WO2016147899A1 - 画像処理によるハンガー検出装置 - Google Patents

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gsth
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line
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庭川　誠
勇介 渡部
匠朗 川畑
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Meidensha Corp
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Meidensha Corp
Meidensha Electric Manufacturing Co Ltd
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60M—POWER SUPPLY LINES, AND DEVICES ALONG RAILS, FOR ELECTRICALLY- PROPELLED VEHICLES
    • B60M1/00—Power supply lines for contact with collector on vehicle
    • B60M1/12—Trolley lines; Accessories therefor
    • B60M1/28—Manufacturing or repairing trolley lines
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques

Definitions

  • the present invention relates to a hanger detection device by image processing that detects a hanger by image processing and detects a travel position of a train car and an angle abnormality of the hanger.
  • a railway operator records a train track while traveling and specifies the traveling position of the train from the recorded image.
  • GPS and ATC technologies for identifying the location of trains.
  • these technologies are accurate enough not to interfere with train operation, but when train locations are identified from images. Therefore, it is required to grasp the traveling position more accurately.
  • Patent Documents 1 and 2 are known as techniques for detecting hangers.
  • Patent Document 1 is a patent that detects hangers from captured images by template matching processing or vertical edge detection processing.
  • Patent Document 2 is a patent for detecting a hanger by detecting an intersection of two straight lines from a captured image by detecting a Hough transform process, a luminance histogram process, or two straight lines.
  • Patent Documents 1 and 2 are capable of detecting hangers as long as they have a simple line configuration. However, as shown in FIG. It is difficult to detect the hanger 6 at a location where 5 intersects.
  • Patent document 1 detects a hanger by vertical edge detection. In general edge detection, a portion having a large differential value between 2 pixels is detected as an edge. The local detection of 2 pixels has a problem with many false detections.
  • Patent document 2 is a patent which detects a hanger by Hough transformation. The Hough transform finds a hanger using a relative vote amount between the feature of the entire image and the hanger feature, so it is difficult to detect the hanger 6 that appears small relative to the entire image as shown in FIG.
  • Patent Document 3 As a related patent. This is an invention for measuring wear of a trolley wire, and is a patent for robustly detecting a worn portion of a trolley wire by removing the background by GSTH processing (see FIGS. 4 and 5).
  • the GSTH process of Patent Document 3 is characterized in that the illumination light on the lower surface of the trolley wire is reflected in white. Since there is no part which reflects white in the hanger which is the object of this case, it is difficult to detect the hanger using Patent Document 3.
  • an object of the present invention is to provide a hanger detection device using image processing that can detect a hanger with higher accuracy.
  • a hanger detection device by image processing according to the first invention for solving the above-mentioned problems is A line sensor camera for photographing a hanger that is installed at equal intervals and supports a trolley line from the roof of the vehicle, and an image processing unit that is installed inside the vehicle and analyzes an image obtained by the line sensor camera, A hanger detection device by image processing for detecting a hanger in an image, The image processing unit A GSTH processing unit that sequentially performs GSTH processing on a line sensor image input from the line sensor camera in a shooting line direction and a time direction of the line sensor camera to obtain a GSTH image in which the hanger in the image is emphasized; , And a hanger detector for detecting a hanger from the GSTH image.
  • the GSTH processing unit obtains a first GSTH image by performing an expansion process on the line sensor image after performing a contraction process on the imaging line direction of the line sensor camera as the GSTH process, and acquiring the first GSTH image.
  • a difference image is obtained by taking a difference between the image and the first GSTH image, and after the shrinkage process is performed on the difference image in the time direction, the expansion process is performed to emphasize the hanger in the line sensor image Get a second GSTH image, The hanger detection unit detects the hanger from the second GSTH image.
  • the GSTH processing unit obtains a gsth image by performing only a contraction process on the line sensor image in the photographing line direction of the line sensor camera, and acquires a gsth image in the time direction on the gsth image.
  • the GSTH image in which the hanger in the line sensor image is emphasized by performing an expansion process after performing The hanger detection unit detects the hanger from the GSTH image.
  • the hanger detection apparatus by the image processing which concerns on 4th invention is the invention in any one of 1st to 3rd.
  • the GSTH processing unit inverts the luminance value for the line sensor image, one line at a time for the shooting line direction of the line sensor camera, and the luminance value of the main component in the shooting line direction when the luminance value of the main component is light color. When the value is a dark color, the GSTH process is performed after the luminance inversion process that does not invert the luminance value.
  • FIG. 10 is a schematic diagram illustrating an example in which the image shown in FIG. 9 is subjected to GSTH processing in a region long in the x direction. It is a schematic diagram which shows the image which took the difference of the image shown in FIG. 9, and the image shown in FIG.
  • FIG. 12 is a schematic diagram illustrating an example in which the image shown in FIG. 11 is subjected to GSTH processing in a region long in the y direction. It is a flowchart which shows the flow of the hanger detection in Example 2 of this invention.
  • the process denoted as GSTH process indicates that the expansion process illustrated in FIG. 5 is performed after the contraction process illustrated in FIG. 4, and the process denoted as gsth process is a process obtained by simplifying the GSTH process. It is assumed that only the contraction process shown in FIG. 4 is performed without performing the expansion process shown.
  • the hanger detection apparatus using image processing in this embodiment includes a line sensor camera 2 installed on the roof of a train vehicle 1 and an image processing unit 3 installed inside the vehicle 1. ing.
  • the trolley wire 4 is supported by a plurality of hangers 6 that are installed on the platform wire 5 at approximately equal intervals.
  • the line sensor camera 2 is installed on the side of the roof of the vehicle 1, the installation angle and the elevation angle so that the optical axis thereof is orthogonal to the traveling direction of the vehicle 1 and one hanger 6 is contained in the field of view. Is set.
  • an alternate long and short dash line in FIG. 1 indicates a photographing line.
  • An image I (hereinafter referred to as a line sensor image) I as shown in FIG. 8 acquired by the line sensor camera 2 is input to the image processing unit 3.
  • the trolley line 4, the overhead line 5, and the four hangers 6 are displayed in the line sensor image I.
  • the image processing unit 3 analyzes the line sensor image I and detects the hanger 6, and includes an arithmetic device 31 and a recording device 32.
  • the arithmetic unit 31 includes a GSTH processing unit 31a, a hanger detection unit 31b, and a memory 31c.
  • the GSTH processing unit 31a performs image luminance inversion processing on the line sensor image I based on the parameters input from the recording device 32 via the memory 31c and the line sensor image I input from the line sensor camera 2 via the memory 31c. And GSTH treatment.
  • the image luminance inversion processing is processing for inverting the luminance value for each line in the x direction with respect to the line sensor image I. However, if the luminance value of the main component in the x direction is dark, it is determined that the night or a tunnel, and luminance inversion processing is not performed.
  • the GSTH process is a gray scale-top hat process (Gray Scale-Top Hat process). As the name implies, the top hat process is applied to a gray scale image.
  • the Top Hat process is a process of subtracting an opening image (an image subjected to a contraction process and an expansion process for the same number of times) from the original image.
  • GSTH processing by the GSTH processing unit 31a will be briefly described with reference to FIGS.
  • GSTH processing is performed according to the following flow.
  • a range of N pixels three pixels in FIG. 3
  • Shrinkage processing is performed by writing the luminance value of the darkest pixel to another buffer (shrinkage processing buffer) 12-m while shifting to create a shrinkage processed image 12 (12-M).
  • GSTH image (transformed image) I D as shown in FIG. 12 GSTH processing has been performed is input through the memory 31c to the hanger detection unit 31b.
  • the hanger detection unit 31b detects the hanger 6 by binarization processing or the like based on the parameters input from the recording device 32 via the memory 31c and the converted image input from the GSTH processing unit 31a via the memory 31c.
  • the installed hangers 6 are installed at predetermined equal intervals (distances)
  • the position in the image can be grasped by counting the number of detected hangers 6.
  • only the hanger 6 installed vertically is detected in this embodiment, and the inclined hanger 6 is not detected.
  • the number of hangers 6 between the utility poles is managed in advance as equipment data. Therefore, by separately interlocking with the utility pole detection signal, when the number of hangers 6 for each utility pole is small, it can be detected as the hangers 6 having an abnormal angle.
  • Information on the hanger 6 detected by the hanger detection unit 31b is output to the memory 31c as a hanger detection result.
  • the memory 31c temporarily stores various data. Various data are stored in the recording device 32. Note that the parameters described above are the number of pixels N for setting the search range, the number of pixels w and h required when performing GSTH processing, the binarization threshold value, and the like.
  • a line sensor image I as shown in FIG. 8 is first input from the line sensor camera 2 (step S1).
  • the x direction shown in FIG. 8 corresponds to the photographing line of the line sensor camera 2 in FIG.
  • the y direction shown in FIG. 8 is the time taken by the line sensor camera 2 line by line.
  • An image taken from the vehicle 1 traveling at a constant speed is as shown in FIG.
  • the GSTH processing unit 31a performs a process of inverting the luminance value for the line sensor image I (step S2).
  • the luminance inversion is processed for each line in the x direction of the line sensor image I, and when the luminance value of the main component in the x direction is dark, it is determined as nighttime or tunnel and the luminance is not inverted.
  • the tunnel portion shown in the upper part of FIG. 8 whose background is a dark color can be assimilated with a section whose background such as the sky is a light color.
  • Step S3 the contraction process shown in FIG. 4 for acquiring the darkest pixel in the region of w ⁇ 1 [pixel] long in the x direction is performed, and the expansion process shown in FIG. 5 for acquiring the brightest pixel is performed.
  • a first GSTH image I B of white points as shown in FIG. 10 are extracted for the following width w x direction.
  • w corresponds to the width of the strip such as the trolley wire 4 and is calculated experimentally.
  • the first GSTH image I B is hangers 6 and telephone poles and structures such as buildings against inverted luminance image I A (hereinafter, a disturbance hereinafter) has a picture 7 is removed .
  • the GSTH processing unit 31a similarly subtracts the first GSTH image I B from the luminance inverted image I A to obtain a difference image I C as shown in FIG. 11 (step S4).
  • the difference image I C is an image in which the hanger 6 and the disturbance 7 such as a utility pole or a building are extracted.
  • region which becomes negative by a difference process is made, 0 or less shall be rounded up to 0.
  • the difference image I C is GSTH processed in the y direction in the GSTH processing unit 31a (step S5). That is, the contraction process shown in FIG. 4 for acquiring the darkest pixel in the 1 ⁇ h [pixel] region long in the y direction is performed, and then the expansion process shown in FIG. 5 for acquiring the brightest pixel is performed.
  • an image (hereinafter referred to as a second GSTH image) ID in which the white portion is extracted in the y direction and with a length of h or less is obtained.
  • h corresponds to the diameter of the hanger 6 and is calculated experimentally.
  • the second GSTH image I D is an image in which only the hangers 6 are extracted to the difference image I C.
  • the second GSTH image ID is input as a converted image to the hanger detector 31b via the memory 31c.
  • step S6 the hanger detection unit 31b, the second GSTH image I D shown in FIG. 12, for detecting the hanger 6 using binarization process or the like. Since the installed hangers 6 are installed at predetermined equal intervals (distances), the number of detected hangers 6 is counted to grasp the position in the image.
  • Step P1 to Step P6 The above processing from Step P1 to Step P6 is performed until the input of all the line sensor images I is completed.
  • the GSTH processing is a combination of the shrinkage processing shown in FIG. 4 and the expansion processing shown in FIG.
  • the hanger detection apparatus using image processing according to the present embodiment has the following advantages that make use of the features of GSTH. -Only the hanger 6 reflected in a predetermined direction and a predetermined thickness can be detected.
  • the hanger 6 can be detected by eliminating the disturbance 7 having characteristics different from those of the hanger 6 such as the tunnel wellhead and the utility pole 7.
  • the abnormal hanger 6 can also be detected by comparing the number of hangers 6 detected in the present embodiment with the number of normal hangers 6 for each utility pole that is managed in advance as facility data.
  • the hanger detection apparatus using image processing according to the present embodiment is different from the first embodiment in that the processing in the GSTH processing unit 31a is simplified.
  • the apparatus configuration is the same as that of the hanger detection apparatus based on image processing according to the first embodiment, and the description thereof will be omitted below, focusing on the processing in the image processing unit 3.
  • a line sensor image I as shown in FIG. 8 is first input from the line sensor camera 2 (step S11), and then In the GSTH processing unit 31a, the line sensor image I is subjected to a process of inverting the luminance value for a photographing line whose main component luminance value is light in the x direction (step S12). This gives inverted luminance image I A, as shown in FIG.
  • step S13 gsth processing the luminance reversed image I A shown in FIG. 8 the x-direction. That is, the contraction process shown in FIG. 4 for acquiring the darkest pixel in the region of w ⁇ 1 [pixel] long in the x direction is performed, while the expansion process shown in FIG. 5 for acquiring the brightest pixel is not performed. As a result, a gsth image I C in which white portions as shown in FIG. 11 are extracted with a width w or less in the x direction is obtained. Note that w corresponds to the width of the strip such as the trolley wire 4 and is calculated experimentally.
  • the GSTH processing unit 31a similarly performs GSTH processing on the gsth image I C in the y direction (step S14). That is, the contraction process shown in FIG. 4 for acquiring the darkest pixel in the 1 ⁇ h [pixel] region long in the y direction is performed, and then the expansion process shown in FIG. 5 for acquiring the brightest pixel is performed. As a result, as shown in FIG. 12, a GSTH image ID in which white portions are extracted in the y direction and with a length equal to or shorter than h is obtained. Note that h corresponds to the diameter of the hanger 6 and is calculated experimentally.
  • the GSTH image ID is input as a converted image to the hanger detector 31b via the memory 31c.
  • the hanger detection unit 31b detects the hanger 6 from the GSTH image ID shown in FIG. 12 using binarization processing or the like (step S15). Since the hangers 6 are installed at a predetermined interval (distance), the current position of the vehicle 1 is grasped by counting the detected hangers 6, and the installation angle of the hangers 6 has a management value. Inspect whether the installation angle is.
  • Step P11 to Step P15 The above processing of Step P11 to Step P15 is performed until the input of all the line sensor images I is completed.
  • the luminance inversion image I A is subjected to gsth processing in the x direction (only the contraction processing shown in FIG. 4 is performed), thereby simplifying the processing. Therefore, there is an advantage that the hanger detection processing can be speeded up as compared with the first embodiment.
  • the hanger 6 detected on the image is shortened by performing the gsth process, the present embodiment is intended to determine whether or not the hanger 6 is present. Absent.
  • the present invention is suitable for application to a hanger detection apparatus using image processing.

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Abstract

等間隔に設置されトロリ線（４）を支持するハンガー（６）を車両（１）の屋根上から撮影するラインセンサカメラ（２）と、車両（１）の内部に設置されラインセンサカメラ（２）によって得られる画像を解析する画像処理部（３）とを備えて画像中のハンガー（６）を検出する画像処理によるハンガー検出装置において、画像処理部（３）に、ラインセンサカメラ（２）から入力されるラインセンサ画像に対してラインセンサカメラ（２）の撮影ライン方向及び時間方向に順次GSTH処理を行って画像中のハンガー（６）を強調したGSTH画像を取得するGSTH処理部（３１ａ）と、GSTH画像からハンガー（６）を検出するハンガー検出部（３１ｂ）とを設ける構成とした。

Description

画像処理によるハンガー検出装置
　本発明は、ハンガーを画像処理によって検出し、電車車両の走行位置やハンガーの角度異常を検出する画像処理によるハンガー検出装置に関する。
　まずハンガーを検出する必要性について説明する。
　鉄道事業者では、走行中に電車線路を録画し、録画画像から電車の走行位置を特定している。従来、電車の走行位置を特定する技術としてはGPSやATC技術があるが、これらは電車の運行上支障がない程度の精度を有するものの、画像中から電車の走行位置を特定するような場合には、より正確に走行位置を把握することが要求されている。
　また、正常なハンガーは鉛直に架設されているが、温度変化等により鉛直方向に対して傾斜を有すると電車の集電特性を劣化させるため、ハンガーの角度を把握することも重要となっている。従来、ハンガーを検出する技術として、下記特許文献１、２が公知となっている。特許文献１は、撮影した画像からテンプレートマッチング処理または鉛直のエッジ検出処理によって、ハンガーを検出する特許である。また特許文献２は、撮影した画像から、Hough変換処理または輝度ヒストグラム処理または２本の直線の交点を検出して、ハンガーを検出する特許である。
特許5402096号公報 特許5402272号公報 特開2013-015336号公報
　上記特許文献１、２に開示された発明は、単純な線条構成であればハンガー検出が可能であるが、わたり線や、オーバーラップ箇所など、図８に示すように複数の線条４，５が交差する箇所では、ハンガー６を検出することが難しい。
　特許文献１は鉛直のエッジ検出によってハンガーを検出する。一般的なエッジ検出は２pixel間の微分値の大きい箇所をエッジとして検出する。２pixelの局所的な検出は、誤検出が多い課題がある。
　特許文献２は、Hough変換でハンガーを検出する特許である。Hough変換は画像全体の特徴とハンガー特徴との相対的な投票量を用いてハンガーを見つけるので、図８のように画像全体に対して小さく写るハンガー６を検出することは難しい。
　関連特許として、上記特許文献３がある。これはトロリ線の摩耗を測定する発明で、GSTH処理（図４，５参照）で背景除去を行いトロリ線の摩耗した箇所をロバストに検出する特許である。特許文献３のGSTH処理は、トロリ線の下面の照明光が白く反射することを利用する点に特徴がある。本件の目的とするハンガーには白く反射する箇所は無いので、特許文献３を使用してハンガー検出させることは難しい。
　このようなことから本発明は、より高精度にハンガーを検出することを可能とした画像処理によるハンガー検出装置を提供することを目的とする。
　上記の課題を解決するための第１の発明に係る画像処理によるハンガー検出装置は、
　等間隔に設置されトロリ線を支持するハンガーを車両の屋根上から撮影するラインセンサカメラと、前記車両の内部に設置され前記ラインセンサカメラによって得られる画像を解析する画像処理部とを備えて前記画像中のハンガーを検出する画像処理によるハンガー検出装置であって、
　前記画像処理部が、
　前記ラインセンサカメラから入力されるラインセンサ画像に対して前記ラインセンサカメラの撮影ライン方向及び時間方向に順次GSTH処理を行って前記画像中の前記ハンガーを強調したGSTH画像を取得するGSTH処理部と、
　前記GSTH画像からハンガーを検出するハンガー検出部と
を有することを特徴とする。
　また、第２の発明に係る画像処理によるハンガー検出装置は、第１の発明において、
　前記GSTH処理部が、前記GSTH処理として、前記ラインセンサ画像に対し、前記ラインセンサカメラの撮影ライン方向について収縮処理を行った後膨張処理を行って第一のGSTH画像を取得し、前記ラインセンサ画像と前記第一のGSTH画像との差分を取って差分画像を取得し、前記差分画像に対し時間方向について収縮処理を行った後膨張処理を行って前記ラインセンサ画像中の前記ハンガーを強調した第二のGSTH画像を取得し、
　前記ハンガー検出部が、前記第二のGSTH画像から前記ハンガーを検出する
ことを特徴とする。
　また、第３の発明に係る画像処理によるハンガー検出装置は、第１の発明において、
　前記GSTH処理部が、前記GSTH処理として、前記ラインセンサ画像に対し、前記ラインセンサカメラの撮影ライン方向については収縮処理のみを行ってgsth画像を取得し、前記gsth画像に対し時間方向について収縮処理を行った後膨張処理を行って前記ラインセンサ画像中の前記ハンガーを強調した前記GSTH画像を取得し、
　前記ハンガー検出部が、前記GSTH画像から前記ハンガーを検出する
ことを特徴とする。
　また、第４の発明に係る画像処理によるハンガー検出装置は、第１から第３のいずれか一つの発明において、
　前記GSTH処理部が、前記ラインセンサ画像に対し、前記ラインセンサカメラの撮影ライン方向について１ラインずつ、当該撮影ライン方向で主成分の輝度値が淡色の場合は輝度値を反転し主成分の輝度値が濃色の場合は輝度値を反転しない輝度反転処理を行った後、前記GSTH処理を行う
ことを特徴とする。
　本発明によれば、画像中に所定の方向で且つ所定の太さより細い直線として存在するハンガーのみを抽出することができるため、設置角度が管理値内にある正常なハンガーのみを高精度に検出することができる。
本発明の実施例１に係る画像処理によるハンガー検出装置の設置例を示す説明図である。 本発明に係る画像処理によるハンガー検出装置の装置構成を示すブロック図である。 GSTH処理を説明するための原画像の例を示す説明図である。 GSTH処理における収縮処理の一例を示す説明図である。 GSTH処理における膨張処理の一例を示す説明図である。 図３に示す原画像をGSTH処理した結果得られる変換画像を示す説明図である。 本発明の実施例１におけるハンガー検出の流れを示すフローチャートである。 ラインセンサ画像の一例を示す模式図である。 図８に示すラインセンサ画像を輝度値反転した画像を示す模式図である。 図９に示す画像をｘ方向に長い領域でGSTH処理した例を示す模式図である。 図９に示す画像と図１０に示す画像との差分をとった画像を示す模式図である。 図１１に示す画像をｙ方向に長い領域でGSTH処理した例を示す模式図である。 本発明の実施例２におけるハンガー検出の流れを示すフローチャートである。
　以下、図面を参照しつつ本発明に係る画像処理によるハンガー検出装置について説明するが、本発明は以下の実施例に限定されるものではない。
　以下の説明において、GSTH処理と表記する処理は図４に示す収縮処理後図５に示す膨張処理を行うものを示し、gsth処理と表記する処理はGSTH処理を簡略化した処理で、図５に示す膨張処理を行わず、図４に示す収縮処理だけを行うものを示すものとする。
〔GSTH処理を用いたハンガー検出装置：GSTH(A－GSTH(A))〕
　図１から図１２を用いて本発明の実施例１に係る画像処理によるハンガー検出装置の詳細を説明する。
　図１に示すように、本実施例において画像処理によるハンガー検出装置は、電車車両１の屋根上に設置されたラインセンサカメラ２と、車両１の内部に設置された画像処理部３とを備えている。
　また、トロリ線４はちょう架線５に概ね等間隔に設置された複数のハンガー６によって支持されている。
　ラインセンサカメラ２は、車両１の屋根上の側方に設置され、その光軸が車両１の進行方向に直交するように、且つ、その視野に一つのハンガー６が収まるように設置角度及び仰角を設定されている。ここで、図１中の一点鎖線は撮影ラインを示している。ラインセンサカメラ２によって取得した図８に示すような画像（以下、ラインセンサ画像という）Ｉは画像処理部３に入力される。
　なお、図８に示す例においてラインセンサ画像Ｉには、トロリ線４、ちょう架線５、及び四つのハンガー６が表示されている。
　画像処理部３はラインセンサ画像Ｉを解析してハンガー６を検出するものであり、演算装置３１と記録装置３２とから構成されている。
　図２に示すように、演算装置３１はGSTH処理部３１ａ、ハンガー検出部３１ｂ、及びメモリ３１ｃを備えている。
　GSTH処理部３１ａは、記録装置３２からメモリ３１ｃを経て入力されるパラメータとラインセンサカメラ２からメモリ３１ｃを経て入力されたラインセンサ画像Ｉとに基づき、ラインセンサ画像Ｉに対して画像輝度反転処理及びGSTH処理を行う。
　ここで、画像輝度反転処理とはラインセンサ画像Ｉに対してｘ方向の１ラインずつ輝度値を反転する処理である。ただし、ｘ方向で主成分の輝度値が濃色の場合は、夜間やトンネルと判定し輝度反転処理は行わないものとする。
　また、GSTH処理とはグレイスケール－トップハット処理（Gray Scale-Top Hat処理）であり、その名の通り、グレイスケール画像に対してＴｏｐ　Ｈａｔ処理をかけるものである。Ｔｏｐ　Ｈａｔ処理とは原画像に対してオープニング画像（同じ回数分収縮→膨張処理した画像）を差し引く処理のことである。
　以下に、図３から図６を用いてGSTH処理部３１ａによるGSTH処理について簡単に説明する。GSTH処理は、以下の流れで行う。
（１）図４に示すように、図３に示す原画像１１に対してＮ画素（図３では三画素）の範囲（以下、探索範囲という）ＳD－ｍ（ｍ＝１～Ｍ）をずらしながらそれぞれ最も暗い画素の輝度値を別バッファ（収縮処理バッファ）１２－ｍに書き込む収縮処理を行い、収縮処理画像１２（１２－Ｍ）を作成する。
（２）続いて、図５に示すように、収縮処理画像１２に対してＮ画素（本実施例では三画素）の範囲（以下、探索範囲）ＳL－ｍをずらしながらそれぞれ最も明るい画素の輝度値を別バッファ（膨張処理バッファ）１３－ｍに書き込む膨張処理を行い、オープニング画像１３（１３－Ｍ）を作成する。
（３）続いて、原画像１１から（２）で作成したオープニング画像１３（１３－Ｍ）を差し引く。
　以上の処理を行うことで、図６に示すように画像内の暗い部分に囲まれた明るい画素を強調したGSTH画像１４が得られる。
　GSTH処理部３１ａにおいて画像輝度反転処理後、GSTH処理が施された図１２に示すようなGSTH画像（変換画像）ＩDはメモリ３１ｃを経てハンガー検出部３１ｂへ入力される。
　ハンガー検出部３１ｂは、記録装置３２からメモリ３１ｃを経て入力されるパラメータとGSTH処理部３１ａからメモリ３１ｃを経て入力される変換画像とに基づいて、二値化処理等によりハンガー６を検出する。
　ここで、架設されているハンガー６は所定の等間隔（距離）で設置されているので、検出したハンガー６の数を計数することにより画像中の位置を把握することができる。
　また、図１２に示すように、本実施例では鉛直に設置されたハンガー６のみを検出し、傾斜したハンガー６は検出されない。また電柱間のハンガー６の数は、予め設備データとして管理されている。したがって別途電柱検出信号と連動させることで、電柱ごとのハンガー６の本数が少ない場合は、異常角度のハンガー６として検出できる。
　ハンガー検出部３１ｂによって検出したハンガー６の情報は、ハンガー検出結果としてメモリ３１ｃへ出力される。
　メモリ３１ｃは各種データを一時的に保管する。記録装置３２には各種データが保存される。なお、上述したパラメータは、探索範囲を設定するための画素数Ｎ、GSTH処理を行う際に必要となるピクセル数ｗ，ｈや、二値化しきい値等である。
　以下、図７に基づいて本実施例に係る画像処理によるハンガー検出装置における処理の流れを説明する。
　図７に示すように、本実施例に係る画像処理によるハンガー検出装置においては、まずラインセンサカメラ２から図８に一例を示すようなラインセンサ画像Ｉを入力する（ステップＳ１）。なお、図８に示すｘ方向は、図１におけるラインセンサカメラ２の撮影ラインに対応する。また、図８に示すｙ方向は、ラインセンサカメラ２で１ラインずつ撮影した時間である。等速走行する車両１から撮影した画像は図８のようになる。
　続いて、GSTH処理部３１ａにおいてラインセンサ画像Ｉに対して輝度値を反転する処理を行う（ステップＳ２）。これにより、図９に示すような輝度反転画像ＩAを得る。なお、上述したように輝度反転はラインセンサ画像Ｉのｘ方向の１ラインずつで処理し、ｘ方向で主成分の輝度値が濃色の場合は、夜間やトンネルと判定し輝度反転しないため、図８の上部に示す背景が濃色であるトンネル箇所を、空等の背景が淡色である区間と同化させることができる。
　続いて、同じくGSTH処理部３１ａにおいて、図８に示す輝度反転画像ＩAをｘ方向へGSTH処理する（ステップＳ３）。すなわち、ｘ方向に長いｗ×１[pixel]の領域内で最も暗い画素を取得する図４に示す収縮処理を施し、次に最も明るい画素を取得する図５に示す膨張処理を施す。これによって図１０に示すような白色箇所がｘ方向について幅ｗ以下で抽出された第一のGSTH画像ＩBを得る。なおｗはトロリ線４などの線条の幅に対応しており、実験的に算出する。図１０に示す例では、第一のGSTH画像ＩBは、輝度反転画像ＩAに対してハンガー６及び電柱や建物等の構造物（以下、外乱という）７が除去された画像となっている。
　続いて、同じくGSTH処理部３１ａにおいて、輝度反転画像ＩAから第一のGSTH画像ＩBを差し引いて、図１１に示すような差分画像ＩCを得る（ステップＳ４）。図１１に示す例では、差分画像ＩCは、ハンガー６及び電柱や建物等の外乱７が抽出された画像となっている。なお差分処理で負になる領域ができる場合、０以下は０に切り上げるものとする。
　続いて、同じくGSTH処理部３１ａにおいて、差分画像ＩCをｙ方向へGSTH処理する（ステップＳ５）。すなわち、ｙ方向に長い１×ｈ[pixel]の領域内で最も暗い画素を取得する図４に示す収縮処理を施し、次に最も明るい画素を取得する図５に示す膨張処理を施す。これによって図１２に示すように白色箇所が、ｙ方向でかつｈ以下の長さで抽出された画像（以下、第二のGSTH画像）ＩDを得る。なおｈはハンガー６の直径に対応しており、実験的に算出する。図１２に示す例では、第二のGSTH画像ＩDは、差分画像ＩCに対しハンガー６のみが抽出された画像となっている。
　第二のGSTH画像ＩDは変換画像としてメモリ３１ｃを経てハンガー検出部３１ｂへ入力される。
　続いて、ハンガー検出部３１ｂにおいて、図１２に示す第二のGSTH画像ＩDから、二値化処理等を使用してハンガー６を検出する（ステップＳ６）。架設されているハンガー６は所定の等間隔（距離）で設置されているので、検出したハンガー６の数を計数し画像中の位置を把握する。
　以上のステップＰ１～ステップＰ６の処理を全てのラインセンサ画像Ｉの入力が終了するまで行う。
　このように構成される本実施例に係る画像処理によるハンガー検出装置では、GSTH処理は図４に示した収縮処理と図５に示した膨張処理を組み合わせて、かつ、ｗ×１[pixel]と１×ｈ[pixel]の領域から直線を求めることで、輝度反転画像ＩA中に写る直線のなかから所定の方向で、かつ所定の太さより細い直線だけを抽出することができる。
　そのため、本実施例に係る画像処理によるハンガー検出装置にはGSTHの特徴を生かした次の利点がある。
・所定の方向と所定の太さで写るハンガー６だけを検出できる。
・トンネル坑口や電柱７などハンガー６とは異なる特徴を有する外乱７を排除しハンガー６だけを検出できる。
・本実施例では鉛直方向に設置された正常なハンガー６のみを検出し、設置角度が管理値外の正常でない斜めのハンガー６は検出しない。そのため、本実施例で検出したハンガー６の本数と、予め設備データとして管理されている電柱ごとの正常なハンガー６の本数とを比較することで、異常なハンガー６を検出することもできる。
〔簡略化したGSTH処理を用いたハンガー検出装置：GSTH(gsth(A))〕
　以下、図１から図６及び図８から図１３を用いて本発明の実施例２に係る画像処理によるハンガー検出装置について説明する。本実施例に係る画像処理によるハンガー検出装置は、GSTH処理部３１ａにおける処理が簡略化されている点が実施例１とは異なる。装置構成については実施例１に係る画像処理によるハンガー検出装置と同様であり、以下、重複する説明は省略し、画像処理部３における処理を中心に説明する。
　図１３に基づいて、本実施例に係る画像処理によるハンガー検出装置における処理の流れを説明する。
　図１３に示すように、本実施例に係る画像処理によるハンガー検出装置おいては、まずラインセンサカメラ２から図８に一例を示すようなラインセンサ画像Ｉを入力し（ステップＳ１１）、続いて、GSTH処理部３１ａにおいてラインセンサ画像Ｉに対してｘ方向で主成分の輝度値が淡色の撮影ラインについて輝度値を反転する処理を行う（ステップＳ１２）。これにより、図９に示すような輝度反転画像ＩAを得る。
　続いて、同じくGSTH処理部３１ａにおいて、図８に示す輝度反転画像ＩAをｘ方向へgsth処理する（ステップＳ１３）。すなわち、ｘ方向に長いｗ×１[pixel]の領域内で最も暗い画素を取得する図４に示す収縮処理を施す一方、最も明るい画素を取得する図５に示す膨張処理は実施しない。これによって図１１に示すような白色箇所がｘ方向について幅ｗ以下で抽出されたgsth画像ＩCを得る。なおｗはトロリ線４などの線条の幅に対応しており、実験的に算出する。
　続いて、同じくGSTH処理部３１ａにおいて、gsth画像ＩCをｙ方向へGSTH処理する（ステップＳ１４）。すなわち、ｙ方向に長い１×ｈ[pixel]の領域内で最も暗い画素を取得する図４に示す収縮処理を施し、次に最も明るい画素を取得する図５に示す膨張処理を施す。これによって図１２に示すように白色箇所が、ｙ方向でかつｈ以下の長さで抽出されたGSTH画像ＩDを得る。なおｈはハンガー６の直径に対応しており、実験的に算出する。
　GSTH画像ＩDは変換画像としてメモリ３１ｃを経てハンガー検出部３１ｂへ入力される。
　続いて、ハンガー検出部３１ｂにおいて、図１２に示すGSTH画像ＩDから、二値化処理等を使用してハンガー６を検出する（ステップＳ１５）。ハンガー６は所定の間隔（距離）で設置されているので、検出したハンガー６を計数することで車両１の現在位置を把握し、また、ハンガー６の設置角度には管理値があるので、所定の設置角度かどうかを検査する。
　以上のステップＰ１１～ステップＰ１５の処理を全てのラインセンサ画像Ｉの入力が終了するまで行う。
　このように構成される本実施例に係る画像処理によるハンガー検出装置では、輝度反転画像ＩAをｘ方向へgsth処理する（図４に示した収縮処理のみを実施する）ことにより処理を簡略化しているので、実施例１に比べてハンガー検出処理を高速化できる利点がある。なお、gsth処理を行うことにより、画像上で検出されたハンガー６が短くはなるが、本実施例はハンガー６の有無の判定が目的であるので、検出したハンガー６が短くなっても影響はない。
　本発明は、画像処理によるハンガー検出装置に適用して好適なものである。
　１　車両
　２　ラインセンサカメラ
　３　画像処理部
　４　トロリ線
　５　ちょう架線
　６　ハンガー
　７　構造物
　３１　演算装置
　３１ａ　GSTH処理部
　３１ｂ　ハンガー検出部
　３１ｃ　メモリ
　３２　記録装置
　Ｉ　ラインセンサ画像
　ＩA　輝度反転画像
　ＩB　第一のGSTH画像
　ＩC　差分画像，gsth画像
　ＩD　第二のGSTH画像，GSTH画像

Claims (4)

  1. 　等間隔に設置されトロリ線を支持するハンガーを車両の屋根上から撮影するラインセンサカメラと、前記車両の内部に設置され前記ラインセンサカメラによって得られる画像を解析する画像処理部とを備えて前記画像中のハンガーを検出する画像処理によるハンガー検出装置であって、
    　前記画像処理部が、
    　前記ラインセンサカメラから入力されるラインセンサ画像に対して前記ラインセンサカメラの撮影ライン方向及び時間方向に順次GSTH処理を行って前記画像中の前記ハンガーを強調したGSTH画像を取得するGSTH処理部と、
    　前記GSTH画像からハンガーを検出するハンガー検出部と
    を有することを特徴とする画像処理によるハンガー検出装置。
  2. 　前記GSTH処理部が、前記GSTH処理として、前記ラインセンサ画像に対し、前記ラインセンサカメラの撮影ライン方向について収縮処理を行った後膨張処理を行って第一のGSTH画像を取得し、前記ラインセンサ画像と前記第一のGSTH画像との差分を取って差分画像を取得し、前記差分画像に対し時間方向について収縮処理を行った後膨張処理を行って前記ラインセンサ画像中の前記ハンガーを強調した第二のGSTH画像を取得し、
    　前記ハンガー検出部が、前記第二のGSTH画像から前記ハンガーを検出する
    ことを特徴とする請求項１記載の画像処理によるハンガー検出装置。
  3. 　前記GSTH処理部が、前記GSTH処理として、前記ラインセンサ画像に対し、前記ラインセンサカメラの撮影ライン方向については収縮処理のみを行ってgsth画像を取得し、前記gsth画像に対し時間方向について収縮処理を行った後膨張処理を行って前記ラインセンサ画像中の前記ハンガーを強調した前記GSTH画像を取得し、
    　前記ハンガー検出部が、前記GSTH画像から前記ハンガーを検出する
    ことを特徴とする請求項１記載の画像処理によるハンガー検出装置。
  4. 　前記GSTH処理部が、前記ラインセンサ画像に対し、前記ラインセンサカメラの撮影ライン方向について１ラインずつ、当該撮影ライン方向で主成分の輝度値が淡色の場合は輝度値を反転し主成分の輝度値が濃色の場合は輝度値を反転しない輝度反転処理を行った後、前記GSTH処理を行う
    ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の画像処理によるハンガー検出装置。
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