場合、処理は図５のステップＳ１８に進む。

以上のように、画像処理装置４０は、車載カメラシステム１０の通常使用時にカメラ１２およびカメラ１３により撮像される機会が多い、適度に道路上に存在する既知物体である道路標識２１のカメラ１２およびカメラ１３それぞれに対する３次元位置を推定する。そして、画像処理装置４０は、その３次元位置に基づいてカメラ１２およびカメラ１３の位置の関係を認識し、その関係に基づいてカメラ１２およびカメラ１３のキャリブレーションを行う。

従って、特定のパターンの撮像といった特別な環境や器具を要するキャリブレーションに比べて、カメラ１２およびカメラ１３のキャリブレーションの頻度を高めることができる。また、撮影環境の影響を受けにくいため、高精度のカメラ１２およびカメラ１３のキャリブレーションを行うことができる。さらに、少ない処理量でカメラ１２およびカメラ１３のキャリブレーションを行うことができる。

また、画像処理装置４０は、カメラ１２（カメラ１３）により異なる時刻に撮像された画像を用いてカメラ１２（カメラ１３）の移動量を推定し、その移動量に基づいてカメラ１２（カメラ１３）のキャリブレーションの必要性の有無を判定する。

従って、カメラ１２（カメラ１３）の３次元位置または向きにずれが発生した場合にのみ、カメラ１２（カメラ１３）に対してキャリブレーションを行うことができる。その結果、画像処理装置４０の消費電力、画像処理装置４０を実現する処理プロセッサの性能や個数等を削減することができる。

＜第２実施の形態＞
（車載カメラシステムの第２実施の形態の概要）
図８は、本開示を適用した車載カメラシステムの第２実施の形態の概要を示す図である。

図８に示す構成のうち、図１の構成と同じ構成には同じ符号を付してある。重複する説明については適宜省略する。

図８の車載カメラシステム１００の構成は、既知物体が道路標識２１とナンバープレート１１１の２つである点が、図１の車載カメラシステム１０の構成と異なる。

車両１１に搭載された図示せぬ画像処理装置は、カメラ１２とカメラ１３それぞれに対する道路標識２１およびナンバープレート１１１の３次元位置および向きを推定する。そして、画像処理装置は、カメラ１２とカメラ１３それぞれに対する道路標識２１およびナンバープレート１１１の３次元位置および向きと、その３次元位置および向きの推定精度とに基づいて、カメラ１２とカメラ１３の３次元位置および向きの関係を認識する。画像処理装置は、その関係に基づいてカメラ１２とカメラ１３のキャリブレーションを行う。

第２実施の形態の画像処理装置の構成は、位置検出部４５の構成を除いて図２の画像処理装置４０の構成と同様である。従って、以下では、位置検出部４５についてのみ説明する。

（位置検出部の構成例）
図９は、車載カメラシステム１００の位置検出部４５の構成例を示すブロック図である。

図９に示す構成のうち、図４の構成と同じ構成には同じ符号を付してある。重複する説明については適宜省略する。

図９の位置検出部４５の構成は、辞書部８０、マッチング部８２、推定部８３、マッチング部８５、推定部８６、認識部８７の代わりに、辞書部１２０、マッチング部１２２、推定部１２３、マッチング部１２５、推定部１２６、認識部１２７が設けられる点が、図４の構成と異なる。

辞書部１２０は、既知物体である道路標識２１とナンバープレート１１１の複数の特徴点の特徴量を保持する。

マッチング部１２２は、辞書部１２０から道路標識２１とナンバープレート１１１の複数の特徴点の特徴量を読み出す。マッチング部１２２は、図４のマッチング部８２と同様に、読み出された道路標識２１の特徴点ごとに、特徴点検出部８１から供給される特徴点の候補から、道路標識２１の特徴点を選択する。

また、マッチング部１２２は、読み出されたナンバープレート１１１の特徴点ごとに、その特徴点の特徴量と、特徴点検出部８１から供給される特徴点の候補の特徴量のマッチングを行う。マッチング部１２２は、マッチングの結果得られる類似度が最も高い特徴点の候補を、ナンバープレート１１１の特徴点として選択する。

マッチング部１２２は、選択された道路標識２１の特徴点およびナンバープレート１１１の特徴点の画像上の２次元位置を推定部１２３に供給する。また、マッチング部１２２は、選択された道路標識２１の特徴点およびナンバープレート１１１の特徴点に対応する類似度を、推定部１２３による推定の精度として認識部１２７に供給する。

但し、例えば、道路標識２１の特徴点のうちの所定数以上の特徴点について、最も高い類似度が閾値以下である場合には、マッチング部１２２は、カメラ１２から供給される画像内に道路標識２１は存在しないと判断し、推定部１２３には何も供給しない。ナンバープレート１１１についても同様である。

推定部１２３は、図４の推定部８３と同様に、マッチング部１２２から供給される道路標識２１の特徴点の画像上の２次元位置と、カメラ１２から供給される撮像パラメータとに基づいて、カメラ１２に対する道路標識２１の３次元位置と向きを推定する。推定部１２３は、推定されたカメラ１２に対する道路標識２１の３次元位置と向きを認識部１２７に供給する。

また、推定部１２３は、マッチング部１２２から供給されるナンバープレート１１１の特徴点の画像上の２次元位置と、カメラ１２の撮像パラメータとに基づいて、カメラ１２に対するナンバープレート１１１の各特徴点の３次元位置を求める。そして、推定部１２３は、カメラ１２に対するナンバープレート１１１の各特徴点の３次元位置に基づいて、カメラ１３に対するナンバープレート１１１の３次元位置と向きを推定し、認識部１２７に供給する。

マッチング部１２５は、辞書部１２０から道路標識２１およびナンバープレート１１１の複数の特徴点の特徴量を読み出す。マッチング部１２５は、図４のマッチング部８５と同様に、読み出された道路標識２１の特徴点ごとに、特徴点検出部８４から供給される特徴点の候補から、道路標識２１の特徴点を選択する。

また、マッチング部１２５は、読み出されたナンバープレート１１１の特徴点ごとに、その特徴点の特徴量と、特徴点検出部８４から供給される特徴点の候補の特徴量のマッチングを行う。マッチング部１２５は、マッチングの結果得られる類似度が最も高い特徴点の候補を、ナンバープレート１１１の特徴点として選択する。

マッチング部１２５は、選択された道路標識２１の特徴点およびナンバープレート１１１の特徴点の画像上の２次元位置を推定部１２６に供給する。また、マッチング部１２５は、選択された道路標識２１の特徴点およびナンバープレート１１１の特徴点に対応する類似度を、推定部１２６による推定の精度として認識部１２７に供給する。

但し、例えば、道路標識２１の特徴点のうちの所定数以上の特徴点について、最も高い類似度が閾値以下である場合には、マッチング部１２５は、カメラ１３から供給される画像内に道路標識２１は存在しないと判断し、推定部１２６には何も供給しない。ナンバープレート１１１についても同様である。

推定部１２６は、図４の推定部８６と同様に、マッチング部１２５から供給される道路標識２１の特徴点の画像上の２次元位置と、カメラ１３から供給される撮像パラメータとに基づいて、カメラ１３に対する道路標識２１の３次元位置と向きを推定する。推定部１２６は、推定されたカメラ１３に対する道路標識２１の３次元位置と向きを認識部１２７に供給する。

また、推定部１２６は、マッチング部１２５から供給されるナンバープレート１１１の特徴点の画像上の２次元位置と、カメラ１３の撮像パラメータとに基づいて、カメラ１３に対するナンバープレート１１１の３次元位置と向きを推定し、認識部１２７に供給する。

認識部１２７は、カメラ１２およびカメラ１３それぞれに対する道路標識２１およびナンバープレート１１１の３次元位置および向き、並びに、推定部１２３および推定部１２６による推定の精度に基づいて、カメラ１２とカメラ１３の３次元位置および向きの関係を認識する。

具体的には、例えば、認識部１２７は、推定部１２３と推定部１２６による道路標識２１に対する推定の精度の平均値と、ナンバープレート１１１に対する推定の精度の平均値のうちの高い方に対応する道路標識２１またはナンバープレート１１１を選択する。認識部１２７は、選択された道路標識２１またはナンバープレート１１１のカメラ１２およびカメラ１３それぞれに対する３次元位置および向きに基づいて、カメラ１２とカメラ１３の３次元位置および向きの関係を認識する。

または、認識部１２７は、推定部１２３と推定部１２６による道路標識２１に対する推定の精度の平均値に基づいて、推定の精度の平均値が高いほど大きくなるように、道路標識２１の重みを設定する。また、認識部１２７は、推定部１２３と推定部１２６によるナンバープレート１１１に対する推定の精度の平均値に基づいて、推定の精度の平均値が高いほど大きくなるように、ナンバープレート１１１の重みを設定する。

そして、認識部１２７は、道路標識２１およびナンバープレート１１１それぞれについて、カメラ１２およびカメラ１３それぞれに対する３次元位置および向きに基づいて、カメラ１２とカメラ１３の３次元位置および向きの関係を認識する。認識部１２７は、道路標識２１およびナンバープレート１１１それぞれの３次元位置および向きから認識されたカメラ１２とカメラ１３の３次元位置および向きの関係を、設定された重みを用いて重み付け加算する。認識部１２７は、重み付け加算結果を、最終的なカメラ１２とカメラ１３の３次元位置および向きの関係として認識する。

認識部１２７は、認識されたカメラ１２とカメラ１３の３次元位置および向きの関係を、図２の補正部４６に供給する。

なお、ここでは、推定部１２３および推定部１２６による推定の精度は、それぞれ、マッチング部１２２、マッチング部１２５における類似度とされるが、推定部１２３と推定部１２６により推定される３次元位置や向きに基づいて決定されるようにしてもよい。

また、図９の位置検出部４５によるカメラ関係認識処理は、道路標識２１が道路標識２１とナンバープレート１１１に代わる点、および、ステップＳ５９の処理で推定部１２３および推定部１２６による推定の精度が用いられる点を除いて、図７のカメラ関係認識処理と同様である。従って、説明は省略する。

なお、カメラ１２とカメラ１３の両方から供給される画像に、道路標識２１とナンバープレート１１１の一方のみが含まれる場合には、認識部１２７は、その一方のカメラ１２およびカメラ１３それぞれに対する３次元位置や向きに基づいて、図４の認識部８７と同様に、カメラ１２とカメラ１３の３次元位置および向きの関係を認識するようにしてもよい。

＜第３実施の形態＞
（車載カメラシステムの第３実施の形態の概要）
図１０は、本開示を適用した車載カメラシステムの第３実施の形態の概要を示す図である。

図１０に示す構成のうち、図８の構成と同じ構成には同じ符号を付してある。重複する説明については適宜省略する。

図１０の車載カメラシステム１４０の構成は、車両１１にカメラ１２とカメラ１３だけでなくカメラ１４１も搭載される点が、図８の車載カメラシステム１００の構成と異なる。

カメラ１４１は、車両１１の後部に搭載され、車両１１の前方を撮像する。カメラ１２、カメラ１３、およびカメラ１４１のそれぞれは、他の１以上のカメラと撮像領域が重複する。

図１０の例では、カメラ１２とカメラ１３の撮像領域に、車両１１の前方の既知物体である道路標識２１が含まれている。また、カメラ１２、カメラ１３、およびカメラ１４１の撮像領域に、車両１１の前方の既知物体であるナンバープレート１１１が含まれている。

この場合、車両１１に搭載された図示せぬ画像処理装置は、カメラ１２とカメラ１３それぞれに対する道路標識２１の３次元位置および向きを推定する。また、画像処理装置は、カメラ１２、カメラ１３、およびカメラ１４１それぞれに対するナンバープレート１１１の３次元位置および向きを推定する。

画像処理装置は、カメラ１２とカメラ１３それぞれに対する道路標識２１の３次元位置および向き、カメラ１２、カメラ１３、およびカメラ１４１それぞれに対するナンバープレート１１１の３次元位置および向き、並びに、それらの３次元位置および向きの推定精度に基づいて、カメラ１２、カメラ１３、およびカメラ１４１の３次元位置および向きの関係を認識する。

具体的には、例えば、画像処理装置は、第２実施の形態の画像処理装置と同様に、カメラ１２とカメラ１３それぞれに対する道路標識２１およびナンバープレート１１１の３次元位置および向きと、その３次元位置および向きの推定精度とに基づいて、カメラ１２とカメラ１３の３次元位置および向きの関係を認識する。

また、画像処理装置は、カメラ１２とカメラ１３それぞれに対するナンバープレート１１１の３次元位置および向きのうちの、推定精度が高い方と、カメラ１４１に対するナンバープレート１１１の３次元位置および向きとに基づいて、カメラ１２またはカメラ１３とカメラ１４１の３次元位置および向きの関係を認識する。

そして、画像処理装置は、カメラ１２とカメラ１３の３次元位置および向きの関係と、カメラ１２またはカメラ１３とカメラ１４１の３次元位置および向きの関係とに基づいて、カメラ１２、カメラ１３、およびカメラ１４１のキャリブレーションを行う。

第３実施の形態の画像処理装置は、カメラ１２やカメラ１３についての処理と同様にカメラ１４１についての処理も行われる点を除いて、第２実施の形態の画像処理装置と同様である。

なお、第３実施の形態の画像処理装置では、３つの移動量が求められるため、速度計により計測される車両１１の速度を用いずに、３つの移動量の分布に基づいてカメラ１２、カメラ１３、およびカメラ１４１のキャリブレーションの必要性の有無が判定されるようにしてもよい。この場合、移動量が３つの移動量の分布の外れ値であるカメラ１２、カメラ１３、またはカメラ１４１のキャリブレーションの必要性が有ると判定される。

＜第４実施の形態＞
（車載カメラシステムの第４実施の形態の概要）
図１１は、本開示を適用した車載カメラシステムの第４実施の形態の概要を示す図である。

図１１に示す構成のうち、図１の構成と同じ構成には同じ符号を付してある。重複する説明については適宜省略する。

図１１の車載カメラシステム１６０の構成は、カメラ１２およびカメラ１３の代わりにカメラ１６１およびカメラ１６２が設けられる点が、図１の車載カメラシステム１０の構成と異なる。なお、図１１は、車両１１を上から見た図である。

カメラ１６１（第１の撮像部）とカメラ１６２（第２の撮像部）は、光軸方向が車両１１の進行方向と略垂直な方向になるように搭載される。図１１の例では、カメラ１６１とカメラ１６２は、車両１１の右側の屋根に搭載されている。

車載カメラシステム１６０では、車両１１に搭載された図示せぬ画像処理装置が、移動量ではなく、カメラ１６１とカメラ１６２により撮像された画像の視差に基づいて、カメラ１６１とカメラ１６２のキャリブレーションの必要性を判定する。

（画像処理装置の構成例）
図１２は、図１１の車両１１に搭載される画像処理装置の構成例を示すブロック図である。

図１２に示す構成のうち、図２の構成と同じ構成には同じ符号を付してある。重複する説明については適宜省略する。

図１２の画像処理装置１８０の構成は、移動量推定部４１および移動量推定部４３の代わりに推定部１８１が設けられる点と、判定部４２および判定部４４の代わりに判定部１８２が設けられる点とが、図２の画像処理装置４０の構成と異なる。

推定部１８１は、移動視差推定部１９１、移動視差推定部１９２、およびステレオ視差推定部１９３により構成される。

推定部１８１の移動視差推定部１９１は、カメラ１６１により撮像され、カメラ１６１から入力された画像を保持する。移動視差推定部１９１（第１の移動視差推定部）は、保持している過去（第１の時刻）の画像と現在（第２の時刻）の画像とを用いて、現在の画像の移動視差（運動視差）を推定する。移動視差推定部１９１は、推定された移動視差を判定部１８２に供給する。

移動視差推定部１９２は、カメラ１６２により撮像され、カメラ１６２から入力された画像を保持する。移動視差推定部１９２（第２の移動視差推定部）は、保持している過去（第１の時刻）の画像と現在（第２の時刻）の画像とを用いて、現在の画像の移動視差を推定する。移動視差推定部１９２は、推定された移動視差を判定部１８２に供給する。

ステレオ視差推定部１９３は、カメラ１６１により撮像された現在の画像と、カメラ１６２により撮像された現在の画像とを用いて、その２枚の画像の間の視差（以下、ステレオ視差という）を推定し、判定部１８２に供給する。

判定部１８２は、移動視差推定部１９１および移動視差推定部１９２から供給される移動視差、並びに、ステレオ視差推定部１９３から供給されるステレオ視差に基づいて、カメラ１６１とカメラ１６２のキャリブレーションの必要性の有無を判定する。判定部１８２は、判定結果を位置検出部４５に供給する。

（画像処理装置の処理の説明）
図１２の画像処理装置１８０の画像処理は、カメラ１２およびカメラ１３がカメラ１６１およびカメラ１６２に代わる点、および、キャリブレーション判定処理を除いて、図５の画像処理と同様である。従って、以下では、キャリブレーション判定処理についてのみ説明する。

図１３は、画像処理装置１８０のキャリブレーション判定処理を説明するフローチャートである。

図１３のステップＳ７１において、推定部１８１の移動視差推定部１９１は、カメラ１６１から入力された画像を保持し、移動視差推定部１９２は、カメラ１６２から入力された画像を保持する。

ステップＳ７２において、移動視差推定部１９１は、保持しているカメラ１６１の過去の画像と現在の画像とを用いて、現在の画像の移動視差を推定し、判定部１８２に供給する。

ステップＳ７３において、移動視差推定部１９２は、保持しているカメラ１６２の過去の画像と現在の画像とを用いて、現在の画像の移動視差を推定し、判定部１８２に供給する。

ステップＳ７４において、ステレオ視差推定部１９３は、カメラ１６１の現在の画像と、カメラ１６２の現在の画像とを用いて、ステレオ視差を推定し、判定部１８２に供給する。

ステップＳ７５において、判定部１８２は、移動視差推定部１９１および移動視差推定部１９２から供給される移動視差の少なくとも一方と、ステレオ視差推定部１９３から供給されるステレオ視差との差が閾値以上であるかどうかを判定する。

ステップＳ７５で閾値以上であると判定された場合、ステップＳ７６において、判定部１８２は、カメラ１６１とカメラ１６２のキャリブレーションの必要性が有ると判定し、その判定結果を位置検出部４５に供給する。そしてキャリブレーション判定処理は終了する。

一方、ステップＳ７５で移動視差推定部１９１および移動視差推定部１９２から供給される移動視差の両方と、ステレオ視差との差が閾値より小さいと場合、処理はステップＳ７７に進む。ステップＳ７７において、判定部１８２は、カメラ１６１とカメラ１６２のキャリブレーションの必要性が無いと判定し、その判定結果を位置検出部４５に供給する。

＜第５実施の形態＞
（車載カメラシステムの第５実施の形態の概要）
図１４は、本開示を適用した車載カメラシステムの第５実施の形態の概要を示す図である。

図１４に示す構成のうち、図１の構成と同じ構成には同じ符号を付してある。重複する説明については適宜省略する。なお、図１４は、車両１１を上から見た図である。

図１４の車載カメラシステム２１０の構成は、カメラ１２およびカメラ１３の代わりに、４つのカメラ２１１乃至２１４が車両１１に搭載される点が、図１の車載カメラシステム１０の構成と異なる。

カメラ２１１乃至２１４は、それぞれ、車両１１の屋根の前方、右側、後方、左側に搭載される。車両１１に搭載された図示せぬ画像処理装置は、カメラ２１１乃至カメラ２１４それぞれについて、第１乃至第３実施の形態と同様の処理を行い、カメラ２１１乃至２１４のキャリブレーションを行う。

なお、このとき、４つの移動量が求められるため、第３実施の形態と同様に、速度計により計測される車両１１の速度を用いずに、４つの移動量の分布に基づいてカメラ２１１乃至２１４のキャリブレーションの必要性の有無が判定されるようにしてもよい。

＜第６実施の形態＞
（本開示を適用したコンピュータの説明）
上述した画像処理装置の一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。

図１５は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。

コンピュータ３００において、CPU（Central Processing Unit）３０１，ROM（Read Only Memory）３０２，RAM（Random Access Memory）３０３は、バス３０４により相互に接続されている。

バス３０４には、さらに、入出力インタフェース３０５が接続されている。入出力インタフェース３０５には、入力部３０６、出力部３０７、記憶部３０８、通信部３０９、及びドライブ３１０が接続されている。

入力部３０６は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部３０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部３０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部３０９は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ３１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア３１１を駆動する。

以上のように構成されるコンピュータ３００では、CPU３０１が、例えば、記憶部３０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース３０５及びバス３０４を介して、RAM３０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。

コンピュータ３００（CPU３０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア３１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。

コンピュータ３００では、プログラムは、リムーバブルメディア３１１をドライブ３１０に装着することにより、入出力インタフェース３０５を介して、記憶部３０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部３０９で受信し、記憶部３０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM３０２や記憶部３０８に、あらかじめインストールしておくことができる。

なお、コンピュータ３００が実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。

＜第７実施の形態＞
（本開示を適用した車両制御システムの説明）
図１６は、本開示を適用した車両制御システムの概略的な構成の一例を示すブロック図である。

車両制御システム２０００は、通信ネットワーク２０１０を介して接続された複数の電子制御ユニットを備える。図１６に示した例では、車両制御システム２０００は、駆動系制御ユニット２１００、ボディ系制御ユニット２２００、バッテリ制御ユニット２３００、車外情報検出ユニット２４００、車内情報検出ユニット２５００、及び統合制御ユニット２６００を備える。これらの複数の制御ユニットを接続する通信ネットワーク２０１０は、例えば、ＣＡＮ（Controller Area Network）、ＬＩＮ（Local Interconnect Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）又はＦｌｅｘＲａｙ（登録商標）等の任意の規格に準拠した車載通信ネットワークであってよい。

各制御ユニットは、各種プログラムにしたがって演算処理を行うマイクロコンピュータと、マイクロコンピュータにより実行されるプログラム又は各種演算に用いられるパラメータ等を記憶する記憶部と、各種制御対象の装置を駆動する駆動回路とを備える。各制御ユニットは、通信ネットワーク２０１０を介して他の制御ユニットとの間で通信を行うためのネットワークＩ／Ｆを備えるとともに、車内外の装置又はセンサ等との間で、有線通信又は無線通信により通信を行うための通信Ｉ／Ｆを備える。図１６では、統合制御ユニット２６００の機能構成として、マイクロコンピュータ２６１０、汎用通信Ｉ／Ｆ２６２０、専用通信Ｉ／Ｆ２６３０、測位部２６４０、ビーコン受信部２６５０、車内機器Ｉ／Ｆ２６６０、音声画像出力部２６７０、車載ネットワークＩ／Ｆ２６８０及び記憶部２６９０が図示されている。他の制御ユニットも同様に、マイクロコンピュータ、通信Ｉ／Ｆ及び記憶部等を備える。

駆動系制御ユニット２１００は、各種プログラムにしたがって車両の駆動系に関連する装置の動作を制御する。例えば、駆動系制御ユニット２１００は、内燃機関又は駆動用モータ等の車両の駆動力を発生させるための駆動力発生装置、駆動力を車輪に伝達するための駆動力伝達機構、車両の舵角を調節するステアリング機構、及び、車両の制動力を発生させる制動装置等の制御装置として機能する。駆動系制御ユニット２１００は、ＡＢＳ（Antilock Brake System）又はＥＳＣ（Electronic Stability Control）等の制御装置としての機能を有してもよい。

駆動系制御ユニット２１００には、車両状態検出部２１１０が接続される。車両状態検出部２１１０には、例えば、車体の軸回転運動の角速度を検出するジャイロセンサ、車両の加速度を検出する加速度センサ、あるいは、アクセルペダルの操作量、ブレーキペダルの操作量、ステアリングホイールの操舵角、エンジン回転数又は車輪の回転速度等を検出するためのセンサのうちの少なくとも一つが含まれる。駆動系制御ユニット２１００は、車両状態検出部２１１０から入力される信号を用いて演算処理を行い、内燃機関、駆動用モータ、電動パワーステアリング装置又はブレーキ装置等を制御する。

ボディ系制御ユニット２２００は、各種プログラムにしたがって車体に装備された各種装置の動作を制御する。例えば、ボディ系制御ユニット２２００は、キーレスエントリシステム、スマートキーシステム、パワーウィンドウ装置、あるいは、ヘッドランプ、バックランプ、ブレーキランプ、ウィンカー又はフォグランプ等の各種ランプの制御装置として機能する。この場合、ボディ系制御ユニット２２００には、鍵を代替する携帯機から発信される電波又は各種スイッチの信号が入力され得る。ボディ系制御ユニット２２００は、これらの電波又は信号の入力を受け付け、車両のドアロック装置、パワーウィンドウ装置、ランプ等を制御する。

バッテリ制御ユニット２３００は、各種プログラムにしたがって駆動用モータの電力供給源である二次電池２３１０を制御する。例えば、バッテリ制御ユニット２３００には、二次電池２３１０を備えたバッテリ装置から、バッテリ温度、バッテリ出力電圧又はバッテリの残存容量等の情報が入力される。バッテリ制御ユニット２３００は、これらの信号を用いて演算処理を行い、二次電池２３１０の温度調節制御又はバッテリ装置に備えられた冷却装置等の制御を行う。

車外情報検出ユニット２４００は、車両制御システム２０００を搭載した車両の外部の情報を検出する。例えば、車外情報検出ユニット２４００には、撮像部２４１０及び車外情報検出部２４２０のうちの少なくとも一方が接続される。撮像部２４１０には、ＴｏＦ（Time Of Flight）カメラ、ステレオカメラ、単眼カメラ、赤外線カメラ及びその他のカメラのうちの少なくとも一つが含まれる。車外情報検出部２４２０には、例えば、現在の天候又は気象を検出するための環境センサ、あるいは、車両制御システム２０００を搭載した車両の周囲の他の車両、障害物又は歩行者等を検出するための周囲情報検出センサが含まれる。

環境センサは、例えば、雨天を検出する雨滴センサ、霧を検出する霧センサ、日照度合いを検出する日照センサ、及び降雪を検出する雪センサのうちの少なくとも一つであってよい。周囲情報検出センサは、超音波センサ、レーダ装置及びＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）装置のうちの少なくとも一つであってよい。これらの撮像部２４１０及び車外情報検出部２４２０は、それぞれ独立したセンサないし装置として備えられてもよいし、複数のセンサないし装置が統合された装置として備えられてもよい。

ここで、図１７は、撮像部２４１０及び車外情報検出部２４２０の設置位置の例を示す。撮像部２９１０，２９１２，２９１４，２９１６，２９１８は、例えば、車両２９００のフロントノーズ、サイドミラー、リアバンパ、バックドア及び車室内のフロントガラスの上部のうちの少なくとも一つの位置に設けられる。フロントノーズに備えられる撮像部２９１０及び車室内のフロントガラスの上部に備えられる撮像部２９１８は、主として車両２９００の前方の画像を取得する。サイドミラーに備えられる撮像部２９１２，２９１４は、主として車両２９００の側方の画像を取得する。リアバンパ又はバックドアに備えられる撮像部２９１６は、主として車両２９００の後方の画像を取得する。車室内のフロントガラスの上部に備えられる撮像部２９１８は、主として先行車両又は、歩行者、障害物、信号機、交通標識又は車線等の検出に用いられる。

なお、図１７には、それぞれの撮像部２９１０，２９１２，２９１４，２９１６の撮影範囲の一例が示されている。撮像範囲ａは、フロントノーズに設けられた撮像部２９１０の撮像範囲を示し、撮像範囲ｂ，ｃは、それぞれサイドミラーに設けられた撮像部２９１２，２９１４の撮像範囲を示し、撮像範囲ｄは、リアバンパ又はバックドアに設けられた撮像部２９１６の撮像範囲を示す。例えば、撮像部２９１０，２９１２，２９１４，２９１６で撮像された画像データが重ね合わせられることにより、車両２９００を上方から見た俯瞰画像が得られる。

車両２９００のフロント、リア、サイド、コーナ及び車室内のフロントガラスの上部に設けられる車外情報検出部２９２０，２９２２，２９２４，２９２６，２９２８，２９３０は、例えば超音波センサ又はレーダ装置であってよい。車両２９００のフロントノーズ、リアバンパ、バックドア及び車室内のフロントガラスの上部に設けられる車外情報検出部２９２０，２９２６，２９３０は、例えばＬＩＤＡＲ装置であってよい。これらの車外情報検出部２９２０〜２９３０は、主として先行車両、歩行者又は障害物等の検出に用いられる。

図１６に戻って説明を続ける。車外情報検出ユニット２４００は、撮像部２４１０に車外の画像を撮像させるとともに、撮像された画像データを受信する。また、車外情報検出ユニット２４００は、接続されている車外情報検出部２４２０から検出情報を受信する。車外情報検出部２４２０が超音波センサ、レーダ装置又はＬＩＤＡＲ装置である場合には、車外情報検出ユニット２４００は、超音波又は電磁波等を発信させるとともに、受信された反射波の情報を受信する。車外情報検出ユニット２４００は、受信した情報に基づいて、人、車、障害物、標識又は路面上の文字等の物体検出処理又は距離検出処理を行ってもよい。車外情報検出ユニット２４００は、受信した情報に基づいて、降雨、霧又は路面状況等を認識する環境認識処理を行ってもよい。車外情報検出ユニット２４００は、受信した情報に基づいて、車外の物体までの距離を算出してもよい。

また、車外情報検出ユニット２４００は、受信した画像データに基づいて、人、車、障害物、標識又は路面上の文字等を認識する画像認識処理又は距離検出処理を行ってもよい。車外情報検出ユニット２４００は、受信した画像データに対して歪補正又は位置合わせ等の処理を行うとともに、異なる撮像部２４１０により撮像された画像データを合成して、俯瞰画像又はパノラマ画像を生成してもよい。車外情報検出ユニット２４００は、異なる撮像部２４１０により撮像された画像データを用いて、視点変換処理を行ってもよい。

車内情報検出ユニット２５００は、車内の情報を検出する。車内情報検出ユニット２５００には、例えば、運転者の状態を検出する運転者状態検出部２５１０が接続される。運転者状態検出部２５１０は、運転者を撮像するカメラ、運転者の生体情報を検出する生体センサ又は車室内の音声を集音するマイク等を含んでもよい。生体センサは、例えば、座面又はステアリングホイール等に設けられ、座席に座った搭乗者又はステアリングホイールを握る運転者の生体情報を検出する。車内情報検出ユニット２５００は、運転者状態検出部２５１０から入力される検出情報に基づいて、運転者の疲労度合い又は集中度合いを算出してもよいし、運転者が居眠りをしていないかを判別してもよい。車内情報検出ユニット２５００は、集音された音声信号に対してノイズキャンセリング処理等の処理を行ってもよい。

統合制御ユニット２６００は、各種プログラムにしたがって車両制御システム２０００内の動作全般を制御する。統合制御ユニット２６００には、入力部２８００が接続されている。入力部２８００は、例えば、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ又はレバー等、搭乗者によって入力操作され得る装置によって実現される。入力部２８００は、例えば、赤外線又はその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、車両制御システム２０００の操作に対応した携帯電話又はＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の外部接続機器であってもよい。入力部２８００は、例えばカメラであってもよく、その場合搭乗者はジェスチャにより情報を入力することができる。さらに、入力部２８００は、例えば、上記の入力部２８００を用いて搭乗者等により入力された情報に基づいて入力信号を生成し、統合制御ユニット２６００に出力する入力制御回路などを含んでもよい。搭乗者等は、この入力部２８００を操作することにより、車両制御システム２０００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりする。

記憶部２６９０は、マイクロコンピュータにより実行される各種プログラムを記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、及び各種パラメータ、演算結果又はセンサ値等を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）を含んでいてもよい。また、記憶部２６９０は、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス又は光磁気記憶デバイス等によって実現してもよい。

汎用通信Ｉ／Ｆ２６２０は、外部環境２７５０に存在する様々な機器との間の通信を仲介する汎用的な通信Ｉ／Ｆである。汎用通信Ｉ／Ｆ２６２０は、ＧＳＭ（登録商標）（Global System of Mobile communications）、ＷｉＭＡＸ、ＬＴＥ（Long Term Evolution）若しくはＬＴＥ−Ａ（LTE−Advanced）などのセルラー通信プロトコル、又は無線ＬＡＮ（Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）ともいう）などのその他の無線通信プロトコルを実装してよい。汎用通信Ｉ／Ｆ２６２０は、例えば、基地局又はアクセスポイントを介して、外部ネットワーク（例えば、インターネット、クラウドネットワーク又は事業者固有のネットワーク）上に存在する機器（例えば、アプリケーションサーバ又は制御サーバ）へ接続してもよい。また、汎用通信Ｉ／Ｆ２６２０は、例えばＰ２Ｐ（Peer To Peer）技術を用いて、車両の近傍に存在する端末（例えば、歩行者若しくは店舗の端末、又はＭＴＣ（Machine Type Communication）端末）と接続してもよい。

専用通信Ｉ／Ｆ２６３０は、車両における使用を目的として策定された通信プロトコルをサポートする通信Ｉ／Ｆである。専用通信Ｉ／Ｆ２６３０は、例えば、下位レイヤのＩＥＥＥ８０２．１１ｐと上位レイヤのＩＥＥＥ１６０９との組合せであるＷＡＶＥ（Wireless Access in Vehicle Environment）、又はＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communications）といった標準プロトコルを実装してよい。専用通信Ｉ／Ｆ２６３０は、典型的には、車車間（Vehicle to Vehicle）通信、路車間（Vehicle to Infrastructure）通信及び歩車間（Vehicle to Pedestrian）通信のうちの１つ以上を含む概念であるＶ２Ｘ通信を遂行する。

測位部２６４０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）衛星からのＧＮＳＳ信号（例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星からのＧＰＳ信号）を受信して測位を実行し、車両の緯度、経度及び高度を含む位置情報を生成する。なお、測位部２６４０は、無線アクセスポイントとの信号の交換により現在位置を特定してもよく、又は測位機能を有する携帯電話、ＰＨＳ若しくはスマートフォンといった端末から位置情報を取得してもよい。

ビーコン受信部２６５０は、例えば、道路上に設置された無線局等から発信される電波あるいは電磁波を受信し、現在位置、渋滞、通行止め又は所要時間等の情報を取得する。なお、ビーコン受信部２６５０の機能は、上述した専用通信Ｉ／Ｆ２６３０に含まれてもよい。

車内機器Ｉ／Ｆ２６６０は、マイクロコンピュータ２６１０と車内に存在する様々な機器との間の接続を仲介する通信インタフェースである。車内機器Ｉ／Ｆ２６６０は、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ（Near Field Communication）又はＷＵＳＢ（Wireless USB）といった無線通信プロトコルを用いて無線接続を確立してもよい。また、車内機器Ｉ／Ｆ２６６０は、図示しない接続端子（及び、必要であればケーブル）を介して有線接続を確立してもよい。車内機器Ｉ／Ｆ２６６０は、例えば、搭乗者が有するモバイル機器若しくはウェアラブル機器、又は車両に搬入され若しくは取り付けられる情報機器との間で、制御信号又はデータ信号を交換する。

車載ネットワークＩ／Ｆ２６８０は、マイクロコンピュータ２６１０と通信ネットワーク２０１０との間の通信を仲介するインタフェースである。車載ネットワークＩ／Ｆ２６８０は、通信ネットワーク２０１０によりサポートされる所定のプロトコルに則して、信号等を送受信する。

統合制御ユニット２６００のマイクロコンピュータ２６１０は、汎用通信Ｉ／Ｆ２６２０、専用通信Ｉ／Ｆ２６３０、測位部２６４０、ビーコン受信部２６５０、車内機器Ｉ／Ｆ２６６０及び車載ネットワークＩ／Ｆ２６８０のうちの少なくとも一つを介して取得される情報に基づき、各種プログラムにしたがって、車両制御システム２０００を制御する。例えば、マイクロコンピュータ２６１０は、取得される車内外の情報に基づいて、駆動力発生装置、ステアリング機構又は制動装置の制御目標値を演算し、駆動系制御ユニット２１００に対して制御指令を出力してもよい。例えば、マイクロコンピュータ２６１０は、車両の衝突回避あるいは衝撃緩和、車間距離に基づく追従走行、車速維持走行、自動運転等を目的とした協調制御を行ってもよい。

マイクロコンピュータ２６１０は、汎用通信Ｉ／Ｆ２６２０、専用通信Ｉ／Ｆ２６３０、測位部２６４０、ビーコン受信部２６５０、車内機器Ｉ／Ｆ２６６０及び車載ネットワークＩ／Ｆ２６８０のうちの少なくとも一つを介して取得される情報に基づき、車両の現在位置の周辺情報を含むローカル地図情報を作成してもよい。また、マイクロコンピュータ２６１０は、取得される情報に基づき、車両の衝突、歩行者等の近接又は通行止めの道路への進入等の危険を予測し、警告用信号を生成してもよい。警告用信号は、例えば、警告音を発生させたり、警告ランプを点灯させたりするための信号であってよい。

音声画像出力部２６７０は、車両の搭乗者又は車外に対して、視覚的又は聴覚的に情報を通知することが可能な出力装置へ音声及び画像のうちの少なくとも一方の出力信号を送信する。図１６の例では、出力装置として、オーディオスピーカ２７１０、表示部２７２０及びインストルメントパネル２７３０が例示されている。表示部２７２０は、例えば、オンボードディスプレイ及びヘッドアップディスプレイの少なくとも一つを含んでいてもよい。表示部２７２０は、ＡＲ（Augmented Reality）表示機能を有していてもよい。出力装置は、これらの装置以外の、ヘッドホン、プロジェクタ又はランプ等の他の装置であってもよい。出力装置が表示装置の場合、表示装置は、マイクロコンピュータ２６１０が行った各種処理により得られた結果又は他の制御ユニットから受信された情報を、テキスト、イメージ、表、グラフ等、様々な形式で視覚的に表示する。また、出力装置が音声出力装置の場合、音声出力装置は、再生された音声データ又は音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して聴覚的に出力する。

なお、図１６に示した例において、通信ネットワーク２０１０を介して接続された少なくとも二つの制御ユニットが一つの制御ユニットとして一体化されてもよい。あるいは、個々の制御ユニットが、複数の制御ユニットにより構成されてもよい。さらに、車両制御システム２０００が、図示されていない別の制御ユニットを備えてもよい。また、上記の説明において、いずれかの制御ユニットが担う機能の一部又は全部を、他の制御ユニットに持たせてもよい。つまり、通信ネットワーク２０１０を介して情報の送受信がされるようになっていれば、所定の演算処理が、いずれかの制御ユニットで行われるようになってもよい。同様に、いずれかの制御ユニットに接続されているセンサ又は装置が、他の制御ユニットに接続されるとともに、複数の制御ユニットが、通信ネットワーク２０１０を介して相互に検出情報を送受信してもよい。

以上のように構成された車両制御システム２０００では、統合制御ユニット２６００に本願の画像処理装置の機能が設けられる。なお、本願の画像処理装置の少なくとも一部の機能は、統合制御ユニット２６００のためのモジュール（例えば、一つのダイで構成される集積回路モジュール）により実現されてもよい。また、本願の画像処理装置は、複数の制御ユニットによって実現されてもよい。

本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。

なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、他の効果があってもよい。

また、本開示の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

例えば、車載カメラシステム（車両制御システム）を構成するカメラ（撮像部）の数や配置は、上述した数や配置に限定されない。また、本技術は、自動車以外の電気自動車、ハイブリッド電気自動車、自動二輪車などの車両に搭載される車載カメラシステムにも適用することができる。

また、既知物体の３次元位置や向きの推定方法は、上述した方法に限定されない。さらに、既知物体の３次元位置のみに基づいてカメラのキャリブレーションを行うようにしてもよい。

なお、本開示は、以下のような構成もとることができる。

（１）
第１の時刻に第１の撮像部により撮像された第１の画像と、前記第１の時刻より後の第２の時刻に前記第１の撮像部により撮像された第２の画像とを用いて、前記第１の撮像部のキャリブレーションの必要性の有無を判定する判定部
を備える画像処理装置。
（２）
前記第１の画像と前記第２の画像とを用いて、前記第１の撮像部の３次元位置の移動量を推定する移動量推定部
をさらに備え、
前記判定部は、前記移動量推定部により推定された前記移動量に基づいて、前記キャリブレーションの必要性の有無を判定する
ように構成された
前記（１）に記載の画像処理装置。
（３）
前記移動量推定部は、前記第１の撮像部の３次元位置および向きの移動量を推定する
ように構成された
前記（２）に記載の画像処理装置。
（４）
前記移動量推定部は、前記第１の画像の特徴点の３次元位置と、前記第２の画像上の前記特徴点の位置とに基づいて、前記特徴点の３次元位置および向きの移動量を推定する
ように構成された
前記（３）に記載の画像処理装置。
（５）
前記第１の画像と、前記第１の時刻に第２の撮像部により撮像された第３の画像とを用いて、前記第１の画像の前記特徴点のステレオ視差を検出する視差検出部と、
前記視差検出部により検出された前記ステレオ視差に基づいて、前記第１の画像の前記特徴点の３次元位置を算出する位置算出部と
をさらに備える
前記（４）に記載の画像処理装置。
（６）
前記第１の画像と、前記第１の時刻とは異なる第３の時刻に前記第１の撮像部により撮像された第３の画像とを用いて、前記第１の画像の前記特徴点の移動視差を検出する視差検出部と、
前記視差検出部により検出された前記移動視差に基づいて、前記第１の画像の前記特徴点の３次元位置を算出する位置算出部と
をさらに備える
前記（４）に記載の画像処理装置。
（７）
前記第１の撮像部は、車両に搭載され、
前記判定部は、前記移動量と前記車両の速度計により計測された前記車両の速度とに基づいて、前記キャリブレーションの必要性の有無を判定する
ように構成された
前記（２）乃至（６）のいずれかに記載の画像処理装置。
（８）
前記第１の画像と前記第２の画像とを用いて、前記第１の画像の移動視差を推定する第１の移動視差推定部と、
前記第１の時刻に第２の撮像部により撮像された第３の画像と、前記第２の時刻に前記第２の撮像部により撮像された第４の画像とを用いて、前記第２の画像の移動視差を推定する第２の移動視差推定部と、
前記第１の画像と前記第３の画像を用いて、前記第１の画像と前記第３の画像の間のステレオ視差を推定するステレオ視差推定部と
をさらに備え、
前記判定部は、前記第１の移動視差推定部により推定された前記第１の画像の移動視差、前記第２の移動視差推定部により推定された前記第２の画像の移動視差、および前記ステレオ視差推定部により推定された前記ステレオ視差に基づいて、前記第１の撮像部および前記第２の撮像部のキャリブレーションの必要性の有無を判定する
ように構成された
前記（１）に記載の画像処理装置。
（９）
前記第１の撮像部と前記第２の撮像部は、車両に搭載される
ように構成された
前記（８）に記載の画像処理装置。
（１０）
前記第１の撮像部と前記第２の撮像部の光軸方向は、前記車両の進行方向と略垂直な方向である
ように構成された
前記（９）に記載の画像処理装置。
（１１）
画像処理装置が、
第１の時刻に第１の撮像部により撮像された第１の画像と、前記第１の時刻より後の第２の時刻に前記第１の撮像部により撮像された第２の画像とを用いて、前記第１の撮像部のキャリブレーションの必要性の有無を判定する判定ステップ
を含む画像処理方法。
（１２）
コンピュータを、
第１の時刻に第１の撮像部により撮像された第１の画像と、前記第１の時刻より後の第２の時刻に前記第１の撮像部により撮像された第２の画像とを用いて、前記第１の撮像部のキャリブレーションの必要性の有無を判定する判定部
として機能させるためのプログラム。

１１ 車両, １２，１３ カメラ, ２１道路標識, ４０ 画像処理装置, ４１ 移動量推定部, ４２ 判定部， ４３ 移動量推定部, ４４ 判定部, ４６ 補正部, ６４ 視差検出部, ６５ 位置算出部, ８３，８６ 推定部, ８７ 認識部， １１１ ナンバープレート, １２３，１２６ 推定部, １２７ 認識部, １４１ カメラ, １６１，１６２ カメラ, １８０ 画像処理装置, １８２ 判定部, １９１，１９２ 移動視差推定部, １９３ ステレオ視差推定部

Claims (12)

1. 第１の時刻に第１の撮像部により撮像された第１の画像と、前記第１の時刻より後の第２の時刻に前記第１の撮像部により撮像された第２の画像とを用いて、前記第１の撮像部のキャリブレーションの必要性の有無を判定する判定部
   を備える画像処理装置。
2. 前記第１の画像と前記第２の画像とを用いて、前記第１の撮像部の３次元位置の移動量を推定する移動量推定部
   をさらに備え、
   前記判定部は、前記移動量推定部により推定された前記移動量に基づいて、前記キャリブレーションの必要性の有無を判定する
   ように構成された
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記移動量推定部は、前記第１の撮像部の３次元位置および向きの移動量を推定する
   ように構成された
   請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記移動量推定部は、前記第１の画像の特徴点の３次元位置と、前記第２の画像上の前記特徴点の位置とに基づいて、前記特徴点の３次元位置および向きの移動量を推定する
   ように構成された
   請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記第１の画像と、前記第１の時刻に第２の撮像部により撮像された第３の画像とを用いて、前記第１の画像の前記特徴点のステレオ視差を検出する視差検出部と、
   前記視差検出部により検出された前記ステレオ視差に基づいて、前記第１の画像の前記特徴点の３次元位置を算出する位置算出部と
   をさらに備える
   請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記第１の画像と、前記第１の時刻とは異なる第３の時刻に前記第１の撮像部により撮像された第３の画像とを用いて、前記第１の画像の前記特徴点の移動視差を検出する視差検出部と、
   前記視差検出部により検出された前記移動視差に基づいて、前記第１の画像の前記特徴点の３次元位置を算出する位置算出部と
   をさらに備える
   請求項４に記載の画像処理装置。
7. 前記第１の撮像部は、車両に搭載され、
   前記判定部は、前記移動量と前記車両の速度計により計測された前記車両の速度とに基づいて、前記キャリブレーションの必要性の有無を判定する
   ように構成された
   請求項２に記載の画像処理装置。
8. 前記第１の画像と前記第２の画像とを用いて、前記第１の画像の移動視差を推定する第１の移動視差推定部と、
   前記第１の時刻に第２の撮像部により撮像された第３の画像と、前記第２の時刻に前記第２の撮像部により撮像された第４の画像とを用いて、前記第２の画像の移動視差を推定する第２の移動視差推定部と、
   前記第１の画像と前記第３の画像を用いて、前記第１の画像と前記第３の画像の間のステレオ視差を推定するステレオ視差推定部と
   をさらに備え、
   前記判定部は、前記第１の移動視差推定部により推定された前記第１の画像の移動視差、前記第２の移動視差推定部により推定された前記第２の画像の移動視差、および前記ステレオ視差推定部により推定された前記ステレオ視差に基づいて、前記第１の撮像部および前記第２の撮像部のキャリブレーションの必要性の有無を判定する
   ように構成された
   請求項１に記載の画像処理装置。
9. 前記第１の撮像部と前記第２の撮像部は、車両に搭載される
   ように構成された
   請求項８に記載の画像処理装置。
10. 前記第１の撮像部と前記第２の撮像部の光軸方向は、前記車両の進行方向と略垂直な方向である
    ように構成された
    請求項９に記載の画像処理装置。
11. 画像処理装置が、
    第１の時刻に第１の撮像部により撮像された第１の画像と、前記第１の時刻より後の第２の時刻に前記第１の撮像部により撮像された第２の画像とを用いて、前記第１の撮像部のキャリブレーションの必要性の有無を判定する判定ステップ
    を含む画像処理方法。
12. コンピュータを、
    第１の時刻に第１の撮像部により撮像された第１の画像と、前記第１の時刻より後の第２の時刻に前記第１の撮像部により撮像された第２の画像とを用いて、前記第１の撮像部のキャリブレーションの必要性の有無を判定する判定部
    として機能させるためのプログラム。

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