(57)【要約】【課題】簡易かつ高速な処理で誤検出を防止して、歩行者を検出する精度を向上させる。【解決手段】入力画像の消失点を検出し、入力画像から探索ウインドウで所定領域からウインドウ画像を抽出し、抽出したウインドウ画像と歩行者のパターン画像とを照合して、ウインドウ画像が歩行者を検出するための候補画像であるか否かを判定し、候補画像であると判定されたウインドウ画像の消失点に近い端部領域にガードレールのバー部を示す消失点の方向に伸びる所定間隔の一対の略平行なエッジが存在するか否か、端部領域の外側にも連続するエッジが存在するか否かを判定し、さらに、ウインドウ画像内にガードレールのリフレクタを示す高輝度領域が存在するか否かを判定し、ガードレールの特徴を示さないウインドウ画像を歩行者を示す画像として決定する。【選択図】図１
2010015235.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像から矩形領域の画像を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された抽出画像と歩行者のパターン画像とを照合して、前記抽出画像が歩行者を検出するための候補画像であるか否かを判定する候補画像判定手段と、
前記入力画像の消失点を検出する消失点検出手段と、
前記候補画像判定手段により候補画像であると判定された抽出画像の前記消失点検出手段で検出された消失点に近い端部領域にエッジが存在するか否かを判定するエッジ判定手段と、
前記エッジ判定手段により、前記端部領域にエッジが存在しないと判定された抽出画像を歩行者を示す画像として決定する決定手段と、
を含む歩行者検出装置。
【請求項２】
前記エッジ判定手段は、前記端部領域に前記消失点の方向に伸びる所定間隔の一対の略平行なエッジが抽出された場合に、前記端部領域にエッジが存在すると判定する請求項１記載の歩行者検出装置。
【請求項３】
前記エッジ判定手段は、前記端部領域内の２ヶ所以上の部位でエッジが抽出された場合に、前記端部領域にエッジが存在すると判定する請求項１または請求項２記載の歩行者検出装置。
【請求項４】
前記エッジ判定手段は、更に、前記抽出画像の前記端部領域の外側の領域にエッジが存在するか否かを判定し、前記端部領域及び前記端部領域の外側の領域にエッジが抽出された場合に、前記端部領域にエッジが存在すると判定する請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の歩行者検出装置。
【請求項５】
抽出画像内に高輝度領域が存在するか否かを判定する高輝度領域判定手段を更に含み、
前記決定手段は、前記エッジ判定手段により、エッジが存在しないと判定され、かつ、前記高輝度領域判定手段により、前記高輝度領域が存在しないと判定された抽出画像を歩行者を示す画像として決定する請求項１〜請求項４のいずれか1項記載の歩行者検出装置。
【請求項６】
コンピュータを、
入力画像から矩形領域の画像を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された抽出画像と歩行者のパターン画像とを照合して、前記抽出画像が歩行者を検出するための候補画像であるか否かを判定する候補画像判定手段と、
前記入力画像の消失点を検出する消失点検出手段と、
前記候補画像判定手段により候補画像であると判定された抽出画像の前記消失点検出手段で検出された消失点に近い端部領域にエッジが存在するか否かを判定するエッジ判定手段と、
前記エッジ判定手段により、前記端部領域にエッジが存在しないと判定された抽出画像を歩行者を示す画像として決定する決定手段と、
して機能させるための歩行者検出プログラム。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜請求項５のいずれか１項記載の歩行者検出装置を構成する各手段として機能させるための歩行者検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、歩行者検出装置及びプログラムに係り、特に、撮像した画像から歩行者を検出する歩行者検出装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車載カメラで撮像した車両周辺の映像を画像処理し、歩行者などの対象物を検出してドライバに検出結果を提示する対象物検出装置を搭載する車両が増加している。
【０００３】
歩行者を検出する方法として、例えば、撮像画像と歩行者を示すパターン画像とのマッチングを行って歩行者を検出する方法が知られている。この方法では、図１２に示すようなガードレールの端部（ａ）や支柱部（ｂ）を歩行者として誤検出してしまう場合がある。
【０００４】
そこで、ガードレールを検出する装置として、特許文献１では、車両後方を撮像し、移動物体を認識するときに、全画素の濃度微分値を二値化してエッジパターンからなる二値化画像を形成し、撮像方向の一点に対応する拡大焦点からの放射状のラインに並ぶエッジ列をガードレール候補として、このエッジ列の出現周期からガードレールであるか否かを判断することによりガードレールを検出する対象物検出装置が提案されている。
【０００５】
また、特許文献２では、ガードレールなどを車両が走行する道路面から直線上に起立した部位を有する対象物として認識するときに、２台のカメラを用いて異なる時系列的に撮像したときに、一方のカメラで撮像した画像平面で、車両の走行に起因した経時的な変化方向と異なる方向に延在する直線要素を含むエリアを第一の選択領域とし、第一の選択領域が他方のカメラの撮像タイミングにおける移動先として推定される領域を第二の選択領域として、第一の選択領域と第二の選択領域の相関の有無から対象物（ガードレールなど）として判断する対象物検出装置が提案されている。
【特許文献１】特開２００３−１６２７１０号公報
【特許文献２】特開２００４−０１３４００号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１及び特許文献２の対象物検出装置では、主に、ガードレールを対向車線や追い越し車線を走行する車両と誤検出することを防止することを目的としており、また、時系列処理で入力される複数の画像を必要とするため、処理が複雑になる、という問題がある。
【０００７】
本発明は、上述した問題を解決するために提案されたものであり、簡易かつ高速な処理で誤検出を防止して、歩行者を検出する精度を向上させることができる歩行者検出装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために本発明の歩行者検出装置は、入力画像から矩形領域の画像を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された抽出画像と歩行者のパターン画像とを照合して、前記抽出画像が歩行者を検出するための候補画像であるか否かを判定する候補画像判定手段と、前記入力画像の消失点を検出する消失点検出手段と、前記候補画像判定手段により候補画像であると判定された抽出画像の前記消失点検出手段で検出された消失点に近い端部領域にエッジが存在するか否かを判定するエッジ判定手段と、前記エッジ判定手段により、前記端部領域にエッジが存在しないと判定された抽出画像を歩行者を示す画像として決定する決定手段と、を含んで構成されている。
【０００９】
本発明の歩行者検出装置によれば、抽出手段が、入力画像から矩形領域の画像を抽出し、候補画像判定手段が、抽出手段により抽出された抽出画像と歩行者のパターン画像とを照合して、抽出画像が歩行者を検出するための候補画像であるか否かを判定する。ここで、明らかに歩行者のパターン画像と一致しないものは候補画像として判定されることはないが、ガードレールの端部や支柱部の画像が候補画像であると判定される場合もある。
【００１０】
そこで、消失点検出手段が、入力画像の消失点を検出し、エッジ判定手段が、候補画像判定手段により候補画像であると判定された抽出画像の消失点検出手段で検出された消失点に近い端部領域にエッジが存在するか否かを判定する。入力画像中でガードレールのバー部は消失点に向かう直線として表れるため、抽出画像の消失点に近い側の端部領域にエッジが存在する場合には、抽出画像の示す物体はガードレールであると判断することができる。そこで、決定手段が、エッジ判定手段により、端部領域にエッジが存在しないと判定された抽出画像を歩行者を示す画像として決定する。
【００１１】
このように、抽出画像の端部領域にエッジが存在するか否かを判定するだけで、歩行者の候補画像の中からガードレールの特徴を示していない候補画像を歩行者を示す画像として決定するため、簡易かつ高速な処理で誤検出を防止して、歩行者を検出する精度を向上させることができる。
【００１２】
また、本発明の歩行者検出装置の前記エッジ判定手段は、前記端部領域に前記消失点の方向に伸びる所定間隔の一対の平行なエッジが抽出された場合に、前記端部領域にエッジが存在すると判定するようにすることができる。このように、ガードレールのバー部を表すものと考えられる消失点の方向に伸びる所定間隔の一対の平行なエッジが抽出された場合に、端部領域にエッジが存在すると判定することにより、ガードレールの特徴をより的確に捉えることができるため、より誤検出を防止して歩行者を検出する精度を向上させることができる。
【００１３】
また、本発明の歩行者検出装置の前記エッジ判定手段は、前記端部領域内の２ヶ所以上の部位でエッジが抽出された場合に、前記端部領域にエッジが存在すると判定するようにすることができる。ガードレールにはバー部が２本以上設けられている場合が多いため、エッジ判定手段が、端部領域内の２ヶ所以上の部位でエッジが抽出された場合に、端部領域にエッジが存在すると判定する。このように、ガードレールの特徴をより的確に捉えることができるため、より誤検出を防止して歩行者を検出する精度を向上させることができる。
【００１４】
また、本発明の歩行者検出装置の前記エッジ判定手段は、更に、前記抽出画像の前記端部領域の外側の領域にエッジが存在するか否かを判定し、前記端部領域及び前記端部領域の外側の領域にエッジが抽出された場合に、前記端部領域にエッジが存在すると判定するようにすることができる。
【００１５】
エッジ判定手段が、抽出画像の端部領域の外側の領域においてもエッジが存在するか否かを判定する。ガードレールのバー部は消失点に向かう直線として表れるため、抽出画像の端部領域の外側にもエッジが存在する場合には、端部領域に存在するエッジが消失点の方向に連続していると判断することができる。このように、ガードレールの特徴をより的確に捉えることができるため、より誤検出を防止して歩行者を検出する精度を向上させることができる。
【００１６】
また、本発明の歩行者検出装置は、抽出画像内に高輝度領域が存在するか否かを判定する高輝度領域判定手段を更に含み、前記決定手段は、前記エッジ判定手段により、エッジが存在しないと判定され、かつ、前記高輝度領域判定手段により、前記高輝度領域が存在しないと判定された抽出画像を歩行者を示す画像として決定するようにすることができる。
【００１７】
ガードレールにはリフレクタが設けられている場合が多く、リフレクタは入力画像で高い輝度値の画素によって所定範囲を占められた領域として表される。そこで、高輝度領域判定手段が、抽出画像内に所定値以上の輝度値を示す画素が所定範囲以上の大きさを占める高輝度領域が存在するか否かを判定し、決定手段が、エッジ判定手段により、エッジが存在しないと判定され、かつ、高輝度領域判定手段により、高輝度領域が存在しないと判定された抽出画像を歩行者を示す画像として決定することにより、より誤検出を防止して歩行者を検出する精度を向上させることができる。
【００１８】
また、本発明の歩行者検出プログラムは、コンピュータを、上記歩行者検出装置を構成する各手段として機能させるためのものである。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように、本発明によれば、誤検出を防止して、歩行者を適切に検出することができる、という効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２１】
図１に示すように、第１の実施の形態に係る歩行者検出装置１０は、識別対象領域を含む範囲を撮像する撮像装置１２と、撮像装置１２から出力される撮像画像に基づいて歩行者を検出する歩行者検出処理ルーチンを実行するコンピュータ１６と、コンピュータ１６での処理結果を表示するための表示装置１８とを備えている。
【００２２】
撮像装置１２は、識別対象領域を含む範囲を撮像し、画像信号を生成する撮像部（図示省略）と、撮像部で生成されたアナログ信号である画像信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部（図示省略）と、Ａ／Ｄ変換された画像信号を一時的に格納するための画像メモリ（図示省略）とを備えている。
【００２３】
コンピュータ１６は、歩行者検出装置１０全体の制御を司るＣＰＵ、後述する歩行者検出処理ルーチンのプログラムを記憶した記憶媒体としてのＲＯＭ、ワークエリアとしてデータを一時格納するＲＡＭ、及びこれらを接続するバスを含んで構成されている。
【００２４】
このコンピュータ１６をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、図１に示すように、撮像装置１２により撮像された撮像画像の消失点を検出する消失点検出部２２と、撮像装置１２により撮像された撮像画像から所定領域を抽出するウインドウ画像抽出部２４と、ウインドウ画像抽出部２４で抽出された画像が歩行者を検出するための候補画像となるか否かを判定する候補画像判定部２６と、候補画像判定部２６により候補画像であると判定されたウインドウ画像の端部領域にエッジが存在するか否かを判定するエッジ判定部２８と、ウインドウ画像内にリフレクタを示す画像が存在するか否かを画素の輝度値から判定するリフレクタ判定部３０と、エッジ判定部２８及びリフレクタ判定部３０の判定結果に基づいて、候補画像から歩行者を示すウインドウ画像を決定する歩行者画像決定部３２と、撮像装置１２によって撮像された撮像画像に歩行者画像決定部３２での決定結果を重畳させて表示装置１８に表示するよう制御する表示制御部３４とを含んだ構成で表すことができる。
【００２５】
消失点検出部２２は、入力画像中から３次元空間の平行線群の収束点（交点）である消失点を検出する。消失点は、入力画像から色や位置に基づいて車線や路面領域を推定し、この車線や路面領域の直線を延長した交点として検出することができる。なお、車線や路面領域を検出しなくても、入力画像の２値化等の処理を行って、鉛直方向及び水平方向以外の直線成分を検出して消失点を検出してもよい。
【００２６】
ウインドウ画像抽出部２４は、撮像画像から歩行者を検出する際に、入力画像から予め定められたサイズのウインドウ（探索ウインドウと呼称）を１ステップにつき、予め定められた移動量（探索ピッチと呼称）だけ移動させながら画像を切り取り、切り取った画像（ウインドウ画像と称呼）から歩行者を検出する。この移動量は、所定数の画素で定められている。また、ウインドウ画像抽出部２４は、抽出したウインドウ画像を予め設定された画素数の画像（例えば横１６×縦３２画素の画像）に変換する。
【００２７】
候補画像判定部２６は、ウインドウ画像抽出部２４により抽出されたウインドウ画像に対してパターンマッチングの画像処理を行って、パターン画像とのマッチングにより、ウインドウ画像が検出対象である歩行者の候補画像であるか否かを判定する。パターン画像は、記憶手段としてのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やＣＤ−ＲＯＭ等のような内蔵または外付けの記憶媒体に記憶されている。候補画像判定部２６で歩行者の候補画像として判定されたウインドウ画像の中には、図１２に示すようなガードレールの画像が含まれる場合もある。
【００２８】
エッジ判定部２８は、候補画像判定部２６で歩行者の候補画像として判定されたウインドウ画像の消失点に近い側の端部領域に複数のエッジが存在するか否かを、Ｈａａｒ特徴を用いて算出した輝度情報に基づいて判定する。ガードレールを示す画像は、消失点に近い側の端部領域にエッジが複数存在し、かつそのエッジがウインドウ画像の外側へも連続しているという特徴を示すため、エッジ判定部２８は、複数のエッジが存在した端部領域の外側の領域についてもエッジが存在するか否かを、同様の手法により判定する。
【００２９】
リフレクタ判定部３０は、ウインドウ画像内の所定値以上の輝度値の画素が所定範囲以上の大きさを占める高輝度領域が存在するか否かを判定する。ガードレールにはリフレクタが設けられている場合が多く、入力画像でリフレクタは高い輝度値を示すため、ウインドウ画像内に高輝度領域が存在する場合には、その高輝度領域は、ガードレールの特徴であるリフレクタであると判定する。
【００３０】
歩行者画像決定部３２は、エッジ判定部２８においてエッジなしと判定され、かつ、リフレクタ判定部３０でリフレクタなしと判定されたウインドウ画像を歩行者を示す画像であると決定する。
【００３１】
次に、図２を参照して、本実施の形態の歩行者検出の処理ルーチンについて説明する。
【００３２】
ステップ１００で、撮像装置１２で撮像された画像が入力され、次に、ステップ１０２で、入力画像から車線及び路面領域を推定し、推定した車線及び路面領域の直線を各々延長させ、延長させた直線の交点を入力画像の消失点として検出する。例えば、図３に示すような入力画像の場合には、中央線３６及び路肩側の白線３８の延長線の交点Ｐを消失点として検出する。
【００３３】
次に、ステップ１０４で、入力画像に対して例えば１６×３２画素の探索ウインドウを入力画像の所定領域（例えば、左角の領域）に設定し、設定した探索ウインドウ４０を用いて、入力画像から、例えば１６×３２画素のウインドウ画像４４を抽出する。
【００３４】
次に、ステップ１０６で、抽出されたウインドウ画像４４と歩行者のパターン画像とのパターンマッチングを行ってマッチング度を算出し、次のステップ１０８で、ウインドウ画像４４が検出対象である歩行者を示す画像の候補となるか否かを判断する。ステップ１０６で算出したマッチング度が所定値以上であれば歩行者の候補画像であると判断してステップ１１０へ進み、マッチング度が所定値未満であると判断した場合には、ステップ１１２へ進む。
【００３５】
ステップ１１０で、後述する歩行者画像決定処理を実行し、次に、ステップ１１２で、入力画像全体について探索ウインドウ４０をスキャンして探索が終了したか否かを判定する。終了していない場合は、ステップ１１４へ進み、探索ウインドウ４０の位置を予め定められた探索ピッチだけ移動させて、ステップ１０４に戻り、ステップ１０４〜ステップ１１２までの処理を繰り返す。画像全体の探索を終了すると、ステップ１１６へ進む。
【００３６】
なお、探索ウインドウ４０は歩行者を検出するためのウインドウ画像を抽出するためのフレームとして用いられているが、探索ウインドウ４０のサイズが異なれば、様々なサイズの人物を検出することができる。そこで、様々なサイズの探索ウインドウ４０を予め用意しておき、各々の探索ウインドウ４０で画像全体を探索するようにしてもよい。
【００３７】
ステップ１１６で、後述する歩行者画像決定処理においてリストに保存した情報を表示制御部３４に供給し、表示制御部３４は、リストの情報に基づいて、入力画像に対して、検出された歩行者がウインドウで囲まれて表示されるように表示装置１８を制御する。
【００３８】
次に、図４を参照して、歩行者画像決定の処理ルーチンについて説明する。
【００３９】
ステップ２００で、エッジの有無を判定すべきウインドウ画像４４の端部領域４６を、入力画像の消失点の位置に基づいて決定する。ウインドウ画像４４を消失点より右側の領域で抽出している場合にはウインドウ画像４４の左側端部、ウインドウ画像４４を消失点より左側の領域で抽出している場合にはウインドウ画像４４の右側端部をエッジの有無を判定する端部領域４６として決定する。例えば、図３に示す探索ウインドウ４０により抽出されたウインドウ画像４４の場合は、消失点より左側の領域で抽出されているため、ウインドウ画像の右端部がエッジの有無を判定する端部領域４６として決定される。
【００４０】
次に、ステップ２０２で、決定したウインドウ画像４４の端部領域４６から輝度情報を算出する。ここでは、輝度情報としてＨａａｒ特徴を用いる。Ｈａａｒ特徴は、単純な矩形パターンの領域に含まれる画素の輝度値を用いた特徴量で、高速な処理が可能となる。具体的には、ガードレールのバー部及びその背景の輝度値の差を特徴とした図５に示すような白領域（Ａ領域）及び黒領域（Ｂ領域）からなる矩形領域４２を、図６に示すようにウインドウ画像４４の端部領域４６の１番上に端部領域４６と平行に設定し、Ａ領域に含まれる各画素の輝度値の和とＢ領域に含まれる各画素の輝度値の和との差を輝度情報Ｄｉｆｆとして算出する。同様に、矩形領域４２を所定範囲分（例えば、１画素ライン分）下にずらしながら、端部領域４６の最下部まで移動ピッチ毎に順次、輝度情報Ｄｉｆｆを算出する。
【００４１】
次に、ステップ２０４で、ウインドウ画像４４の端部領域４６にエッジが複数箇所検出されたか否かを判断する。ステップ２０２で算出した輝度情報Ｄｉｆｆを参照して、輝度情報Ｄｉｆｆが大きく変化している箇所がある場合には、エッジ有りと判断する。
【００４２】
例えば、移動ピッチ毎の輝度情報Ｄｉｆｆ（ｎ）が、Ｄｉｆｆ（１）＝６６、Ｄｉｆｆ（２）＝６５、Ｄｉｆｆ（３）＝６７、・・・、Ｄｉｆｆ（６）＝６５、Ｄｉｆｆ（７）＝１１７、Ｄｉｆｆ（８）＝１１５、Ｄｉｆｆ（９）＝６４、・・・と算出された場合、Ｄｉｆｆ（１）とＤｉｆｆ（２）との差は１、Ｄｉｆｆ（２）とＤｉｆｆ（３）との差は２、及びＤｉｆｆ（７）とＤｉｆｆ（８）との差は２であるのに対し、Ｄｉｆｆ（６）とＤｉｆｆ（７）との差は５２、及びＤｉｆｆ（８）とＤｉｆｆ（９）との差は５１と大きな差があるため、このウインドウ画像にはエッジが存在すると判断される。
【００４３】
輝度情報Ｄｉｆｆが大きく変化している箇所が２つ以上ない場合は、ステップ２１８へ進む。２つ以上のエッジが検出された場合は、ステップ２０６へ進む。
【００４４】
なお、矩形領域４２は、図７に示すように、所定角度傾斜させて設定することにより、よりガードレールのバー部の特徴を捉えることができる。所定角度は、ガードレールの平均的な高さと撮像装置１２の設置位置（視線高）との関係などから、適切な値を予め定めておくとよい。
【００４５】
ステップ２０６で、ウインドウ画像４４の端部領域４６の外側の領域４８についても、ステップ２０２の処理と同様に輝度情報Ｄｉｆｆを算出する。次に、ステップ２０８で、端部領域４６の外側の領域４８にエッジが存在するか否かをステップ２０６で算出した輝度情報Ｄｉｆｆを参照して判断する。端部領域４６で算出された輝度情報Ｄｉｆｆが大きく変化している箇所に対応した外側の領域４８で、同様に輝度情報Ｄｉｆｆが大きく変化している箇所がある場合には、ウインドウ画像４４の端部領域４６のエッジが消失点のある外側に向けて連続していることを表しており、ガードレールのバー部分の特徴として捉えることができる。外側の領域４８にエッジが存在しない場合には、ステップ２１８へ進む。エッジが存在する場合には、ステップ２１０へ進む。
【００４６】
ステップ２１０で、ウインドウ画像４４に対して、図８に示すような小ウインドウ５０をウインドウ画像４４の所定領域（例えば、左角の領域）に設定し、設定した小ウインドウ５０内の各画素の輝度値を抽出する。小ウインドウ５０のサイズは、ウインドウ画像４４のサイズやウインドウ画像の入力画像における抽出位置等に基づいて、ガードレールのリフレクタに対応するサイズに設定する。
【００４７】
次に、ステップ２１２で、小ウインドウ５０が高輝度領域であるか否かを判断する。小ウインドウ５０内の全画素数に対して所定の割合以上（例えば、８０％以上）の画素が、所定値以上の輝度値を示す画素である場合には、高輝度領域であると判断する。高輝度領域でない場合には、ステップ２１４へ進んで、ウインドウ画像４４全体について小ウインドウ５０をスキャンして輝度値の抽出が終了したか否かを判定する。終了していない場合は、ステップ２１６へ進み、小ウインドウ５０の位置を予め所定画素数で定められた移動ピッチだけ移動させて、ステップ２１０に戻る。
【００４８】
ステップ２０４、ステップ２０８、及びステップ２１４で肯定された場合、すなわち、ガードレールの特徴を示さなかったウインドウ画像について、ステップ２１８で、探索ウインドウの位置及び大きさ等の情報をリストとしてＲＡＭに保存して、リターンする。
【００４９】
以上説明したように、第１の実施の形態における歩行者検出装置では、ウインドウ画像の端部領域と端部領域の外側の領域とのエッジの有無の判定、及び高輝度領域の有無の判定という簡易な処理で、ガードレールの特徴である消失点へ向かうバー部の有無やリフレクタ部の有無を判定して、歩行者の候補画像の中からガードレールの特徴を示さないウインドウ画像を歩行者を示す画像として決定しているため、簡易かつ高速な処理で誤検出を防止して、歩行者を検出する精度を向上させることができる
【００５０】
なお、第１の実施の形態では、Ｈａａｒ特徴を用いてエッジの有無を判定する例について説明したが、微分法によるエッジ抽出や、テンプレートマッチングによるエッジ抽出などを用いてエッジの有無を判断してもよい。
【００５１】
次に、第２の実施の形態に係る歩行者検出装置について説明する。第１の実施の形態では、ウインドウ画像４４の端部領域４６の輝度情報Ｄｉｆｆを用いてエッジが存在するか否かを判定したのに対して、第２の実施の形態では、ガードレールのバー部を示す直線エッジが抽出されるか否かによりエッジの存在の有無を判定する点が異なる。なお、構成については第１の実施の形態と同一であるため、説明を省略する。
【００５２】
図９を参照して、第２の実施の形態における歩行者画像決定処理ルーチンについて説明する。なお、本処理は、第１の実施の形態と同様、歩行者検出処理ルーチン（図２）のステップ１１０において実行される処理である。また、第１の実施の形態の歩行者画像決定処理ルーチン（図４）と同一の処理については、同一の符号を付して説明を省略する。
【００５３】
ステップ２００で、ウインドウ画像４４の端部領域４６を決定し、次に、ステップ３００で、ステップ２００で決定したウインドウ画像４４の端部領域４６の各画素の輝度値の差を演算することによりエッジを抽出する。
【００５４】
次に、ステップ３０２で、抽出されたエッジに、消失点の方向に伸びる所定間隔の一対の略平行な直線エッジが２組以上存在するか否かを判定する。消失点の方向に伸びるか否かは、直線の傾きにより判断することができる。所定間隔は、ウインドウ画像４４のサイズやウインドウ画像４４の入力画像における抽出位置等に基づいて、ガードレールのバー部の太さを考慮したサイズに設定する。２組以上の直線エッジが抽出されなかった場合には、ステップ２１８へ進み、抽出された場合には、ステップ３０４へ進む。
【００５５】
ステップ３０４で、ウインドウ画像４４の端部領域４６の外側の領域４８についても、ステップ３００の処理と同様にエッジを抽出する。次に、ステップ３０６で、外側の領域４８から抽出されたエッジに、端部領域４６で抽出された直線エッジに連続して消失点の方向に伸びる直線エッジが存在するか否かを判断する。存在しない場合には、ステップ２１８へ進み、存在する場合には、ステップ２１０へ進んで、ステップ２１０〜ステップ２１６でリフレクタの有無を判定する。
【００５６】
以上説明したように、第２の実施の形態における歩行者検出装置では、ウインドウ画像の端部領域におけるエッジの有無の判断を、ガードレールのバー部の特徴を示す消失点の方向に伸びる所定間隔の一対の略平行な直線エッジが抽出されたか否かで行うため、よりガードレールの特徴を的確に捉えることができ、ガードレールを歩行者として誤判定することをより精度よく防止することができる。
【００５７】
なお、第２の実施の形態では、端部領域の各画素の輝度値の差に基づいてエッジを抽出する場合について説明したが、第１の実施の形態で用いたＨａａｒ特徴によってエッジを抽出してもよい。Ｈａａｒ特徴を用いてエッジを抽出するには、例えば、矩形領域を図１０に示すような白領域（Ｃ領域）及び黒領域（Ｄ領域）からなる矩形パターンで、領域のサイズを第１の実施の形態で用いた矩形パターン（図５）より小さいサイズとする。そして、第１の実施の形態と同様に、矩形領域４２を所定範囲分（例えば、１画素ライン分）下にずらしながら、輝度情報Ｄｉｆｆを算出し、輝度情報Ｄｉｆｆの値が大きくなったときのＣ領域とＤ領域の境界をエッジとして抽出することができる。
【００５８】
また、第２の実施の形態では、消失点の方向に伸びる所定間隔の一対の略平行な直線エッジが存在するか否かを判断する場合について説明したが、所定間隔の一対の略平行なエッジであれば、直線でなくても湾曲していてもよい。また、略平行には、ウインドウ画像の消失点に近い端部に近づくに従って、すなわち画像の奥行きに対応して、所定間隔が徐々に狭まるような場合も含まれる。
【００５９】
また、第１及び第２の実施の形態では、入力画像の全領域に対して探索ウインドウをずらしながらウインドウ画像を抽出する場合について説明したが、例えば、図１１に示すような構成として、消失点検出部で検出した消失点を利用して、路面などの領域を推定し、この推定された領域に基づいて、ウインドウ画像を抽出するようにしてもよい。これにより、例えば、空領域などには歩行者は存在しないため、歩行者が存在する可能性のある路面領域に沿ってウインドウ画像を抽出することにより、歩行者検出の処理を高速化することができる。
【００６０】
また、第１及び第２の実施の形態では、候補画像からガードレールの特徴を示さない画像を歩行者を示す画像として決定する場合について説明したが、決定した画像をさらに詳細なパターンマッチング等を行って、より精度の高い歩行者検出を行うようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】第１の実施の形態に係る歩行者検出装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態に係る歩行者検出の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図３】消失点検出を説明するための図である。
【図４】第１の実施の形態に係る歩行者画像決定の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図５】Ｈａａｒ特徴の矩形領域の一例を示す図である。
【図６】エッジの有無判定を説明するための図である。
【図７】エッジの有無判定を説明するための他の図である。
【図８】リフレクタの有無判定を説明するための図である。
【図９】第２の実施の形態に係る歩行者画像決定の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図１０】Ｈａａｒ特徴の矩形領域の他の一例を示す図である。
【図１１】第１及び第２の実施の形態に係る歩行者検出装置の機能的構成の他の例を示すブロック図である。
【図１２】ガードレールのウインドウ画像の一例である。
【符号の説明】
【００６２】
１０   歩行者検出装置
２２   消失点検出部
２４   ウインドウ画像抽出部
２６   候補画像判定部
２８   エッジ判定部
３０   リフレクタ判定部
３２   歩行者画像決定部
３４   表示制御部
【図１】
2010015235.tif 000003
【図２】
2010015235.tif 000004
【図４】
2010015235.tif 000005
【図５】
2010015235.tif 000006
【図６】
2010015235.tif 000007
【図７】
2010015235.tif 000008
【図８】
2010015235.tif 000009
【図９】
2010015235.tif 000010
【図１０】
2010015235.tif 000011
【図１１】
2010015235.tif 000012
【図３】
2010015235.tif 000013
【図１２】
2010015235.tif 000014