(57)【要約】【課題】輪止ＣＨと路面ＲＳとの輝度差が小さくても、画像処理により輪止を安定して検出すること。【解決手段】  画像処理部４２が、複数の検出エリア１７についてそれぞれ、駐車枠の長手方向に対応する上下方向にて上窓１８と下窓２０とに区分し、当該上窓１８の輝度値と当該下窓２０の輝度値との統計値３０を算出する統計値算出処理５０と、上窓１８の統計値３０と下窓２０の統計値３０との相違値３２を算出する相違値算出処理５２と、左検出エリア１２と、右検出エリア１６との双方にて相違値３２が有意な際には輪止候補３４があると判定する候補抽出処理５４と、中央検出エリア１４で相違値３２が有意でない際には、輪止候補３４が輪止ＣＨであると判定する分離検出処理５６とを備えた。【選択図】図１
2010123012.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車の後部に設置され後方を撮像して後方画像を生成するカメラと、
前記後方画像の座標系で予め定められた複数の検出エリアの輝度値の統計値に基づいて駐車枠の輪止の有無を判定する画像処理部とを備え、
この画像処理部が、
前記駐車枠の長手方向に直交する左右方向に対応し、前記検出エリアとして、左検出エリアと、中央検出エリアと、右検出エリアとを備えると共に、
前記複数の検出エリアについてそれぞれ、前記長手方向に対応する上下方向にて上窓と下窓とに区分し、当該上窓の輝度値の統計値と当該下窓の輝度値の統計値とを算出する統計値算出処理と、
前記複数の検出エリアについてそれぞれ、前記上窓の統計値と下窓の統計値との相違値を算出する相違値算出処理と、
前記左検出エリアと、前記右検出エリアとの双方にて前記相違値が有意な際には輪止候補があると判定する候補抽出処理と、
前記中央検出エリアで前記相違値が有意でない際には、前記輪止候補が輪止であると判定する分離検出処理とを備えた、
ことを特徴とする輪止検出装置。
【請求項２】
前記上窓及び前記下窓の前記上下方向の長さである窓高さを、前記後方画像での輪止の高さとなる長さに設定した、
ことを特徴とする請求項１記載の輪止検出装置。
【請求項３】
前記画像処理部が、
前記左検出エリアと前記右検出エリアとの前記統計値の相違値の極性の組み合わせに基づいて、当該両検出エリアの当該極性の組み合わせが異なる際に前記輪止候補を輪止以外と判定する極性処理を備えた、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の輪止検出装置。
【請求項４】
自車の後部に設置され後方を撮像して後方画像を生成するカメラと、
前記後方画像の座標系で予め定められた複数の検出エリアの輝度値の統計値に基づいて駐車枠の輪止の有無を判定する画像処理部とを備え、
この画像処理部が、
前記駐車枠の長手方向に直交する左右方向に対応し、前記検出エリアとして、左検出エリアと、中央検出エリアと、右検出エリアとを含む検出エリアセットを複数組備えると共に、
前記複数の検出エリアについてそれぞれ、前記長手方向に対応する上下方向にて上窓と下窓とに区分し、当該上窓の輝度値の統計値と当該下窓の輝度値の統計値とを算出する統計値算出処理と、
前記複数の検出エリアについてそれぞれ、前記上窓の統計値と下窓の統計値との相違値を算出する相違値算出処理と、
前記左検出エリアと、前記右検出エリアとの双方にて前記相違値が有意な際には輪止候補があると判定する候補抽出処理と、
前記中央検出エリアで前記相違値が有意でない際には、前記輪止候補が輪止であると判定する分離検出処理と、
前記複数の検出エリアセットのうち、１以上の検出エリアセットについて前記分離検出処理によって輪止であると判定された際に、輪止があると判定する複数セット処理とを備えた、
ことを特徴とする輪止検出装置。
【請求項５】
自車の後部に設置され後方を撮像して後方画像を生成するカメラと、
運転者に前記後方画像を表示する表示部と、
予め定められた複数の画像タイプの内指定された画像タイプに後方画像を編集して前記表示部に表示制御する表示制御部と、
前記後方画像中の白線を認識して駐車枠を検出すると共に当該駐車枠と自車との位置関係を算出する駐車枠検出部と、
前記後方画像の座標系で予め定められた複数の検出エリアの輝度値の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量に基づいて左検出エリアと右検出エリアに立体物を検出し、中央検出エリアに立体物を検出しない際に、当該立体物が輪止であると判定する輪止判定部とを備え、
前記表示制御部が、自車が前記駐車枠内で、かつ、前記輪止判定部によって輪止が発見された際に前記画像タイプを切り替える切替処理を備えた、
ことを特徴とする後方画像表示装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、四輪車の駐車時等に車両後方の輪止（車止め）を検出する技術分野に関連し、特に、画像処理により輪止を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近時、四輪車の運転を支援するために、死角を含む車外を撮影して表示部に表示をし、また何らかの逸脱の可能性を探知して警報する等の技術開発がなされている。この運転支援に適用する技術として、カメラで撮影した画像の輝度分布を用いて一定の検出や判定を行う画像処理の手法がある。また、運転支援として、駐車場への駐車の支援がなされており、駐車位置を示す白線の検出や、輪止の検出がなされている。
【０００３】
特許文献１には、輪止の相対位置を測定することを目的として、後方を撮影した画像からエッジを抽出して、ハフ変換により直線パラメーターを検出し、予め記憶された輪止イメージと比較することで（段落０００８）、輪止の位置を検出する手法が開示されている。
特許文献２には、レーザ光を路面ＲＳ上にラインで走査させるようにパターン光として照射し、撮影し、その路面ＲＳに生成される図形（形状）を予め準備した基準となるデータと比較することで（段落００１０）、輪止の存在を判定する手法が開示されている。
特許文献３には、輪止の検出を目的として、後方を撮影した画像を俯瞰画像に変換して、俯瞰画像中の対象物の移動距離を算出し、移動距離が大きい対象物を輪止と判定することを図る手法（段落００４６）が開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開2004-114840号公報
【特許文献２】特開2004-276807号公報
【特許文献３】特開2008-99136号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記特許文献１では、多様な駐車場で様々な気候や日射量の変化に対応して安定して輪止を検出することができない。特に、輪止がコンクリートで作られている際には、駐車枠などの白線と異なり、路面との輝度差を得ることが難しく、良好なエッジ情報を得ることができない。すなわち、輪止と路面の輝度差は、路面と白線の輝度差と比較して小さいために、ハフ変換可能なエッジ情報を得るのは困難な場合が多く、特許文献１に開示された手法では安定して輪止を検出することができない。
上記特許文献２では、パターン光を投影するための光源が必要であり、超音波センサーを使用する従来例等と同様に、新たな機器の追加が必要となってしまう。
上記特許文献３では、俯瞰画像で画像中の対象物の同一性を判定し、その移動を捉えようとするが、そもそも２つの画像で対象物が同一であるという判定をすることが難しい。また、この手法では、時間的にずれた２画像がなければ輪止を検出できず、リアルタイムに検出することができない。
【０００６】
［課題１］このように、上記従来例では、輪止と路面との輝度差が小さいと、画像処理により輪止を検出することができない、という不都合があった。
［課題２］また、上記従来例では、画像処理により自車と輪止との左右方向のずれを判定し、また、左右方向にずれていても輪止を精度良く検出することが難しい、という不都合があった。
【０００７】
［発明の目的］本発明の目的は、輪止と路面との輝度差が小さくても、画像処理により輪止を安定して検出することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
［着眼点］本発明の発明者は、輝度値の小さな差を捉えて輪止を検出するのが良い、という点に着目した。そして、輪止の位置に応じた検出エリアと輝度値の比較の仕方を工夫することで、上記課題を解決できるのではないか、との着想に至った。
【０００９】
［課題解決手段１］実施例１に対応する第１群の本発明は、自車の後部に設置され後方を撮影して後方画像を生成するカメラと、前記後方画像の座標系で予め定められた複数の検出エリアの輝度値の統計値に基づいて駐車枠の輪止の有無を判定する画像処理部とを備えている。
そして、この画像処理部が、前記駐車枠の長手方向に直交する左右方向に対応し、前記検出エリアとして、左検出エリアと、中央検出エリアと、右検出エリアとを備えると共に、前記複数の検出エリアについてそれぞれ、前記長手方向に対応する上下方向にて上窓と下窓とに区分し、当該上窓の輝度値の統計値と当該下窓の輝度値の統計値とを算出する統計値算出処理と、前記複数の検出エリアについてそれぞれ、前記上窓の統計値と下窓の統計値との相違値を算出する相違値算出処理と、前記左検出エリアと、前記右検出エリアとの双方にて前記相違値が有意な際には輪止候補があると判定する候補抽出処理と、前記中央検出エリアで前記相違値３２が有意でない際には、前記輪止候補が輪止であると判定する分離検出処理とを備えた、という構成を採っている。
これにより、上記課題１を解決した。
【００１０】
［課題解決手段２］ 実施例２に対応する第２群の本発明は、第１群と同様に、カメラと、画像処理部とを備え、画像処理部が、統計値算出処理と、相違値算出処理と、候補湧出処理と、分離検出処理とを備えている。
そして、課題解決手段２では特に、画像処理部が、前記駐車枠の長手方向に直交する左右方向に対応し、前記検出エリアとして、左検出エリアと、中央検出エリアと、右検出エリアとを含む検出エリアセットを複数組備えると共に、前記複数の検出エリアセットのうち、１以上の検出エリアセットについて前記分離検出処理によって輪止であると判定された際に、輪止があると判定する複数セット処理を備えた、という構成を採っている。
これにより、上記課題２を解決した。
【発明の効果】
【００１１】
本発明は、本明細書の記載及び図面を考慮して各請求項記載の用語の意義を解釈し、各請求項に係る発明を認定すると、各請求項に係る発明は、上記背景技術等との関連において次の有利な効果を奏する。
【００１２】
［発明の作用効果１］ 課題解決手段１の輪止検出装置は、３つの検出エリアを使用して、統計値を用いて輪止候補を抽出し、さらに中央部分に物体がないことを判定することで輪止の有無を判定するため、輝度差が小さくても輪止を検出することができる。さらに、中央部分での分離を判定するため、2つの独立した輪止のみを検出することができ、白線などを輪止と誤検出することを減少させることができる。
【００１３】
［発明の作用効果２］ 課題解決手段２の輪止検出装置は、検出エリアセットを左右方向に複数準備し、それぞれ輪止の有無を検出するため、自車と駐車枠とが左右方向に位置ずれしていても良好に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
発明を実施するための最良の形態として、３つの実施例を開示する。実施例１及び２は輪止検出装置であり、実施例３は後方画像表示装置である。実施例１から３までを含めて実施形態という。
【００１５】
図１を参照すると、輪止検出装置は、各実施例に共通する主要な構成として、カメラ４０と、画像処理部４２とを備えている。カメラ４０は、自車ＭＴの後部に設置され、後方を撮影することで後方画像１０を生成する。画像処理部４２は、前記後方画像１０の座標系で予め定められた複数の検出エリア１７の輝度値の統計値３０に基づいて駐車枠ＰＡの輪止ＣＨの有無を判定する。
この画像処理部４２は、前記駐車枠ＰＡの長手方向ＳＴに直交する左右方向ＬＲに対応し、前記検出エリア１７として、左検出エリア１２と、中央検出エリア１４と、右検出エリア１６とを備える。画像処理部４２は、さらに、図１に示す例では、統計値算出処理５０と、相違値算出処理５２と、候補抽出処理５４と、分離検出処理５６とを備えている。
駐車枠ＰＡの長手方向ＳＴは、駐車した自車ＭＴの平面を矩形で近似した際に長辺と平行な方向であり、通常、自車ＭＴがハンドル操舵がない際に直進をする方向である。この駐車枠ＰＡの長手方向ＳＴに直交する左右方向ＬＲは、駐車枠ＰＡがある実空間にて輪止ＣＨと平行な方向である。カメラ４０の光軸が、路面と直交し前記長手方向ＳＴを含む平面内にある場合、後方画像１０上でも左右方向ＬＲとなる。この例では、輪止ＣＨは、後方画像１０内で左右に２つ撮影され、後方画像１０での上側が駐車枠ＰＡの奥（後方）側、下側が手前（前方）側となる。
【００１６】
図２を参照すると、輪止検出装置は、主要なハードウエアとして、カメラ４０と、コントローラー（例えば、ＦＰＧＡ，Field Programmable Gate Array）４４と、メモリー４６とを備えている。このＦＰＧＡ４４は、カメラ４０からの後方画像１０を実時間で処理することができる。メモリー４６には、検出エリア１７の後方画像１０の座標系での位置を指定する検出位置１１と、相違値３２の有意性を判断するためのしきい値３２ａ，３２ｂと格納する。
【００１７】
さらに、図２に示す例では、後方画像１０を運転者に向けて表示する液晶ディスプレー等の表示部７０と、この表示部７０に表示する後方画像１０の画像タイプを切り替えると共に各画像タイプに編集する表示制御部７２とを備えている。また、自車ＭＴの状態や運転者による操作の状態を測定するセンサー４８と、この自車ＭＴや操作の状態と、検出した輪止ＣＨとの関係での警報を出力する警報出力部８０とを備えるようにしても良い。
センサー４８の測定対象としては、自車ＭＴの速度、操舵角、ギアシフト・ポジション、ウインカー操作などがある。警報出力部８０による警報の対象としては、例えば、駐車時の輪止ＣＨへの接触警報がある。この接触警報は、例えば、自車ＭＴの前向きに取り付けられたカメラ４０に適用し、前方からの駐車についても適用可能である。
【００１８】
図３を参照すると、カメラ４０は自車ＭＴの車高の半分程度の高さから自車ＭＴの後方を撮影する。図３に示す例では、自車ＭＴの後部から約1.5 [m] にある輪止ＣＨの検出を行う。この距離を検出距離ＤＬという。図３及び図４に示すように、輪止ＣＨは、白線ＷＬに囲まれた駐車枠ＰＡの後方側にあり、バックで駐車する際に、後輪の位置の目安となる。輪止ＣＨは、一般に、車輪にあわせて１つの駐車枠ＰＡに２つ設置される。そして、輪止ＣＨは、駐車する車両の車輪を止める役割を果たすところ、駐車枠ＰＡの後方の中央部分は不要であるため、左右方向ＬＲの中央部分には設置されない。
【００１９】
図３及び図４に示すように、輪止ＣＨは、輪止上面ＣＨｔと、輪止正面ＣＨｆとを有し、この輪止上面ＣＨｔと輪止正面ＣＨｆとが撮影される。路面ＲＳについて、輪止ＣＨを境界として、輪止ＣＨから自車ＭＴの側に輪止前方路面ＲＳｆとなる領域と、後方側に輪止後方路面ＲＳｂとなる領域とがあり、撮影される。
【００２０】
図４に示すように、自車ＭＴは図中右方向に後進して駐車する。この方向は自車ＭＴの直進方向（駐車枠ＰＡの長手方向ＳＴ）であり、後方画像１０では通常その上下方向となる。この長手方向ＳＴに直交する方向は、自車ＭＴの走行の観点から左右方向ＬＲであり、後方画像１０でも左右方向ＬＲとなる。この左右方向ＬＲは、図４では図示の関係上、上下方向となっている。カメラ４０は自車ＭＴの左右方向ＬＲの中心位置に設置すると良い。そして、白線ＷＬに囲まれた駐車枠ＰＡと自車ＭＴとの左右方向ＬＲの位置関係は、駐車枠ＰＡの中心位置と、自車ＭＴの中心であるカメラ４０の位置との左右方向ＬＲの左右位置ずれ量と、傾き角度とで表される。
長手方向ＳＴと、左右方向ＬＲの定義は、実空間での方向を基準とする。カメラ４０の設置位置及び姿勢や、カメラ４０が広角レンズを有する際の後方画像１０の歪みなどによっては、後方画像１０では長手方向ＳＴと左右方向ＬＲとが直交しないことも、画像の左右方向（例えば、ｘ軸に平行な方向）と左右方向ＬＲとが平行とはならないこともある。
実空間の方向が基準であるから、実空間で輪止ＣＨの検出をしたい実空間の位置に検出エリア１７を仮想的に設置したとして、その位置を後方画像１０に投影した位置を検出エリア１７とする。そして、画像上の方向や位置にかかわらず、実空間での左右方向ＬＲに応じて、３つの検出エリアを左検出エリア１２、中央検出エリア１４、右検出エリア１６とする。
この方向等の用語の定義は各実施例で共通して使用する。
【００２１】
図５は、広角レンズを有するカメラ４０による原画像であり、後方画像１０は、駐車枠ＰＡを示す白線ＷＬと路面ＲＳとのコントラストが高く、輝度値に差がある。一方、輪止ＣＨはコンクリート製で着色もなされておらず、路面ＲＳとの輝度値の差が小さい。特に、路面ＲＳから輪止正面ＣＨｆへ変化する隣接画素間や、輪止正面ＣＨｆから輪止上面ＣＨｔに変化する隣接画素間での輝度値の差が小さい。一方、輪止ＣＨの輪止上面ＣＨｔと輪止正面ＣＨｆとでは、輝度値の分布に差が生じている。
【００２２】
白線検出などのエッジＥＧの検出処理では、エッジＥＧの検出に隣接画素との輝度値の変化を用いている。図６に示す例では、白線はエッジＥＧとして良好に抽出されている。しかし、輪止ＣＨの場合、隣接画素間に白線ＷＬと路面ＲＳのような大きい輝度差が存在しないため、隣接画素の輝度値の差分では、図６の二点鎖線にて示すように輪止ＣＨの部分は十分な差が得られない。すなわち、輪止ＣＨのエッジＥＧの抽出は不安定である。そして、検出対象に特徴が少ないといため、たとえば、移動ステレオ法を用いることも困難である。
【００２３】
図７は、輪止ＣＨ部分の輝度を、画像垂直方向に上から下に向かって抽出し、ラインプロファイルとしたものである。図６の右側の輪止ＣＨのほぼ中心に上下方向のライン１６ａがあり、位置１６ｂと位置１６ｃとを通過している。図７に示すライン１６ａのラインプロファイルは、この図５に示すライン１６ａの輝度変化であり、図５中の下から上向きの輝度変化が、図７中の左から右向きの輝度変化である。路面ＲＳと輪止ＣＨの境界付近での輝度変化はなだらかであり、差も最大で50程度しかない。
【実施例１】
【００２４】
＜1 輪止検出装置＞
＜1.1  ３つの検出エリア＞
まず、本実施形態の実施例１を開示する。実施例１は、自車ＭＴの後方の輪止ＣＨを検出するために、後方画像１０の画像処理を工夫したものである。
図８に示すように、検出エリア１７を矩形領域とするために、広角レンズによる画像の歪みを補正した後の後方画像１０を用いている。後方画像１０には、路面ＲＳと、白線ＷＬと、輪止ＣＨと、この白線ＷＬで囲まれた駐車枠ＰＡとが撮影されている。輪止ＣＨについては、輪止上面ＣＨｔと、輪止正面ＣＨｆと、中央側の側面とが撮影されている。２つの輪止ＣＨの間は路面ＲＳであり、輪止ＣＨの実空間での自車ＭＴ側で、後方画像１０の座標にて下側を、輪止前方路面ＲＳｆといい、後方側を輪止後方路面ＲＳｂという。また、図８に示す例では、左側の輪止ＣＨの輪止前方路面ＲＳｆの一部に汚れＳＰが撮影されている。
そして、図８に示す例では、３つの検出エリア１７は、左検出エリア１２、中央検出エリア１４、右検出エリア１６であり、それぞれ輪止前方路面ＲＳｆと、輪止正面ＣＨｆに囲まれている。
【００２５】
図９（Ａ）を参照すると、検出エリア１７は、後方画像１０の上下方向にて、２つの領域に分割されており、上側を上窓１８、下側を下窓２０という。上窓１８及び下窓２０の上下方向の長さを窓高さ２２、左右方向ＬＲの長さを窓幅２４という。
図９（Ｂ）に示す例では、検出エリア１７が、それぞれ左列２６と右列２８とを備えている。左列２６の上窓１８を１窓、右列２８の上窓１８を２窓、左列２６の下窓２０を３窓、右列２８の下窓２０を４窓ともいう。
図９（Ｃ）に示す例では、検出エリア１７を後方画像１０の上下方向に２カ所定義している。後方画像１０の上側が実空間での後方に対応するため、上側を後方位置１１ｂ、下側を前方位置１１ａという。後方位置１１ｂで輪止ＣＨを検出すると、検出距離ＤＬが長く、前方位置１１ａの検出エリア１７で輪止ＣＨを検出すると、検出距離ＤＬが短い。
これら検出エリア１７の窓高さ２２と、窓幅２４と、それぞれの位置は、検出位置１１に定義し、メモリー４６に格納しておくと良い。
【００２６】
再度図１を参照すると、実施例１の輪止検出装置は、カメラ４０と、画像処理部４２とを備えている。そして、画像処理部４２は、左検出エリア１２と右検出エリア１６とでは輪止ＣＨを検出し、中央検出エリア１４で輪止ＣＨが無いことを検出することにより、2つの独立したブロックからなる輪止ＣＨを検出する。この検出をするために、画像処理部４２は、統計値算出処理５０と、相違値算出処理５２と、候補抽出処理５４と、分離検出処理５６とを備えている
【００２７】
統計値算出処理５０は、前記複数の検出エリア１７についてそれぞれ、前記駐車枠ＰＡの長手方向ＳＴに対応する上下方向にて上窓１８と下窓２０とに区分し、当該上窓１８の輝度値の統計値３０と当該下窓２０の輝度値の統計値３０とを算出する。統計値３０は、平均値や中央値など輝度値の分布の特徴を表す統計処理により求めることのできる数値とすると良い。また、輝度値の分布の分散値や標準偏差を統計値３０としても良い。
通常、長手方向ＳＴは後方画像１０の上下方向（Ｙ軸に平行）となる。しかし、この方向の定義も駐車枠ＰＡのある実空間の定義を基準とするため、検出エリア１７を分割する方向は、実空間の長手方向ＳＴを後方画像１０に投影した方向であって、長手方向ＳＴにて奥行きとなる方向を上、手前を下と名付けている。実空間の投影となっていれば、後方画像１０にて上窓１８が下窓の下側２０や左右側にあっても良い。すなわち、「長手方向ＳＴに対応する上下方向」は、長手方向ＳＴを後方画像１０に投影した際のその線の方向であり、画像上のＹ軸と平行となるとは限らない。
【００２８】
相違値算出処理５２は、前記複数の検出エリア１７についてそれぞれ、前記上窓１８の統計値３０と下窓２０の統計値３０との相違値３２を算出する。相違値３２は、統計値３０の差や比率であり、上窓１８内の画素の輝度分布の特徴と、下窓２０内の画素の輝度分布の特徴との相違が良好に現れる値とすると良い。
【００２９】
候補抽出処理５４は、前記左検出エリア１２と、前記右検出エリア１６との双方にて前記相違値３２が有意な際には輪止候補３４があると判定する。相違値３２が有意であるとは、情報処理により有無の判定をする際に有り又は無しである、と判定可能な状態をいう。例えば、相違値３２又はその絶対値と、予め定められたしきい値３２ａ，３２ｂとを比較して、その大小関係や範囲の内外判定などの情報処理により、有無等の区分けを判定する。
この候補抽出処理５４は、例えば、統計値３０として平均値を使用して、相違値３２として平均値の差を使用し、予め定められたしきい値３２ａよりもこの相違値３２の絶対値が大きい場合に、輪止候補３４が有ると判定する。
【００３０】
分離検出処理５６は、前記中央検出エリア１４で前記相違値３２が有意でない際には、前記輪止候補３４が輪止ＣＨであると判定し、検出輪止３６と判定する。すなわち、分離検出処理５６は、候補抽出処理５４とは逆に、中央検出エリア１４の相違値３２から輪止候補３４の分離を探索する。分離検出処理５６により、左検出エリア１２と右検出エリア１６とで相違値３２が有意であっても、中央検出エリア１４の相違値３２が同様に有意である場合には、輪止ＣＨとは判断しない
【００３１】
再度図３及び図５を参照すると、実空間の座標系での検出距離ＤＬは、後方画像１０の座標系では上下方向と対応する。このため、検出エリア１７の上下方向の設置位置の調整により、検出距離ＤＬを調整可能である。また、検出位置１１を可変として、検出エリア１７の上下方向の位置を走査しながら検出処理をすることで、輪止ＣＨまでの検出距離ＤＬを測定することもできる。
【００３２】
検出エリア１７の位置を上下方向で固定とする場合には、後方画像１０を実時間にて処理することが好ましい。処理が遅いと、例えば、車速にもよるが、輪止ＣＨと路面ＲＳの輝度差が最大となる位置を求める処理中に、輪止ＣＨが検出エリア１７を通り過ぎてしまう。現状、パーソナルコンピューターなどを用いたソフトウエア処理では、実時間処理は困難である。このため、図２に示すように、ＦＰＧＡ４４を用いると良い。
【００３３】
図９（Ｂ）に示すように、汚れＳＰなどの影響を排除するため、検出エリア１７を、さらに、左右方向ＬＲに2分割し、左列２６と、右列２８とを備えるようにしても良い。すなわち、平均等の統計値３０を取る検出エリア１７が横に広いと、路面ＲＳの汚れＳＰなどの影響を受けて検出が不安定となりやすいため、検出エリア１７を左右2等分し、それぞれ平均等の統計値３０を求めると良い。また、この分割は、左列２６と右列２８との２分割ではなく、３分割以上としても良い。
【００３４】
図９（Ｃ）に示すように、検出エリア１７を、画面上下方向に並べておき、任意の位置のエリアを選択することにより、輪止ＣＨの検出距離ＤＬを変更しても良い。例えば、より近い前方位置１１ａとすると、検出距離ＤＬは短くなり、より遠い後方位置１１ｂとすると、検出距離ＤＬは長くなる。さらには、検出エリア１７を、画面上下方向に並べ、輪止ＣＨ位置が検出された位置について、連続する画像（動画）にて追跡することにより、自車ＭＴと輪止ＣＨの検出距離ＤＬを連続的に検出するようにしても良い。
【００３５】
この例では、統計値算出処理５０は、検出エリア１７の1窓、２窓、３窓及び４窓中の画素の輝度の平均を求める。そして、相違値算出処理５２は、各上窓１８と下窓２０との差を求める。
候補抽出処理５４は、左右の検出エリア１２，１６について、2等分した左列２６及び右列２８の両方とも上窓１８と下窓２０の輝度値の平均値の差（相違値３２）がしきい値３２ａ以上の場合、輪止候補３４が存在すると判断する。例えば、左検出エリア１２の左列２６の相違値３２が有意で、右列２８が有意でない場合には、輪止候補３４との判定はしない。
【００３６】
分離検出処理５６は、中央検出エリア１４について、長手方向ＳＴに対応した上下方向にしきい値３２ｂを超える輝度差が存在しないことを検知する。これにより、輪止候補３４が中央部分で分離していることを捉えることで、実空間で横方向の白線ＷＬや汚れＳＰや縁石等ではないことを確認し、輪止ＣＨと判断する。
このように、3つの検出エリア１７において、左右の検出エリア１２，１６の左列２６及び右列２８にてしきい値３２ａを超える輝度差が検出され、中央検出エリア１４の左列２６及び右列２８にてしきい値３２ｂを超える輝度差が検出されない場合、白線ＷＬや縁石ではなく、2つの分離した輪止ＣＨが存在すると判断する。
【００３７】
このように、画像処理部４２は、１窓と３窓、２窓と４窓の輝度の平均値にしきい値３２ａ以上の差がある際に輪止候補３４の検出とする。
すなわち、（１窓 > ３窓  and  ２窓 > ４窓）  or  （１窓 < ３窓  and  ２窓 < ４窓）の場合のみ輪止候補３４の検出とする。
さらに、輪止ＣＨの間の路面ＲＳ部分では、１窓と３窓、２窓と４窓の輝度の平均値の差が第２のしきい値３２ｂを超えない場合に、輪止ＣＨ有りと判定する。
【００３８】
図１０を参照すると、統計値算出処理５０は、まず、後方画像１０を走査し、画素位置及び輝度値を取得し（ステップＳ１１）、検出位置１１を参照して検出エリア１７内であるか否か判定し（ステップＳ１２）、検出エリア１７内の場合には検出エリア１７、上窓１８又は下窓２０、左列２６又は右列２８とを特定して、輝度値を蓄積する（ステップＳ１３）。このステップＳ１１からＳ１３を１画面終了するまで繰り返す（ステップＳ１４）。
【００３９】
統計値算出処理５０は、１画面分の必要な輝度値を蓄積すると、検出エリア１７の左列２６及び右列２８の上窓１８と下窓２０とについて、統計値３０を算出する（ステップＳ１５）。統計値３０は、例えば中央値や平均値である。相違値算出処理５２は、複数の上窓１８及び下窓２０について、相違値３２を算出し、必要であれば相違値３２のプラス・マイナス等の極性３８と共に出力する（ステップＳ１６）。
【００４０】
図１１を参照すると、候補抽出処理５４は、左検出エリア１２及び右検出エリア１６の左列２６及び右列２８の相違値３２を取得して（ステップＳ２１）、次のように輪止候補３４の有無を判定する（ステップＳ２２）。
((１窓から３窓への相違値３２ > しきい値３２ａ)  and  (２窓から４窓への相違値３２ > しきい値３２ａ))  or
((３窓から１窓への相違値３２ > しきい値３２ａ)  and  (４窓から２窓への相違値３２ > しきい値３２ａ)）
左右の検出エリア１２，１６の全ての左列２６及び右列２８でこの条件を満たす場合、輪止候補３４が有るとする。
【００４１】
続いて、分離検出処理５６は、中央検出エリア１４の左列２６及び右列２８の相違値３２から、次のように検出輪止３６の有無を判定する（ステップＳ２３）。
((１窓から３窓への相違値３２ < しきい値３２ｂ)  and  (２窓から４窓への相違値３２ < しきい値３２ｂ))  or
((３窓から１窓への相違値３２ < しきい値３２ｂ)  and  (４窓から２窓への相違値３２ < しきい値３２ｂ))
中央検出エリア１４の左列２６及び右列２８の両方がこの条件を満たす場合、輪止候補３４の中央部分に物体が存在しないことを検出したとして、輪止ＣＨが存在すると判定し、検出輪止３６が有るとする。
検出輪止３６は、例えば、輪止検出信号や、実空間での輪止ＣＨの位置や検出距離ＤＬである。分離検出処理５６は、輪止ＣＨの検出と判定すると（ステップＳ２４）、この輪止検出信号を出力する（ステップＳ２５）。実空間での距離等を出力するには、画像処理部４２は、後方画像１０の座標系であるカメラ座標系と、実空間の座標系とを変換するパラメーターを予め記憶し、検出エリア１７の検出位置１１の座標から検出距離ＤＬ等を算出すると良い。
【００４２】
図１２に、広角レンズを用いたカメラ４０での後方画像１０の原画像を示し、図１３に３つの検出エリア１７の左列２６を中心としたラインプロファイルを示す。
図１２のライン１２ａのラインプロファイルを図１３（Ａ）に示す。図１２に示すように、ライン１２ａは輪止前方路面ＲＳｆと輪止正面ＣＨｆとの境界位置１２ｂでは、大きな輝度差はない。その後、図１３（Ａ）に示す４０ピクセルの位置にて輝度変化がある。これは、図１２に示す輪止正面ＣＨｆと輪止上面ＣＨｔとの境界近傍と思われる。しかし、この輝度変化もなだらかである。また、輪止上面ＣＨｔと輪止後方路面ＲＳｂとの境界位置１２ｃでは、輝度差がある。
図１２のライン１４ａのラインプロファイルを図１３（Ｂ）に示す。図１２に示すように、ライン１４ａは路面のみを通り、輝度変化が少ない。図１３（Ｂ）に示すように、位置１４ｂ及び１４ｃの前後で輝度変化が少ない。
図１２のライン１６ａのラインプロファイルを図１３（Ｃ）に示す。図１２に示すように、ライン１６ａは、輪止前方路面ＲＳｆと輪止正面ＣＨｆとの境界位置１６ｂで緩やかに暗くなっている。その後、図１３（Ｃ）に示す４０数ピクセルの位置にて輝度変化がある。これは、図１２に示す輪止正面ＣＨｆと輪止上面ＣＨｔとの境界近傍と思われる。そして、輪止上面ＣＨｔと輪止後方路面ＲＳｂとの境界位置１２ｃでは、輝度差がある。
本実施例では、輪止前方路面ＲＳｆと輪止ＣＨとの境界位置１２ｂ，１６ｂから、輪止ＣＨと輪止後方路面ＲＳｂとの境界位置１２ｃ，１６ｃまでの長さを検出エリア１７の高さとしている。すなわち、検出エリア１７を上窓１８と下窓２０とに区分し、その窓高さ２２の長さを２倍した長さが、検出エリア１７の高さである。
図１３（Ａ）及び（Ｃ）に示すように、この検出エリア１７を２分して、上窓１８と下窓２０とを定義すると、上窓１８の輝度分布と、下窓２０の輝度分布とには相違がある。すなわち、輪止前後の輝度変化は、エッジＥＧを抽出できるような急峻な変化ではないが、検出エリア１７の区分や高さを工夫すると、輝度分布の相違を捉えることができる。
【００４３】
このように、左検出エリア１２の下窓２０の輝度値の分布と、上窓１８の輝度値の分布とが異なり、その統計値３０の相違値３２には有意な差が現れる。図１３（Ｃ）に示す右検出エリア１６についても同様である。従って、図１２の各ライン１２ａ，１２ｂ，１２ｃの位置に図９（Ａ）から（Ｃ）のいずれかの検出エリア１７を重ねて輝度値の統計値３０を得ると、輪止候補３４が抽出される。
一方、図１３（Ｂ）に示す中央検出エリア１４では、下窓２０の輝度値の分布と、上窓１８の輝度値の分布とに差が無く、その統計値３０の相違値３２も有意差がない。これにより、左列２６については、検出輪止３６が有ると判定される。
【００４４】
・1.1  ３つの検出エリアの効果
上述のように、３つの検出エリア１７を使用して、統計値３０を用いて輪止候補３４を抽出し、さらに中央部分に物体がないことを判定することで輪止ＣＨの有無を判定するため、輝度差が小さくても輪止ＣＨを検出することができる。さらに、中央部分での分離を判定するため、2つの独立した輪止ＣＨのみを検出することができ、白線ＷＬなどを輪止ＣＨと誤検出することを減少させることができる。
特に、検出エリア１７内の平均値や中央値等の統計値３０の相違値３２（例えば差）を算出して、しきい値３２ａ，３２ｂと比較するため、白線ＷＬなどと異なり路面ＲＳとの輝度差が少ない輪止ＣＨと路面ＲＳの境界を感度良く検出することができる。そして、必要な処理は、平均値であれば足し算と、割り算と、しきい値３２ａ，３２ｂとの比較判定のみであり、システム構成を簡易としかつ処理を高速とすることができ、ソフトウエア処理ではなく、ＦＰＧＡ４４等による実時間での処理が可能となる。
また、検出エリア１７を左列２６と右列２８とに分割すると、汚れＳＰなどの影響を低減することができる。
【００４５】
＜1.2  検出エリア高さ＞
再度図７を参照すると、輪止上面ＣＨｔと輪止正面ＣＨｆ、路面ＲＳとの間に約25ずつの輝度差がある。つまり、輪止上面ＣＨｔや輪止正面ＣＨｆの後方画像１０の上下方向（自車ＭＴの長手方向ＳＴに対応）での長さ（走査線数，画素数）を求め、その長さの間でのラインプロファイル上の輝度値の平均値や中央値を求めると、ちょうど輪止ＣＨと路面ＲＳの境界の場合、平均値に明確な差が生じることとなる。
実施例１では、図１４に示すように、好適には、前記上窓１８及び前記下窓２０の前記上下方向の長さである窓高さ２２を、前記後方画像１０での輪止高さＣＨｈとなる長さに設定すると良い。上窓１８と下窓２０との窓高さ２２を輪止高さＣＨｈとすると、統計値３０を良好に捉えることができる。なお、上窓１８と下窓２０窓幅２４は、極力狭くすると、駐車場毎に異なる輪止ＣＨの幅や中央部分の隙間の変化に対応し易い。
図１４に示すように、上窓１８と下窓２０との窓高さ２２を輪止高さＣＨｈとすると、次の３回の検出機会を得ることができる。
図１４（Ａ）  輪止前方路面ＲＳｆから輪止正面ＣＨｆへの変化
図１４（Ｂ）  輪止正面ＣＨｆから輪止上面ＣＨｔへの変化
図１４（Ｃ）  輪止上面ＣＨｔから輪止後方路面ＲＳｂへ変化
【００４６】
・1.2  検出エリア高さの効果
このように、検出エリア１７のサイズ（上下方向）を画像中に映る輪止ＣＨの高さに合わせると、統計値３０を良好に捉えることができ、さらに、輪止ＣＨに対し大きい又は小さいテクスチャ（路面ＲＳのペイント）などの影響を排除することができる。また、上記３回の検出機会により様々な環境条件の輪止を良好に検出することができる。
【００４７】
＜1.3  極性比較＞
再度図１を参照すると、前記画像処理部４２は、極性処理５８を備えている。
極性処理５８は、前記左検出エリア１２と前記右検出エリア１６との前記統計値３０の相違値３２の極性３８の組み合わせに基づいて、当該両検出エリア１２，１６の当該極性３８の組み合わせが異なる際に前記輪止候補３４を輪止ＣＨ以外と判定する。
【００４８】
図１５（Ａ）を参照すると、路面ＲＳに描かれた白線ＷＬ（又は汚れＳＰ）を斜めに横切るとする。図中ハッチングは白線として白色であり、背景がグレイである。中央検出エリア１４では、上下方向での輝度差が無く、左右の検出エリア１２，１６では、白から黒、黒から白と変化の方向は異なるが、統計値３０の相違値３２を有意と検出するため、輪止ＣＨと誤検出してしまう。
この課題に対しては、輪止ＣＨが存在する場合、左右の輪止ＣＨは同じ色（明るさ）と仮定すると、左右の検出エリア１２，１６での明るさの変化の方向が同じという条件に着目する。すなわち、図１５（Ｂ）に示しように、統計値３０の相違値３２の極性３８の組み合わせを情報処理に利用することができる。
【００４９】
極性処理５８は、左右の輪止ＣＨ部検出枠において、１窓と３窓、２窓と４窓の輝度の平均値の差の極性３８を同じとする。例えば、左検出エリア１２で１窓 > ３窓、２窓 > ４窓ならば、右検出エリア１６の輪止ＣＨ部も １窓 > ３窓、 ２窓 > ４窓 である場合に検出とする。従って、図１５（Ｂ）に示すように、左右の検出エリア１２，１６の極性３８の組み合わせが異なる場合には、輪止ＣＨの検出とはしない。すなわち、図１５（Ｂ）に示す例では、左検出エリア１２では上窓１８がマイナス、下窓２０がプラスである。しかし、右検出エリア１６では極性が上下反対であり、上窓１８がプラス、下窓２０がプラスとなっている。この左右の検出エリア１２，１６の極性の相違により、輪止ＣＨと判定せずに却下することができる。この極性処理５８は、図１に示すように候補抽出処理５４の後、分離検出処理５６の前に処理するようにしても良いし、分離検出処理５６の一部として処理するようにしても良い。
【００５０】
・1.3  極性比較の効果
上述のように、左右の検出エリア１２，１６において、算出した統計値３０の相違値３２（例えば差）の極性３８が同じであることを利用すると、白線ＷＬなどを斜めに横切る際の誤検出をなくすことが出来る。
【実施例２】
【００５１】
＜2輪止検出装置＞
＜2.1  複数の検出エリアセット＞
次に、実施例２を開示する。図１６を参照すると、実施例２の輪止検出装置は、主要な要素として、複数の検出エリアセット６２と、複数セット処理６４とを備えている。
また、実施例１と同様に、カメラ４０と、画像処理部４２とを備えており、画像処理部４２は、統計値算出処理５０、相違値算出処理５２、候補抽出処理５４、分離検出処理５６及び好ましい場合には極性処理５８とを備えている。
【００５２】
図１７及び図１８に示すように、自車ＭＴが駐車枠ＰＡに対し横方向にずれてしまうと、実施例１の手法では検出できなくなってしまう。図１８に示す例では検出エリア１７の窓を窓の番号で示している。図１７及び図１８に示すように、左右の検出エリア１２，１６で左列２６と右列２８との一方にのみ輪止ＣＨが重なると輝度分布が異なるため輪止候補３４が検出されず、中央検出エリア１４に輪止が重なると輪止ＣＨの分離を検出できなくなる。
この左右位置ずれに対して、実施例２では、2つの異なる手法を開示する。第１の手法は、複数セット処理６４によるものである。この例では、図１９に示すように、３つの検出エリアの組を後方画像１０中の左右方向に複数組有する。図１９に示す例では、画像処理部４２は、第１の検出エリアセット６２ａと、第２の検出エリアセット６２ｂと、第３の検出エリアセット６２ｃとの３組を予め用意している。図１９に示す例では、この３つの検出エリアセット６２ａ，６２ｂ，６２ｃは重ならないように設定されているが、一部重なるように設定しても良い。
【００５３】
そして、画像処理部４２は、実施例１に開示した手法により、前記複数の検出エリアセット６２ａ，６２ｂ，６２ｃの全てについて探索し、統計値３０の相違値３２を求める。そして、複数セット処理６４は、前記複数の検出エリアセット６２ａ，６２ｂ，６２ｃのうち、１以上の検出エリアセット６２ａ，６２ｂ，６２ｃについて前記分離検出処理５６によって輪止ＣＨであると判定された際に、輪止ＣＨがあると判定する。この複数セット処理により、自車ＭＴと駐車枠ＰＡとが左右方向にずれていても、検出エリアセット６２ａ，６２ｂ，６２ｃのいずれかで検出することができる。検出エリアセット６２ｂで検出されると自車ＭＴの左右位置ずれ量はほぼない。自車ＭＴが左側（図４では上側）にずれていると、輪止ＣＨは検出エリアセット６２ａで検出される。逆に、自車ＭＴが右側にずれていると、検出エリアセット６２ｃで検出される。
【００５４】
・2.1  複数の検出エリアセットの効果
上述のように、検出エリアセットを左右方向に複数準備したため、自車ＭＴと駐車枠ＰＡとが左右方向に位置ずれしても良好に検出することができる。特に、駐車枠ＰＡと自車ＭＴの位置ずれを見込んで、検出エリアセットを左右方向に並べて設置すると、輪止ＣＨの位置に合わせた検出エリア１７を使用することができるため、不検出を減らすことができる。また、輪止ＣＨを検出できた検出エリアセットの検出位置１１を特定することで、位置ずれの方向や程度を捉えることもできる。
【００５５】
＜2.2  検出エリアの左右移動＞
図２０に示すように、左右方向の位置ずれに対応するために、１つの検出エリアセット６０を左右方向に移動させるようにしても良い。この例では、後方画像１０の白線ＷＬを抽出して駐車枠ＰＡを検出すると共に駐車枠ＰＡと自車ＭＴの位置との距離及び傾きを算出する駐車枠検出部６０を備えている。そして、画像処理部４２は、検出位置補正部６６を備えており、この検出位置補正部６６は、駐車枠検出部６０によって算出される自車ＭＴの位置（左右位置ずれ量）に基づいて、検出位置１１を補正する。これにより、検出エリア１７を左右方向に移動させることができる。
【００５６】
駐車枠検出部６０は、後方画像１０を微分することでエッジ抽出し、これをハフ変換することで直線を検出することができる。これにより、後方画像１０から白線ＷＬとなる直線のみを抽出することができる。そして、後方画像１０の座標系は実空間の座標系と関連しているため、自車ＭＴと白線ＷＬとの距離を求めることで、白線ＷＬの間の駐車枠ＰＡでの左右位置ずれ量を算出することができる。
検出位置補正部６６は、駐車枠ＰＡに対する自車ＭＴの左右位置ずれ検出の結果を用いて、図２０（Ａ）に示す位置ずれ（右側への位置ずれ）に応じて、図２０（Ｂ）に示すように、検出エリア１７を一体的に移動する。これにより、駐車枠ＰＡ内にて、自車ＭＴの左右位置にかかわらず輪止ＣＨを検出することができる。
具体的には、検出エリア１７の位置は、典型的な輪止ＣＨを検出距離ＤＬにて撮像した後方画像を基準とし、各輪止ＣＨの左右方向ＬＲの中心位置に左検出エリア１２と右検出エリア１６とを配置し、輪止ＣＨがない中央の隙間部分の中心位置に中央検出エリア１２を配置すると良い。そして、検出位置補正部６６は、白線ＷＬの認識結果から、この左右方向ＬＲの白線ＷＬの中心位置を算出し、この白線ＷＬ（駐車枠ＰＡ）の左右方向ＬＲの中心位置に中央検出エリア１４の中心位置が重なるように、３つの検出エリア１７を移動させると良い。
【００５７】
・2.2  検出エリアの左右移動の効果
このように、自車ＭＴと駐車枠ＰＡとの左右位置ずれ量に基づいて、検出エリア１７の左右方向の位置を補正するため、自車ＭＴの左右方向の位置ずれがあっても輪止ＣＨを良好に検出することができる。
【実施例３】
【００５８】
＜3後方画像表示装置＞
＜3.1  画像タイプ切替制御＞
次に、実施例３を開示する。実施例３は、自車ＭＴの後方画像１０を表示する表示部７０を備えた後方画像表示装置に関する。
図２１を参照すると、実施例３の後方画像表示装置は、主要な構成として、カメラ４０と、駐車枠検出部６０と、表示部７０と、表示制御部７２と、特徴量算出部７４と、輪止検出部７６とを備えている。また、表示制御部７２は、切替処理７８を備えている。
【００５９】
カメラ４０は、自車ＭＴの後部に設置され後方を撮影して後方画像１０を生成し、表示部７０は、運転者に前記後方画像１０を表示する。表示制御部７２は、予め定められた複数の画像タイプの内指定された画像タイプに後方画像１０を編集して前記表示部７０に表示制御する。
【００６０】
駐車枠検出部６０は、前記後方画像１０中の白線ＷＬを認識して駐車枠ＰＡを検出すると共に当該駐車枠ＰＡと自車ＭＴとの位置関係を算出する。白線認識は、例えば、エッジ抽出処理とハフ変換とを使用すると良い。駐車枠ＰＡは、左右の白線ＷＬ内の領域である。位置関係は、左右の白線ＷＬの中心と、自車ＭＴの左右方向の中心との左右位置ずれ量であり、さらに、白線ＷＬに対する自車ＭＴの傾きを含めても良い。
【００６１】
特徴量算出部７４は、前記後方画像１０の座標系で予め定められた複数の検出エリア１７の輝度値の特徴量を算出する。特徴量は、例えば、実施例１で開示した統計値３０と相違値３２である。この例では、特徴量算出部１７は、図１に示す統計値算出処理５０と、相違値算出処理５２とを備える。検出エリア１７の特徴量は、統計値３０やその相違値３２に限らず、他の値としても良い。また、検出エリア１７の検出位置１１は、実施例１のように予め定められた位置としても良いし、実施例２の図１６に示す検出位置補正部６６のように、駐車枠検出部６０からの左右位置ずれ量に基づいて検出位置１１を補正するようにしても良い。この検出位置１１の補正により、図１８に示すような左右位置ずれがあっても、図２０（Ｂ）に示すように検出エリア１７の位置を補正し、輪止ＣＨを安定して検出することができる。
【００６２】
輪止判定部７６は、前記特徴量に基づいて、前記左検出エリア１２と前記右検出エリア１６に立体物を検出し、前記中央検出エリア１４に立体物を検出しない際に、当該立体物が輪止ＣＨであると判定する。輪止判定部７６は、中央で分離・切断されている立体物を輪止ＣＨと判定し、検出輪止３６があるとの信号（輪止検出信号）を出力する。このため、左右方向に連続する白線ＷＬや縁石を輪止ＣＨと判定することがない。輪止判定部７６は、図１に示す、候補抽出処理５４と、分離検出処理５６と、必要に応じて極性処理５８とを備えるようにしても良い。
【００６３】
そして、実施例３では特に、前記表示制御部７２が、自車ＭＴが前記駐車枠ＰＡ内で、かつ、前記輪止判定部７６によって輪止ＣＨが発見された際に、前記画像タイプを切り替える切替処理７８を備えている。この切替処理７８は、図２２に示すように、輪止判定部７６からの輪止検出信号と、駐車枠検出部６０からの傾き信号とが入力された際に（ステップＳ３１）、輪止ＣＨを検出し、かつ、自車ＭＴが駐車枠ＰＡとほぼ平行（例えば図４例示のように傾きがほぼない）で、駐車枠ＰＡ内に自車ＭＴが収まっている条件にて（ステップＳ３２）、画面タイプの切替を制御する（ステップＳ３３）。この例では、ハンドルの操作がほぼ完了して後進をどの程度進めるかの判断となっており、より俯瞰画像への切替タイミングとして適した状態となる。
【００６４】
広角レンズを使用する例では、後方画像１０の画像タイプとして、図２３（Ａ）及び図２４（Ａ）に示す歪取り画像と、図２３（Ｂ）及び図２４（Ｂ）に示す俯瞰画像とがある。広角レンズを使用した元画像の例を図２３（Ｃ）に示す。
図２３及び図２４に示す例では、輪止ＣＨを発見するまでは（Ａ）に示す歪取り画像を表示部７０に表示させ、輪止ＣＨを発見した時に（Ｂ）に示す俯瞰画像へ切り替えると良い。これにより、俯瞰画像への切替機能を有する後方画像表示装置（駐車用バックカメラ）において、駐車操作に輪止ＣＨへの接近を検出し、俯瞰画像へ自動で切り替えることができる。
【００６５】
この表示制御部７２が画像タイプを切り替えるタイミングは、輪止ＣＨの発見時となる。そして、輪止ＣＨの発見は検出エリア１７の特徴量に基づく。このため、検出エリア１７の検出位置１１を変化させると、画像タイプを切り替えるタイミングを変化させることができる。すなわち、検出エリア１７を後方画像１０の上下方向のどの位置に設置するかにより、図３及び図４に示す検出距離ＤＬを調整可能である。従って、画像タイプの切替は、自車ＭＴがこの検出距離ＤＬとなったタイミングで行われる。また、駐車枠検出部６０が駐車枠ＰＡに対する自車ＭＴの傾きを算出する場合には、輪止ＣＨを検出し、かつ、自車ＭＴが駐車枠ＰＡにほぼ平行の場合に画像タイプを切り替えるようにしても良い。
検出距離ＤＬを大きく変化させる場合には、後方画像１０での輪止ＣＨの高さや大きさに応じて検出エリア１７のサイズを変更し、左右位置や移動量も調整すると良い。これらの調整を連続的なものではなく段階的な設定であれば、検出距離ＤＬ毎の検出エリア１７の特徴量を検出位置１１等のデータ構造として予めＲＯＭに格納し、運転者の操作に応じて特徴量を切り替えることで、検出距離ＤＬを変化させても良い。
【００６６】
表示制御部７２は、歪取り画像を俯瞰画像に自動的に切り替えた後、運転者の切替操作があった際には、運転者の切替スイッチ操作を優先する。一方、運転者の切替スイッチの操作がない場合には、バックギア中は俯瞰画像を継続し、バックギア選択をやめ再び選択した場合は解除すると良い。また、他の例として、俯瞰画像への切替後、５秒等の一定時間経過後に解除し、歪取り画像に戻すようにしても良い。
【００６７】
・3.1  画像タイプ切替制御の効果
上述のように、駐車枠検出部６０が駐車枠ＰＡを検出し、輪止判定部７６が輪止ＣＨを検出し、表示制御部７２が、自車ＭＴが前記駐車枠ＰＡ内で、かつ、前記輪止判定部７６によって輪止ＣＨが発見された際に前記画像タイプを自動的に切り替えるため、運転手の駐車操作の段階に応じてより有用な画像タイプの後方画像１０を表示することができる。
【００６８】
＜3.2  傾き調整＞
実施例３では、駐車枠検出部６０が、位置関係として、駐車枠ＰＡに対する自車ＭＴの傾きを算出すると良い。この傾き情報は、種々の利用をすることができる。
表示制御部７２の処理は、路面ＲＳに汚れＳＰ等があり、輪止ＣＨが存在する場合と似た条件が作られている場合の誤検出を防止することができる。すなわち、駐車枠検出部６０による傾き検出結果が駐車枠ＰＡとほぼ平行であることを条件とすると、駐車動作途中での誤検出を減らすことが出来る。この例では、輪止判定部７６が、実際には輪止ＣＨではない汚れＳＰを輪止ＣＨと誤判定しても、ステップＳ３２の平行条件によりこの誤判定による画像タイプの切替を防止することができる。
【００６９】
一方、傾き検出が不能の場合がある。例えば、後方画像１０の白線ＷＬの状態により傾き検出が連続的に行えないと、例えば白線ＷＬが短いと、検出不能となる。これらの場合には、駐車枠ＰＡに対する自車ＭＴの傾きを検出できなくなってしまう。すると、検出エリア１７の位置に輪止ＣＨの画像が差し掛かっているにもかかわらず、ステップＳ３２の平行条件が成立しないため、切替処理をすることができなくなる。
このため、一度傾きを検出した後、検出不能となった場合には、例えば0.5秒間だけ直前の検出結果を継続すると良い。この直前の検出結果の継続により検出の繰り返しの安定性が向上する。
【００７０】
また、駐車動作後半では、カメラ４０に写る駐車枠ＰＡの白線ＷＬが短くなるため、傾き検出が不安定（小さく変わる）となる。このため、駐車動作時に、傾きが大きいところから傾き0（平行）までの検出結果と、平行から再び傾く場合の検出にヒステリシス特性を持たせ、傾き検出結果が安定するようにする。この対策により不検出を削減することができる。ヒステリシス特性としては、例えば、傾き検出を7段階（平行＋左右3段階）とし、大きい傾きから平行となる方向では、1段階ずつ傾き検出結果を更新し、一方、一度平行になった後は、2段階傾かない限り、検出結果を平行に固定すると良い。
【００７１】
・3.2  傾き調整の効果
上述のように、白線ＷＬの認識による駐車枠ＰＡとの左右位置ずれ量と輪止検出とを組み合わせることで、自車ＭＴの左右位置ずれ量に合わせて検出エリアを移動させることができ、不検出を減らすことができる。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明の一実施形態の構成例を示すブロック図である。（実施例１から３）
【図２】本発明の一実施形態のハードウエアの構成例を示すブロック図である。（実施例１から３）
【図３】カメラの取り付け位置等を示す側面図である。（実施例１から３）
【図４】図３に示すカメラの取り付け位置等を示す平面図である。（実施例１から３）
【図５】本実施形態の後方画像の一例を示す説明図である。（実施例１から３）
【図６】図５に示す画像のエッジ抽出画像の一例を示す説明図である。（実施例１から３）
【図７】図５に示す後方画像の輪止部分の輝度変化を示すグラフ図である。（実施例１から３）
【図８】実施例１での後方画像の一例を示す説明図である。（実施例１）
【図９】図９（Ａ）から（Ｃ）は実施例１での検出エリアの一例を示す説明図である。（実施例１）
【図１０】検出エリアの特徴量を算出する情報処理の一例を示すフローチャートである。（実施例１）
【図１１】輪止の有無を判定する情報処理の一例を示すフローチャートである。（実施例１）
【図１２】実施例１での後方画像に検出エリアを重ねた一例を示す説明図である。（実施例１）
【図１３】図１３（Ａ）から（Ｃ）は各検出エリアのラインプロファイルの一例を示す説明図である。（実施例１）
【図１４】図１４（Ａ）から（Ｃ）は、３つの検出エリアを使用した情報処理の一例を示す説明図である。（実施例１）
【図１５】図１５（Ａ）及び（Ｂ）は、極性比較を行う情報処理の一例を示す説明図である。（実施例３）
【図１６】実施例２の構成例を示すブロック図である。（実施例２）
【図１７】実施例２の後方画像の一例を示す説明図である。（実施例２）
【図１８】実施例２の位置ずれの一例を示す説明図である。（実施例２）
【図１９】３つの検出エリアを複数使用する情報処理の一例を示す説明図である。（実施例２）
【図２０】３つの検出エリアの左右位置を補正する情報処理の一例を示す説明図である。（実施例２）
【図２１】実施例３の構成例を示すブロック図である。（実施例３）
【図２２】実施例３の情報処理の一例を示すフローチャートである。（実施例３）
【図２３】図２３（Ａ）から（Ｃ）は実施例３の後方画像の一例を示す説明図である。（実施例３）
【図２４】図２３（Ａ）及び（Ｂ）は実施例３の後方画像の一例を示す説明図である。（実施例３）
【符号の説明】
【００７３】
ＣＨ  輪止
ＰＡ  駐車枠
ＤＬ  検出距離
１０  後方画像
１２  左検出エリア
１４  中央検出エリア
１６  右検出エリア
３０  統計値
３２  相違値
３４  輪止候補
３６  検出輪止
【図１】
2010123012.tif 000003
【図２】
2010123012.tif 000004
【図７】
2010123012.tif 000005
【図８】
2010123012.tif 000006
【図９】
2010123012.tif 000007
【図１０】
2010123012.tif 000008
【図１１】
2010123012.tif 000009
【図１３】
2010123012.tif 000010
【図１４】
2010123012.tif 000011
【図１５】
2010123012.tif 000012
【図１６】
2010123012.tif 000013
【図１８】
2010123012.tif 000014
【図１９】
2010123012.tif 000015
【図２０】
2010123012.tif 000016
【図２１】
2010123012.tif 000017
【図２２】
2010123012.tif 000018
【図２４】
2010123012.tif 000019
【図３】
2010123012.tif 000020
【図４】
2010123012.tif 000021
【図５】
2010123012.tif 000022
【図６】
2010123012.tif 000023
【図１２】
2010123012.tif 000024
【図１７】
2010123012.tif 000025
【図２３】
2010123012.tif 000026