(57)【要約】【課題】検出対象判定装置において、特徴量を導出するための演算量の増加を可能な限り抑制しつつ、自車両からの距離が不明な検出対象を識別すること。【解決手段】制御装置では、第１次インテグラルイメージ、及び第２次から第ｎ次までのインテグラルイメージを生成する（Ｓ１２０）。その生成された第２次から第ｎ次のインテグラルイメージは、少なくとも１つの学習用画像と同じ解像度を有した縮小画像に対応したものとなる。さらに、学習用画像と同一サイズを有した部分領域を、インテグラルイメージから抽出し（Ｓ１３０）、その部分領域に弱識別器を順次照合する（Ｓ１４０）。この照合結果として弱識別器毎に導出された尤度値から重み付き線形和を求め、その重み付き線形和が規定閾値以上であれば、その部分領域を対象検出領域として特定する。ただし、弱識別器の照合は、学習時に適用した矩形領域のサイズにて実施される。【選択図】図２
2010198361.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め設定された検出対象が一つだけ写り込むと共に、その写り込んだ検出対象の大きさがそれぞれで異なる複数の元画像を、前記検出対象の大きさ及び画像サイズが均一となるように正規化したポジティブ画像を用いて学習した複数の弱識別器からなる強識別器を利用して、撮影装置からの入力画像の中で前記検出対象の有無を判定する検出対象判定装置であって、
前記元画像それぞれから前記ポジティブ画像へと正規化する際の画像サイズの縮小率を正規化縮小率とし、前記入力画像から、前記正規化縮小率それぞれにて前記画像サイズを縮小したサイズ変更画像を生成するサイズ変更手段と、
前記ポジティブ画像の画像サイズと同一のサイズを有した部分領域を、前記サイズ変更手段で生成されたサイズ変更画像の全体が網羅されるように、前記サイズ変更画像それぞれから順次抽出する部分領域抽出手段と、
前記部分領域抽出手段で抽出された部分領域それぞれに、前記強識別器を照合することで、前記部分領域の中での検出対象の有無を判定する対象判定手段と
を備えることを特徴とする検出対象判定装置。
【請求項２】
前記弱識別器は、前記部分領域内に設定される矩形領域内の画素値を積分した積分値を特徴量としたものであり、
前記サイズ変更手段は、
前記矩形領域の４角の画素値を加減算することで前記特徴量が導出されるように、変換前画像の各画素値を演算した結果を、その変換前画像の画素の配列に従って配置したデータをインテグラルイメージとし、前記入力画像を前記変換前画像とした前記インテグラルイメージを第一インテグラル画像として生成する第一インテグラル画像生成手段と、
前記正規化縮小率それぞれにて前記入力画像を縮小した画像を縮小画像とし、前記縮小画像それぞれを前記変換前画像とした前記インテグラルイメージそれぞれを第二インテグラル画像として生成する第二インテグラル画像生成手段と
を備え、
前記第一次インテグラル画像及び第二次インテグラル画像を、前記サイズ変更画像とすることを特徴とする請求項１に記載の検出対象判定装置。
【請求項３】
予め設定された検出対象が一つだけ写り込むと共に、その写り込んだ検出対象の大きさがそれぞれで異なる複数の元画像を、前記検出対象の大きさが均一となるように正規化したポジティブ画像を用いて学習し、矩形領域内の画素値を積分した積分値を特徴量とした複数の弱識別器からなる強識別器を利用して、撮影装置からの入力画像の中で前記検出対象の有無を判定する検出対象判定装置にて用いられ、かつ前記矩形領域の４角の画素値を加減算することで前記特徴量が導出されるように、変換前画像の画素値を演算した結果である演算画素値を、その変換前画像の画素の配列に従って配置したデータであるインテグラルイメージを生成するインテグラルイメージ生成装置であって、
前記入力画像を変換前画像とした前記演算画素値を第一演算画素値とし、その第一演算画素値により構成した前記インテグラルイメージを第一インテグラルイメージとして生成する第一イメージ生成手段と、
前記正規化縮小率それぞれにて前記入力画像を縮小した画像を縮小画像とし、その縮小画像を変換前画像とした前記演算画素値を第二演算画素値とし、その第二演算画素値により構成した前記インテグラルイメージを第二インテグラルイメージとして生成する第二イメージ生成手段と
を備えることを特徴とするインテグラルイメージ生成装置。
【請求項４】
前記第二イメージ生成手段は、
前記正規化縮小率それぞれにて前記入力画像を圧縮することで、前記縮小画像を生成すると共に、その生成した縮小画像それぞれの画素値から、前記第二演算画素値を導出することを特徴とする請求項３に記載のインテグラルイメージ生成装置。
【請求項５】
前記第二イメージ生成手段は、
前記正規化縮小率の逆数を特定画素数とし、前記特定画素数の間隔毎に設定された前記第一演算画素値を特定演算画素値とし、前記第一イメージ生成手段で生成された第一インテグラルイメージから、前記特定演算画素値を抽出する画素値抽出手段と、
前記画素値抽出手段にて抽出された特定演算画素値を少なくとも用いて、前記第二演算画素値を導出する第二演算画素値導出手段と
を備えることを特徴とする請求項３に記載のインテグラルイメージ生成装置。
【請求項６】
前記第二演算画素値導出手段は、
前記特定画素数をｍとし、前記画素値抽出手段で抽出した特定演算画素値をＭ（ｘ、ｙ）として、次（１）式に従って、前記第二演算画素値ＳＡＴ（ｘ，ｙ）を導出する
【数１】
2010198361.tif 000008
ことを特徴とする請求項５に記載のインテグラルイメージ生成装置。
【請求項７】
前記第二演算画素値導出手段は、
前記弱識別器として、前記矩形領域の一辺と前記入力画像を構成する画素の配列により矩形状に形成された外郭の一辺とのなす角度が予め規定された規定角度以上となる前記矩形領域を有するものが含まれている場合、
前記特定画素数をｍとし、前記画素値抽出手段で抽出した前記特定演算画素値それぞれをＭ（ｘ、ｙ），Ｍ（ｘ−１，ｙ），Ｍ（ｘ，ｙ−２），Ｍ（ｘ−１，ｙ−２）として、次（２）式に従って、回転した縮小画像に対する前記第二演算画素値ＲＳＡＴ（ｘ，ｙ）を導出する
【数２】
2010198361.tif 000009
ことを特徴とする請求項５または請求項６に記載のインテグラルイメージ生成装置。
【請求項８】
前記第二演算画素値導出手段は、
前記特定画素数をｍとし、前記画素値抽出手段で抽出した前記特定演算画素値それぞれをＭ（ｘ、ｙ），Ｍ（ｘ−１，ｙ），Ｍ（ｘ，ｙ−１），Ｍ（ｘ−１，ｘ−１）として、次（３）式に従って、前記第二演算画素値ＳＳＡＴ（ｘ，ｙ）を導出する
【数３】
2010198361.tif 000010
ことを特徴とする請求項５ないし請求項７のいずれかに記載のインテグラルイメージ生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像中での検出対象の有無を判定する検出対象判定装置，及びその検出対象判定装置にて用いるインテグラルイメージを生成するインテグラルイメージ生成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、撮影装置から入力された画像（以下、入力画像と称す）に基づいて、自車両の前方に位置する歩行者や車両（以下、検出対象とする）を識別し、運転者に対する警告や車両制御を実行する運転支援装置が知られている。
【０００３】
このような運転支援装置においては、自車両の前方に位置する検出対象を、入力画像中から精度良く識別することが重要となる。
【０００４】
この検出対象を精度良く識別する方法として、弱識別器をブースティング理論（例えば、アダブースト）によって学習させると共に、一列にカスケード接続した強識別器を、撮影装置からの入力画像に照合するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。以下、このような強識別器を用いて、入力画像から検出対象を識別する装置を、従来判定装置と称す。
【０００５】
その従来判定装置では、入力画像から切り出した部分領域に対して、カスケード接続された接続順に弱識別器を順次適用し、個々の弱識別器での識別結果から、検出対象であることを表す尤度値を求める。そして、その求められた尤度値の重み付き線形和が、弱識別器の学習時（即ち、強識別器の生成時）に設定された規定閾値以上であれば、部分領域中に検出対象が含まれているものと判定している。
【０００６】
ただし、強識別器を構成する弱識別器としては、部分領域内に設定され、かつその部分領域よりも小さな矩形領域内の画素値の積分値（総和）を特徴量とした周知のＨａａｒ  Ｌｉｋｅ特徴が利用されている。
【０００７】
また、弱識別器の学習では（即ち、強識別器を生成する際は）、複数のポジティブ画像と、複数のネガティブ画像とを用いて、各弱識別器が検出対象の部分的な特徴を表すように、弱識別器の配置、及び各弱識別器毎の重みを決定する。ただし、この学習に使用されるポジティブ画像それぞれは、検出対象が一つだけ写り込むと共にその写り込んだ検出対象の大きさがそれぞれで異なる複数の元画像を、検出対象の大きさ及び画像サイズが均一となるように正規化（縮小）したものである。なお、ネガティブ画像それぞれは、検出対象が写り込んでいない元画像それぞれを、ポジティブ画像と同一の画像サイズとなるように元画像から正規化したものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００４−１８５６１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところで、入力画像に写り込んだ検出対象は、常に一定の大きさになる訳ではなく、自車両からの距離に応じて様々な大きさとなる。
【００１０】
この様々な大きさの検出対象を識別するために、従来判定装置では、大きさの異なる様々なサイズの部分領域を入力画像から切り出すと共に、その切り出した部分領域のサイズに応じて大きさ（即ち、矩形領域のサイズ）を変更した弱識別器を部分領域に照合している。ただし、この部分領域は、１つのサイズについて、入力画像の全体が網羅されるように、予め設定された設定画素ずつ順次ずらしながら切り出される。
【００１１】
しかしながら、Ｈａａｒ  Ｌｉｋｅ特徴を弱識別器として用いる従来判定装置では、その弱識別器に設定された矩形領域のサイズが拡大されると、その矩形領域内の積分値を導出するための演算量が増加すると言う問題が生じる。
【００１２】
そこで、本発明は、検出対象判定装置において、特徴量を導出するための演算量の増加を可能な限り抑制しつつ、自車両からの距離が不明な検出対象を識別することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するためになされた本発明は、複数のポジティブ画像を用いて学習した複数の弱識別器からなる強識別器を利用して、撮影装置からの入力画像中の検出対象の有無を判定する検出対象判定装置に関するものである。
【００１４】
その検出対象判定装置において、ポジティブ画像それぞれは、複数の元画像それぞれを、その元画像に写り込んだ検出対象の大きさ及び画像サイズが均一となるように正規化したものである。なお、元画像それぞれは、大きさが異なる検出対象が一つだけ写り込んだものである。
【００１５】
ただし、ここで言う学習とは、全てのポジティブ画像の中で、予め規定された規定率以上のポジティブ画像に写り込んだ検出対象を識別するように、弱識別器の配置、及び弱識別器それぞれに付与する重みを決定する周知のものである。これらのことから、この学習により生成される強識別器は、様々な解像度の画像から、その画像に写り込んだ検出対象を識別可能となる。
【００１６】
そして、本発明の検出対象判定装置では、サイズ変更手段が、入力画像から、正規化縮小率それぞれにて画像サイズを縮小したサイズ変更画像を生成する。なお、正規化縮小率とは、元画像それぞれからポジティブ画像へと正規化する際の画像サイズの縮小率である。したがって、サイズ変換画像は、複数あるポジティブ画像の中で、少なくとも１つのポジティブ画像と同じ解像度となる。
【００１７】
さらに本発明の検出対象判定装置では、部分領域抽出手段が、ポジティブ画像の画像サイズと同一のサイズを有した部分領域を、サイズ変更画像の全体が網羅されるように、サイズ変更画像それぞれから順次抽出する。すると、その抽出された部分領域それぞれに、対象判定手段が、強識別器を照合し、部分領域中の検出対象の有無を判定する。このとき、対象判定手段では、強識別器を構成する弱識別器それぞれを、サイズなどを変更すること無く、部分領域に照合することになる。
【００１８】
これにより、１つのサイズ変換画像から、１つの大きさの検出対象が識別されることになる。ただし、検出対象の大きさは、入力画像に写り込んだ際の大きさである。
【００１９】
すなわち、撮影装置から検出対象までの距離が遠く、入力画像に写り込んだ検出対象が小さいほど、小さな正規化縮小率にて生成されたサイズ変更画像から検出対象が識別される。一方、撮影装置から検出対象までの距離が近く、入力画像に写り込んだ検出対象が大きいほど、大きな正規化縮小率にてサイズ変更画像から検出対象が識別される。
【００２０】
しかも、本発明の検出対象判定装置によれば、学習時に用いたポジティブ画像と同じ解像度、かつポジティブ画像と同じサイズを有した部分領域に強識別器を照合しているため、入力画像からの検出対象の識別精度を向上させることができる。
【００２１】
また、本発明の検出対象判定装置によれば、部分領域に強識別器を照合する際に、弱識別器の大きさを変更する必要が無いため、１つ１つの弱識別器について特徴量を導出するための演算量を低減できる。
【００２２】
したがって、本発明の検出対象判定装置によれば、特徴量を演算するための演算量を可能な限り抑制しつつ、撮影装置から様々な距離に位置する検出対象を識別することができ、しかも、その識別精度を向上させることができる。
【００２３】
ところで、弱識別器の中には、部分領域内に設定される矩形領域内の画素値の積分値を特徴量としたもの（いわゆるＨａａｒ  Ｌｉｋｅ特徴）がある。
【００２４】
そして、このような弱識別器からなる強識別器を利用して、入力画像中の検出対象の有無を判定する検出対象判定装置においては、強識別器を構成する弱識別器を順次適合する際に、インテグラルイメージを用いて特徴量を導出することがなされている。
【００２５】
そのインテグラルイメージとは、矩形領域の４角の画素値を加減算することで特徴量が導出されるように、変換前画像の各画素値を演算した結果を、その変換前画像の画素の配列に従って配置したデータである。
【００２６】
例えば、変換前画像を構成する画素それぞれを対象画素（ｘi、ｙj）（ただし、ｉ，ｊは、０と自然数、図９中、ｉ，ｊ＝０〜２）とし、その対象画素（ｘi、ｙj）の配列により矩形状に形成される外郭の１つの頂点に位置する画素を原点画素（ｘ0，ｙ0）とし、対象画素（ｘi、ｙj）それぞれを原点画素（ｘ0，ｙ0）の対角線上に位置する頂点とした矩形内の全ての画素値を積分した値を積分値Ｍ（ｘi、ｙj）とする。この場合、インテグラルイメージの一例として、図９に示すような、対象画素（ｘi、ｙj）の配列に従って積分値Ｍ（ｘi、ｙj）を配置したデータが得られる。
【００２７】
そして、図９に示すようなインテグラルイメージにおいて、対象画素（ｘ1，ｙ1），（ｘ1，ｙ2），（ｘ2，ｙ2），（ｘ2，ｙ1）それぞれを頂点とした矩形領域内の画素値の総和（即ち、積分値）ＳＳ４は、ＳＳ４＝Ｍ（ｘ2，ｙ2）−｛Ｍ（ｘ1，ｙ2）＋Ｍ（ｘ2，ｙ1）−Ｍ（ｘ1，ｙ1）｝を演算することで導出される。これにより、インテグラルイメージを用いることで、矩形領域内の画素値の積分値を高速に導出することができ、弱識別器毎の識別を高速に実施できる。
【００２８】
そこで、本発明におけるサイズ変更手段は、請求項２に記載のように、第一インテグラル画像を生成する第一インテグラル画像生成手段と、第二インテグラル画像を生成する第二インテグラル画像生成手段とを備え、各インテグラル画像生成手段にて生成されたインテグラル画像をサイズ変更画像とするように構成されていることが望ましい。ただし、ここで言う第一インテグラル画像とは、入力画像を変換前画像としたインテグラルイメージであり、ここで言う第二インテグラル画像とは、正規化縮小率それぞれにて入力画像を縮小した縮小画像それぞれを変換前画像としたインテグラルイメージである。
【００２９】
このように構成された検出対象判定装置によれば、特徴量を演算するための演算量をより確実に低減することができる。
【００３０】
なお、請求項２に記載のサイズ変更手段は、検出対象判定装置から独立した装置として構成されていても良い。
【００３１】
つまり、本発明は、請求項３に記載のように、複数のポジティブ画像を用いて学習し、矩形領域内の画素値を積分した積分値を特徴量とした複数の弱識別器からなる強識別器を利用して、撮影装置からの入力画像に写り込んだ検出対象の有無を判定する検出対象判定装置にて用いられるインテグラルイメージを生成するインテグラルイメージ生成装置としてなされたものでも良い。
【００３２】
ただし、本発明のインテグラルイメージ生成装置は、第一イメージ生成手段が、入力画像を変換前画像とした演算画素値（以下、第一演算画素値とする）により構成したインテグラルイメージ（以下、第一インテグラルイメージとする）を生成し、第二イメージ生成手段が、縮小画像それぞれを変換前画像とした演算画素値（以下、第二演算画素値とする）により構成したインテグラルイメージ（以下、第二インテグラルイメージとする）を生成するように構成されている必要がある。
【００３３】
このように構成された本発明のインテグラルイメージ生成装置によれば、入力画像、及び縮小画像それぞれに対応するインテグラルイメージを生成することができる。
【００３４】
この結果、検出対象判定装置にて、これらの生成されたインテグラルイメージを用いて、特徴量を導出することで、矩形領域内の画素値の積分値（即ち、特徴量）を高速に導出することができる。しかも、本発明のインテグラルイメージ生成装置によれば、検出対象判定装置にて、学習時に用いたポジティブ画像と同じ解像度、かつポジティブ画像と同一なサイズを有した部分領域に、矩形領域のサイズを変更することなく弱識別器を照合させることで、検出対象の識別精度を向上させることができる。
【００３５】
この結果、本発明のインテグラルイメージ生成装置によれば、検出対象判定装置にて、特徴量を導出するための演算量の増加を抑制しつつ、撮影装置から様々な距離に位置する検出対象を識別することができ、しかも、その識別精度を向上させることができる。
【００３６】
ところで、各縮小画像を生成する場合、入力画像において特定間隔毎に設定した画素（以下、設定画素とする）についての画素値を抽出し、その抽出した画素値を入力画像における並びに従って配置したものを縮小画像としても良い。すなわち、入力画像から、設定画素の間に位置する全ての画素を間引いた画像を縮小画像としても良い。
【００３７】
しかしながら、この方法で生成された縮小画像を変換前画像として、第二演算画素値を導出すると、その導出された第二演算画素値には、設定画素の間に位置している画素値が含有されない。このため、このように導出された第二演算画素値により構成したインテグラルイメージを用いて、矩形領域内の画素値の積分値（特徴量）を導出しても、入力画像に写り込んだ検出対象の部分的な特徴を精度良く識別できないという問題が生じる。
【００３８】
そこで、本発明において、第二イメージ生成手段は、請求項４に記載のように、正規化縮小率それぞれにて入力画像を圧縮することで、縮小画像を生成すると共に、その生成した縮小画像それぞれの画素値から、第二演算画素値を導出するように構成されていることが望ましい。
【００３９】
このように構成された第二イメージ生成手段では、入力画像を圧縮することで縮小画像を生成しているため、この縮小画像を変換前画像として導出した第二演算画素値それぞれには、入力画像を構成する全ての画素値が含有されることになる。
【００４０】
したがって、本発明の第二イメージ生成手段にて生成されたインテグラルイメージを用いて、矩形領域内の画素値の積分値を導出すれば、入力画像に写り込んだ検出対象の部分的な特徴についての識別精度が低下することを防止できる。
【００４１】
なお、請求項４に記載された第二イメージ生成手段では、第二演算画素値を導出するために、正規化縮小率それぞれにて入力画像を縮小した縮小画像を生成している。この縮小画像を生成するために、縮小画像を構成する画素値（以下、縮小値と称す）を導出する処理（即ち、圧縮方法）としては、正規化縮小率の逆数（以下、特定画素数とする）を一辺とした矩形内の全ての画素値を平均し、その平均した結果を縮小値とすることが考えられる。
【００４２】
しかし、この矩形内の全ての画素値の平均を導出する処理は処理量が大きいため、請求項４に記載された第二イメージ生成手段では、縮小値を導出するまでに要する時間が長期化してしまうという問題が生じる。
【００４３】
この問題を解決するために、第二イメージ生成手段は、請求項５に記載のように、画素値抽出手段が、第一インテグラルイメージから特定演算画素値を抽出し、その抽出された特定演算画素値を少なくとも用いて、第二演算画素値導出手段が、第二演算画素値を導出するように構成されていることが望ましい。なお、ここで言う特定演算画素値とは、特定画素数の間隔毎に設定された第一演算画素値である。
【００４４】
ただし、請求項５に記載の第二イメージ生成手段は、第二演算画素値導出手段が、少なくとも、請求項６に記載のように構成されている必要がある。
【００４５】
すなわち、第二演算画素値導出手段は、特定画素数をｍとし、特定演算画素値をＭ（ｘ、ｙ）として、次（４）式に従って、第二演算画素値ＳＡＴ（ｘ，ｙ）を導出する。
【００４６】
【数４】
2010198361.tif 000003
このように構成された第二演算画素値導出手段によれば、第一インテグラルイメージから抽出した特定演算画素値（即ち、第一演算画素値）に、正規化縮小率の二乗を乗じるだけで第二演算画素値を導出することができ、ひいては、第二インテグラルイメージを生成することができる。
【００４７】
つまり、このように構成されたインテグラルイメージ生成装置によれば、入力画像を圧縮する処理を実行、即ち、縮小画像を生成する必要が無いため、第二演算画素値それぞれを導出するための処理量を軽減できる。このため、第二インテグラルイメージそれぞれを導出するための処理に要する時間を短縮することができる。
【００４８】
また、検出対象中のより細かい部分的な特徴を表すために、強識別器を構成する弱識別器として、矩形領域の一辺と入力画像を構成する画素の配列により矩形状に形成された外郭の一辺とのなす角度が予め規定された規定角度以上となる矩形領域を有するもの、即ち、Ｈａａｒ  Ｌｉｋｅ特徴を回転させたものが含まれていることがある。
【００４９】
この場合、Ｈａａｒ  Ｌｉｋｅ特徴の回転角度に応じて回転させた入力画像または縮小画像に対応するインテグラルイメージを予め生成しておけば、検出対象判定装置において、特徴量を導出するための演算量を軽減できる。
【００５０】
そこで、本発明のインテグラルイメージ生成装置において、第二演算画素値導出手段は、請求項７に記載のように、特定演算画素値をその配列に従ってそれぞれＭ（ｘ、ｙ），Ｍ（ｘ−１，ｙ），Ｍ（ｘ，ｙ−２），Ｍ（ｘ−１，ｙ−２）として、次（５）式に従って、回転した縮小画像に対する第二演算画素値ＲＳＡＴ（ｘ，ｙ）を導出するように構成されていても良い。
【００５１】
【数５】
2010198361.tif 000004
このように構成されたインテグラルイメージ生成装置によれば、縮小画像を生成することなく、回転した縮小画像に対する第二演算画素値ＲＳＡＴ（ｘ，ｙ）を導出することができる。
【００５２】
なお、従来判定装置として、部分領域内の画素値を正規化した上で、その部分領域に強識別器を構成する弱識別器を照合することにより、検出対象の識別精度を向上させることがなされたものがある。この時、画素値を正規化する手法として、各部分領域内の標準偏差を用いることが提案されている。
【００５３】
この標準偏差の導出は、画素値と、画素値を二乗した値（以下、二乗値と称す）とを用いることから、この二乗値を予めマップ化しておくと、標準偏差の導出を高速に実施できる。このため、二乗値を第二演算画素値としたインテグラルイメージを、検出対象判定装置が保持していることが望ましい。
【００５４】
そこで、本発明のインテグラルイメージ生成装置において、第二演算画素値導出手段は、請求項８に記載のように、特定演算画素値をその配列に従ってそれぞれＭ（ｘ、ｙ），Ｍ（ｘ−１，ｙ），Ｍ（ｘ，ｙ−１），Ｍ（ｘ−１，ｙ−１）として、次（６）式に従って、第二演算画素値ＳＳＡＴ（ｘ，ｙ）を導出するように構成されていても良い。
【００５５】
【数６】
2010198361.tif 000005
このように構成されたインテグラルイメージ生成装置によれば、縮小画像を生成することなく、二乗した第二演算画素値ＳＳＡＴ（ｘ，ｙ）、即ち、二乗値を導出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】運転支援システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】検出対象判定処理の処理手順を示したフローチャートである。
【図３】第一実施形態におけるインテグラルイメージ生成処理の処理手順を示したフローチャートである。
【図４】第二実施形態におけるインテグラルイメージ生成処理の処理手順を示したフローチャートである。
【図５】第一実施形態におけるインテグラルイメージの導出手順を説明するための説明図である。
【図６】第二実施形態におけるインテグラルイメージの導出手順を説明するための説明図である。
【図７】第二実施形態の効果を示した説明図である。
【図８】Ｈａａｒ  ｌｉｋｅ特徴の例を模式的に示した説明図である。
【図９】インテグラルイメージの一例を模式的に示した説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００５７】
以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
［第一実施形態］
〈運転支援システムの構成について〉
まず、図１は、本発明が適用された車載用の運転支援システムの概略構成を示すブロック図である。
【００５８】
図１に示すように、運転支援システム１は、自車両の前方を撮影した画像を取得する撮影機構３と、撮影機構３にて取得した画像（以下、入力画像と称す）に基づいて、入力画像中での検出対象（例えば、歩行者や、車両）の有無を判定すると共に、その判定結果に従って、運転支援を実施するための複数の車載装置からなる制御対象機器群９を制御する制御装置６とを備えている。
【００５９】
このうち、撮影機構３は、自車両の前方を撮影するように、ルームミラー近傍の車室内に配置されたＣＣＤカメラからなる。
【００６０】
また、制御対象機器群９には、制御装置６からの制御信号に従って画像を表示するモニタや、制御信号に従って音声を出力するスピーカが少なくとも含まれている。なお、制御対象機器群９には、この他に、自車両に搭載された内燃機関を制御する内燃機関制御装置や、自車両に搭載されたパワートレイン機構を制御するパワトレ制御装置、自車両に搭載されたブレーキ機構を制御するブレーキ制御装置が含まれていても良い。
【００６１】
そして、制御装置６は、入力画像に基づいて、入力画像中での検出対象の有無を判定する対象検出部１１と、対象検出部１１での判定結果に従って、制御対象機器群９を制御する支援制御部１２とを備えている。
【００６２】
具体的には、制御装置６は、電源が切断されても記憶内容を保持する記憶部（例えば、フラッシュメモリ等）と、処理途中で一時的に生じたデータを格納するメモリ（例えば、ＤＲＡＭ等）と、記憶部やメモリに記憶された処理プログラムを実行する演算装置とを備えた周知のマイクロコンピュータ（画像処理プロセッサ）を中心に構成されたものである。
【００６３】
つまり、制御装置６は、入力画像中での検出対象の有無を判定（以下、対象有無判定と称す）し、その判定結果に従って、制御対象機器群９を制御する検出対象判定処理を実行するように構成されている。換言すれば、対象検出部１１、及び支援制御部１２は、演算装置が処理プログラムを実行することで得られる機能的構成である。
【００６４】
ところで、対象有無判定は、複数の弱識別器がカスケード接続されることで構成された強識別器を、入力画像から切り出した部分領域に照合することで実施する。具体的には、カスケード接続された接続順に弱識別器を部分領域に順次適用し、その部分領域内に検出対象が写り込んでいることを表す尤度値を求める。そして、個々の弱識別器毎に求められた尤度値から重み付き線形和を導出し、その導出された重み付き線形和が、弱識別器の学習時（即ち、強識別器の生成時）に設定された規定閾値以上であれば、部分画像中に検出対象が含まれているものと判定している。
【００６５】
その強識別器は、予め用意された学習用画像を用いて、ブースティング理論（例えば、アダブースト）によって弱識別器を学習させることで生成した周知のものである。ただし、弱識別器には、例えば、図８に示すように、部分領域内に設定され、かつ部分領域よりもサイズが小さく、互いに隣接する矩形領域内の画素値を積分した積分値（即ち、画素値の総和）を特徴量とした周知のＨａａｒ  Ｌｉｋｅ特徴を用いている。図８に例示したものでは、網掛けされた領域と網掛けされていない領域とにおける積分値の差分が特徴量となる。
【００６６】
この周知のＨａａｒ  Ｌｉｋｅ特徴には、図８（Ａ），（Ｂ）に示すように、矩形領域を形成する一辺が部分領域の一辺と平行となるように、矩形領域が設定されるものが含まれている。この他、Ｈａａｒ  Ｌｉｋｅ特徴には、図８（Ｃ）に示すように、矩形領域を形成する一辺が部分領域の一辺と規定角度を有するように、矩形領域が設定されるもの（即ち、回転させたＨａａｒ  Ｌｉｋｅ特徴）が含まれている。さらには、部分領域内の画素値を、その部分領域内の画素値の標準偏差を用いて正規化し、その正規化された画素値から特徴量を導出するものも含まれている。
【００６７】
なお、この強識別器は、運転支援システム１の製造前に予め生成されたものであり、制御装置６の製造時に記憶部に記憶される。
【００６８】
そして、ブースティング理論による学習で用いられる学習用画像には、検出対象が一つだけ写り込んだ複数のポジティブ画像と、検出対象が写り込んでいない複数のネガティブ画像とが含まれている。
【００６９】
このうち、ポジティブ画像は、複数の元画像それぞれを、検出対象の大きさ及び画像サイズが均一となるように正規化したものである。ただし、ポジティブ画像を生成するための元画像には、大きさの異なる検出対象がそれぞれに写り込んでいる。また、ネガティブ画像それぞれについても、ポジティブ画像と同一の画像サイズに統一されるように、元画像から正規化されている。以下では、元画像それぞれからポジティブ画像へと正規化する際の画像サイズの縮小率を正規化縮小率と称す。
【００７０】
一方、ブースティング理論による学習では、ポジティブ画像の集合のうち、規定率以上のポジティブ画像から、それらの画像中に検出対象が含まれていることを識別し、かつネガティブ画像の集合のうち、設定率以上のネガティブ画像から、それらの画像中に検出対象が含まれていないことが識別されるように、各弱識別器の配置、及び各弱識別器毎の重みを決定する。ただし、規定率は、設定率よりも大きな値が設定され、例えば、規定率：９５％，設定率：５０％に設定されている。
【００７１】
つまり、検出対象の部分的な特徴を表す弱識別器を組み合わせることで、強識別器が生成される。
【００７２】
〈検出対象判定処理について〉
次に、制御装置６が実行する検出対象判定処理について説明する。
【００７３】
ここで、図２は、検出対象判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００７４】
この検出対象判定処理は、運転支援システム１が作動（本実施形態では、制御装置６にアクセサリー信号が入力）されると起動されるものである。
【００７５】
そして、検出対象判定処理は、起動されると、図２に示すように、まず、撮影機構３からの入力画像を取得する（Ｓ１１０）。
【００７６】
続いて、入力画像に基づいて、第１次から第ｎ次までのインテグラルイメージをそれぞれ生成するインテグラルイメージ生成処理を実行する（Ｓ１２０）。
【００７７】
なお、インテグラルイメージとは、矩形領域の４角の画素値を加減算することで特徴量が導出されるように、変換前画像の各画素値を演算した結果（以下、演算画素値と称す）を、その変換前画像の画素の配列に従って配置した周知のデータである。その第１次から第ｎ次までのインテグラルイメージそれぞれには、詳しくは後述する通常値ｓａｔを演算画素値とした通常インテグラルイメージと、回転値ｒｓａｔを演算画素値した回転インテグラルイメージと、二乗値ｓｓａｔを演算画素値とした二乗インテグラルイメージとが含まれている。
【００７８】
また、本実施形態にて示すｎとは、正規化縮小率の大きさを表すインデックスであり、数値が小さいほど正規化縮小率が大きいことを表す。すなわち、第１次インテグラルイメージは、入力画像を変換前画像とした（即ち、入力画像の画像サイズに対応する）ものである。一方、第２次から第ｎ次インテグラルイメージは、正規化縮小率それぞれに従って入力画像を圧縮した縮小画像それぞれを変換前画像とした（即ち、縮小画像それぞれの画像サイズに対応する）ものである。
【００７９】
続いて、第１次から第ｎ次インテグラルイメージのうち、一つのインテグラルイメージを照合用データとして設定し（Ｓ１２５）、その照合用データから、学習用画像の画像サイズと同じサイズを有した部分領域を抽出する（Ｓ１３０）。
【００８０】
その部分領域に対して、強識別器を照合する（Ｓ１４０）。
【００８１】
この強識別器の照合は、Ｓ１３０で抽出した部分領域に対して、カスケード接続された接続順に弱識別器を順次適用して、個々の弱識別器毎に求められた尤度値から重み付き線形和を導出し、その重み付き線形和が規定閾値以上であるか否かを判定する周知のものである。これにより、重み付き線形和が規定閾値以上であれば、Ｓ１３０にて抽出した部分領域中に検出対象が含まれているものとして、その部分領域を検出対象が写り込んだ領域（以下、対象検出領域と称す）として特定する。
【００８２】
なお、弱識別器それぞれについての特徴量の導出は、Ｓ１２５にて設定された照合用データ（即ち、インテグラルイメージ）を用いて、周知の手法により実行される。ただし、部分領域に照合される弱識別器それぞれは、部分領域の大きさが学習用画像の画像サイズと同一であることから、学習時に用いた矩形領域のサイズから変更されることがない。
【００８３】
この時、Ｈａａｒ  Ｌｉｋｅ特徴の種類に応じて使用するインテグラルイメージを、通常インテグラルイメージ、回転インテグラルイメージ、及び通常インテグラルイメージと二乗インテグラルイメージの両方の中で、いずれか１つに切り替える。
【００８４】
続いて、Ｓ１２５にて設定された照合用データの全領域を網羅するように部分領域を抽出したか否かを判定する（Ｓ１５０）。そして、判定の結果、全領域を網羅するように部分領域を抽出していなければ、Ｓ１３０へと戻り、前サイクルにて抽出した部分領域から、予め規定された規定画素（例えば、１画素）だけずらして新たな部分領域を抽出する。
【００８５】
一方、Ｓ１５０での判定の結果、照合用データの全領域を網羅するように部分領域を抽出していれば、全てのインテグラルイメージ（即ち、入力画像及び縮小画像の全て）に対して強識別器を照合したか否かを判定する（Ｓ１６０）。その判定の結果、全てのインテグラルイメージに対して強識別器を照合していなければ、即ち、Ｓ１３０にて、全てのインテグラルイメージを照合用データとして設定していなければ、Ｓ１３０へと戻り、新たなインテグラルイメージを照合用データとして設定する。
【００８６】
なお、Ｓ１６０での判定の結果、全てのインテグラルイメージを照合用データとして設定済みであれば、Ｓ１７０へと進み、Ｓ１４０での照合の結果、入力画像から一つでも対象検出領域が特定されたか否かを判定する（Ｓ１７０）。この判定の結果、入力画像から一つでも対象検出領域が特定されていれば、Ｓ１８０へと進む。
【００８７】
そのＳ１８０では、運転者に対する支援を実施する支援制御を実行する。具体的に、本実施形態における支援制御としては、モニタに、入力画像を表示させると共に、その入力画像上において検出対象が存在する位置にマーカ（例えば、検出対象を囲うような枠）を重畳させる。さらに、本実施形態における支援制御として、スピーカーに、自車両前方に検出対象が存在する旨の音声を出力させる。
【００８８】
この他の支援制御として、内燃機関制御装置や、パワトレ制御装置に対して制御信号を出力して、自車両の車速を低下させても良いし、ブレーキ制御装置に対して制御信号を出力して、自車両の制動力を増加させても良い。
【００８９】
そして、その後、Ｓ１１０へと戻り、新たな入力画像を取得する。なお、Ｓ１７０での判定の結果、入力画像から一つも対象検出領域が特定されていない場合にも、Ｓ１１０へと戻り、新たな入力画像を取得する。
【００９０】
このＳ１１０からＳ１８０までのステップを、イグニッションキーがオフされるまで繰り返し実行する。
【００９１】
〈インテグラルイメージ生成処理について〉
次に、制御装置６が、検出対象判定処理のＳ１２０にて起動して、実行するインテグラルイメージ生成処理について説明する。
【００９２】
図３は、第一実施形態におけるインテグラルイメージ生成処理の処理手順を示したフローチャートである。
【００９３】
図３に示すように、このインテグラルイメージ生成処理は、起動されると、カウンタのカウント値ｎを初期化（即ち、ｎ＝０）し、Ｓ３１０にて、入力画像を形成する画素の画素値に従って、第１次演算画素値を導出する。
【００９４】
具体的には、第１次演算画素値には、通常値ｓａｔ（ｘ，ｙ）、回転値ｒｓａｔ（ｘ，ｙ）、二乗値ｓｓａｔ（ｘ，ｙ）が含まれており、それぞれを、（７），（８），（９）式に従って導出する。ここに示す（ｘ，ｙ）は、変換前画像（ここでは、入力画像）を構成する各画素（以下、構成画素と称す）の座標であり、ｘは、主走査方向の座標を、ｙは、副走査方向の座標を表す。
【００９５】
【数７】
2010198361.tif 000006
なお、（７），（８），（９）式中のＩ（ｘ、ｙ）は、構成画素（ｘ，ｙ）における画素値である。また、ｘ＜０、またはｙ＜０である場合、画素値Ｉ（ｘ，ｙ）＝０，通常値ｓａｔ（ｘ，ｙ）＝０、回転値ｒｓａｔ（ｘ，ｙ）＝０、二乗値ｓｓａｔ（ｘ，ｙ）＝０とする。
【００９６】
また、これらの通常値ｓａｔ（ｘ，ｙ）、回転値ｒｓａｔ（ｘ，ｙ）、二乗値ｓｓａｔ（ｘ，ｙ）は、原点画素（ｘ＝０，ｙ＝０）から、主走査方向の画素（即ち、ｘ）が最大となるまで１画素ずつずらしながら順次導出される。そして、主走査方向の画素が最大となると、副走査方向の画素（即ち、ｙ）を１つ増加して、再度、主走査方向の画素が最大となるまで１画素ずつずらしながら順次導出され、これを主走査方向及び副走査方向の両方の画素（即ち、ｘ，ｙの両方）が最大となるまで繰り返す。
【００９７】
続く、Ｓ３２０では、Ｓ３１０で導出された通常値ｓａｔ（ｘ、ｙ）、回転値ｒｓａｔ（ｘ、ｙ）、二乗値ｓｓａｔ（ｘ、ｙ）それぞれを、構成画素（ｘ、ｙ）の配列に従って配置する。これにより、通常値ｓａｔ，回転値ｒｓａｔ，二乗値ｓｓａｔそれぞれを第１次演算画素値とした第１次インテグラルイメージ、即ち、第１次通常インテグラルイメージ、第１次回転インテグラルイメージ、第１次二乗インテグラルイメージそれぞれが生成される。
【００９８】
そして、Ｓ３３０では、カウント値を１つインクリメントする。
【００９９】
さらに、Ｓ３４０では、正規化縮小率に従って入力画像を圧縮し、第ｎ次縮小画像を生成する。
【０１００】
具体的には、入力画像において、正規化縮小率の逆数（以下、特定画素数とする）を一辺とした矩形内の全ての画素値を平均し、その平均した結果を１つの画素値（以下、縮小画素値と称す）とする。そして、縮小画素値を、入力画像における配列に従って配置することで、第ｎ次縮小画像を生成する。
【０１０１】
続いて、Ｓ３５０では、Ｓ３４０で導出した第ｎ次縮小画像を変換前画像として、第ｎ次演算画素値を導出する。具体的に、第ｎ次通常値ｓａｔ（ｘ，ｙ）、第ｎ次回転値ｒｓａｔ（ｘ，ｙ）、第ｎ次二乗値ｓｓａｔ（ｘ，ｙ）それぞれは、変換前画像を第ｎ次縮小画像とすることの他は、Ｓ３１０と同様に上記（７），（８），（９）式に従って導出される。
【０１０２】
そして、Ｓ３６０では、Ｓ３５０で導出された通常値ｓａｔ（ｘ、ｙ）、回転値ｒｓａｔ（ｘ、ｙ）、二乗値ｓｓａｔ（ｘ、ｙ）それぞれを、構成画素（ここでは、第ｎ次縮小画像を構成する画素）の配列に従って配置する。これにより、通常値ｓａｔ，回転値ｒｓａｔ，二乗値ｓｓａｔそれぞれを第ｎ次演算画素値とした第ｎ次インテグラルイメージ、即ち、第ｎ次通常インテグラルイメージ、第ｎ次回転インテグラルイメージ、第ｎ次二乗インテグラルイメージそれぞれが生成される。
【０１０３】
さらに、Ｓ３７０では、カウント値ｎが、正規化縮小率の総数を表す規定閾値ｔｈ以上であるか否かを判定する。その判定の結果、カウント値ｎが規定閾値ｔｈ未満であれば、即ち、カウント値ｎが正規化縮小率の総数に達していなければ、Ｓ３３０へと戻る。
【０１０４】
一方、カウント値ｎが、正規化縮小率の総数に達していれば、本インテグラルイメージ生成処理を終了して、検出対象判定処理のＳ１２５へと戻る。
【０１０５】
〈動作例〉
次に、制御装置６がインテグラルイメージ生成処理を実行した際の動作例について、図５を参照して説明する。
【０１０６】
ここで、図５に示す動作例は、入力画像に対応する第１次インテグラルイメージと、正規化縮小率を１／２とした縮小画像に対応する第２次インテグラルイメージと、正規化縮小率を１／４とした縮小画像に対応する第３次インテグラルイメージとを生成することを想定したものである。ただし、図５では、説明を簡素化するため、通常インテグラルイメージを生成する様子のみを示した。
【０１０７】
まず、インテグラルイメージ生成処理が起動されると、入力画像を形成する画素（ｘ，ｙ）それぞれについて、第１次通常値ｓａｔ（ｘ，ｙ）（図５中、Ｘ＝０〜７，ｙ＝０〜７）を導出する（Ｓ３１０）。そして、その導出した第１次通常値ｓａｔ（ｘ，ｙ）を、入力画像を形成する画素（ｘ，ｙ）の配列に従って配置して、第１次通常インテグラルイメージを生成する（Ｓ４２０）。この図５に示す例では、このとき生成された第１次通常インテグラルイメージは、８行８列のマトリックス状となる。
【０１０８】
続いて、入力画像を圧縮して第２次縮小画像を生成する（Ｓ３４０）。このとき生成される第２次縮小画像は、正規化縮小率が１／２であることから、画像サイズが入力画像の半分となる。
【０１０９】
そして、第２次縮小画像を形成する画素（以下、第２縮小構成画素（ｘ，ｙ）とする、図５中、Ｘ＝０〜３，ｙ＝０〜３）それぞれについて、第２次通常値ｓａｔ（ｘ，ｙ）を導出する（Ｓ３５０）。その導出した第２次通常値ｓａｔ（ｘ，ｙ）を、第２縮小構成画素（ｘ，ｙ）の配列に従って配置して、第２次通常インテグラルイメージを生成する（Ｓ４２０）。この図５に示す例では、このとき生成された第２次通常インテグラルイメージは、４行４列のマトリックス状となる。
【０１１０】
さらに、入力画像を圧縮して第３次縮小画像を生成する（Ｓ３４０）。このとき生成される第３次縮小画像は、正規化縮小率が１／４であることから、画像サイズが第２次縮小画像の半分、即ち、入力画像の１／４となる。
【０１１１】
そして、第３次縮小画像を形成する画素（以下、第３縮小構成画素（ｘ，ｙ）とする、図５中、Ｘ＝０〜１，ｙ＝０〜１）それぞれについて、第３次通常値ｓａｔ（ｘ，ｙ）を導出する（Ｓ３５０）。その導出した第３次通常値ｓａｔ（ｘ，ｙ）を、第３縮小構成画素（ｘ，ｙ）の配列に従って配置して、第３次通常インテグラルイメージを生成する（Ｓ４２０）。この図５に示す例では、このとき生成された第３次通常インテグラルイメージは、２行２列のマトリックス状となる。
【０１１２】
以上説明したように、本実施形態の制御装置６では、入力画像に対応する第１次インテグラルイメージ、及び縮小画像それぞれに対応する第２次から第ｎ次までのインテグラルイメージを生成する。つまり、本実施形態の制御装置６にて生成されるインテグラルイメージは、弱識別器の学習に用いた複数の学習用画像の中で、少なくとも１つの学習用画像と同じ解像度を有した縮小画像に対応したものとなる。
【０１１３】
そして、本実施形態の制御装置６では、その生成したインテグラルイメージそれぞれから、弱識別器を学習する際に用いた学習用画像の画像サイズと同一のサイズを有した部分領域を抽出し、その抽出した部分領域に弱識別器を順次照合する。さらに、その照合の結果として個々の弱識別器毎に求められた尤度値から重み付き線形和を求め、その重み付き線形和が規定閾値以上であるか否かを判定する。これにより、重み付き線形和が規定閾値以上であれば、その部分領域を対象検出領域として特定する。
【０１１４】
この弱識別器の照合は、弱識別器が有する矩形領域について学習時に適用したサイズから変更すること無く、学習用画像と同一なサイズを有した部分領域に適用されることで実施される。
【０１１５】
これにより、１つの大きさのインテグラルイメージから、１つの大きさの検出対象が識別されることになる。ただし、検出対象の大きさは、入力画像に写り込んだ際の大きさである。
【０１１６】
すなわち、撮影機構３から検出対象までの距離が遠く、入力画像に写り込んだ検出対象が小さいほど、小さな正規化縮小率にて生成されたインテグラルイメージから検出対象が識別される。一方、撮影機構３から検出対象までの距離が近く、入力画像に写り込んだ検出対象が大きいほど、大きな正規化縮小率にて生成されたインテグラルイメージから検出対象が識別される。
［第一実施形態の効果］
以上説明したように、本実施形態の制御装置６によれば、撮影機構３から様々な距離に位置する検出対象を識別することができる。
【０１１７】
しかも、制御装置６によれば、弱識別器の学習に用いた学習用画像と同じ解像度、かつ学習用画像と同じサイズを有した部分領域に、学習時に適用した矩形領域と同一サイズの矩形領域を有した弱識別器を照合しているため、入力画像からの検出対象の識別精度を向上させることができる。
【０１１８】
また、制御装置６によれば、部分領域に弱識別器を照合する際に、弱識別器それぞれが有する矩形領域のサイズを拡大する必要が無いため、１つ１つの弱識別器について特徴量を導出するための演算量を低減できる。
【０１１９】
したがって、本実施形態の制御装置６によれば、特徴量を演算するための演算量を可能な限り抑制しつつ、撮影機構３から様々な距離に位置する検出対象を識別することができ、しかも、その識別精度を向上させることができる。
［第二実施形態］
次に、本発明の第二実施形態について説明する。
【０１２０】
本実施形態における運転支援システムは、第一実施形態における運転支援システムと、インテグラルイメージ生成処理が異なることの他は、第一実施形態における運転支援システムと同様に構成されている。
【０１２１】
このため、本実施形態においては、第一実施形態における運転支援システムと同様の構成について、同一な符合を付して説明を省略し、第一実施形態とは異なるインテグラルイメージ生成処理を中心に説明する。
〈インテグラルイメージ生成処理について〉
ここで、図４は、本実施形態におけるインテグラルイメージ生成処理の処理手順を示したフローチャートである。
【０１２２】
このインテグラルイメージ生成処理は、制御装置６が、検出対象判定処理のＳ１２０にて起動して実行するものである。
【０１２３】
図４に示すように、本実施形態におけるインテグラルイメージ生成処理は、起動されると、カウンタのカウント値ｎを初期化（即ち、ｎ＝０）し、Ｓ４１０にて、入力画像を形成する画素値に従って、入力画像を変換前画像とした第１次演算画素値を導出する。なお、第１次演算画素値（第１次通常値ｓａｔ（ｘ，ｙ）、第１次回転値ｒｓａｔ（ｘ，ｙ）、第１次二乗値ｓｓａｔ（ｘ，ｙ）それぞれ）の導出方法は、第一実施形態のインテグラルイメージ生成処理におけるＳ１３０と同様であるため、ここでの説明は省略する。
【０１２４】
続く、Ｓ４２０では、Ｓ４１０で導出された第１次通常値ｓａｔ（ｘ、ｙ）、第１次回転値ｒｓａｔ（ｘ、ｙ）、第１次二乗値ｓｓａｔ（ｘ、ｙ）それぞれを、構成画素（ここでは、入力画像を構成する画素）の配列に従って配置する。これにより、第１次通常値ｓａｔ，第１次回転値ｒｓａｔ，第１次二乗値ｓｓａｔそれぞれを第１次演算画素値とした第１次インテグラルイメージ、即ち、第１次通常インテグラルイメージ、第１次回転インテグラルイメージ、第１次二乗インテグラルイメージそれぞれが生成される。
【０１２５】
そして、Ｓ４３０では、カウント値を１つインクリメントする。
【０１２６】
さらに、Ｓ４４０では、第ｎ−１次インテグラルイメージそれぞれ（即ち、第ｎ−１次通常，回転，二乗インテグラルイメージそれぞれ）を構成する第ｎ−１次演算画素値の中から、特定画素数ｍの間隔毎に設定された少なくとも１つの第ｎ−１次演算画素値（即ち、第ｎ−１次通常値ｓａｔ，第ｎ−１次回転値ｒｓａｔ，第ｎ−１次二乗値ｓｓａｔ）を抽出する。なお、ここで言う特定画素数ｍとは、正規化縮小率の逆数であり、以下では、このＳ４４０にて抽出した第ｎ−１次演算画素値それぞれを第ｎ次特定演算画素値Ｍと称す。
【０１２７】
また、第ｎ次特定演算画素値Ｍそれぞれは、抽出元となった第ｎ−１次インテグラルイメージ上での並び（即ち、第ｎ−１次演算画素値の配列）に沿って配置される。以下、この第ｎ次特定演算画素値Ｍの配列を（ｘl，ｙl）と表記する。
【０１２８】
続いて、Ｓ４５０では、Ｓ４４０で抽出した第ｎ次特定演算画素値Ｍ（ｘl，ｙl）に従って、第ｎ次演算画素値を導出する。具体的には、第ｎ次通常値ｓａｔ（ｘl，ｙl）、第ｎ次回転値ｒｓａｔ（ｘl，ｙl）、第ｎ次二乗値ｓｓａｔ（ｘl，ｙl）を、それぞれ（１０）式，（１１）式，（１２）式により導出する。
【０１２９】
【数８】
2010198361.tif 000007
ただし、これらの第ｎ次通常値ｓａｔ（ｘl，ｙl）、第ｎ次回転値ｒｓａｔ（ｘl，ｙl）、第ｎ次二乗値ｓｓａｔ（ｘl，ｙl）それぞれは、原点画素（ｘl＝０，ｙl＝０）から、主走査方向の画素（即ち、ｘl）が最大となるまで１画素ずつずらしながら順次導出される。そして、主走査方向の画素が最大となると、副走査方向の画素（即ち、ｙl）を１つ増加して、再度、主走査方向の画素が最大となるまで１画素ずつずらしながら順次導出され、これを主走査方向及び副走査方向の両方の画素が最大となるまで繰り返す。
【０１３０】
つまり、本実施形態における第ｎ次通常値ｓａｔ（ｘl，ｙl）は、Ｓ４４０にて抽出した第ｎ次特定演算画素値Ｍ（ｘl，ｙl）に正規化縮小率の二乗を乗じることで導出される。
【０１３１】
また、本実施形態における第ｎ次回転値ｒｓａｔ（ｘl，ｙl）は、Ｓ４４０にて抽出した第ｎ次特定演算画素値Ｍ（ｘl，ｙl），Ｍ（ｘl−１，ｙl−２），Ｍ（ｘl，ｙl−２），Ｍ（ｘl−１，ｙl）を加減算した結果に正規化縮小率の二乗を乗じた値と、先に導出された第ｎ次回転値ｒｓａｔ（ｘl−１，ｙl−１）と、第ｎ次回転値ｒｓａｔ（ｘl＋１，ｙl−１），第ｎ次回転値ｒｓａｔ（ｘl，ｙl−２）とを加減算することで導出される。
【０１３２】
さらに、本実施形態における第ｎ次二乗値ｓｓａｔ（ｘl，ｙl）は、Ｓ４４０にて抽出した第ｎ次特定演算画素値Ｍ（ｘl，ｙl），Ｍ（ｘl−１，ｙl），Ｍ（ｘl，ｙl−１），Ｍ（ｘl−１，ｙl−１）を加減算した結果に正規化縮小率の二乗を乗じ、更に、その結果を二乗した値（以下、特定値とする）を求める。その上で、第ｎ次二乗値ｓｓａｔ（ｘl，ｙl）は、特定値と、先に導出された第ｎ次二乗値ｓｓａｔ（ｘl，ｙl−１）と、第ｎ次二乗値ｓｓａｔ（ｘl，ｙl−１），第ｎ次二乗値ｓｓａｔ（ｘl−１，ｙl−１）とを加減算することで導出される。
【０１３３】
なお、（１０）式におけるＭ（ｘl，ｙl）は、第ｎ−１次通常値ｓａｔ（ｘl，ｙl）である。また、（１１）式におけるＭ（ｘl−１，ｙl−２），Ｍ（ｘl，ｙl−２），Ｍ（ｘl−１，ｙl），Ｍ（ｘl，ｙl）は、それぞれ、第ｎ−１次回転値ｒｓａｔ（ｘl−１，ｙl−２），ｒｓａｔ（ｘl，ｙl−２），ｒｓａｔ（ｘl−１，ｙl），ｒｓａｔ（ｘl，ｙl）である。さらに、（１２）式におけるＭ（ｘl−１，ｙl−１），Ｍ（ｘl，ｙl−１），Ｍ（ｘl−１，ｙl），Ｍ（ｘl，ｙl）は、それぞれ、第ｎ−１次二乗値ｓｓａｔ（ｘl−１，ｙl−１），ｓｓａｔ（ｘl，ｙl−１），ｓｓａｔ（ｘl−１，ｙl），ｓｓａｔ（ｘl，ｙl）である。
【０１３４】
また、ｘl＜０、またはｙl＜０である場合、第ｎ−１次特定演算画素値Ｍ（ｘl，ｙl）＝０であり、第ｎ次通常値ｓａｔ（ｘl，ｙl）＝０、第ｎ次回転値ｒｓａｔ（ｘl，ｙl）＝０、第ｎ次二乗値ｓｓａｔ（ｘl，ｙl）＝０となる。
【０１３５】
そして、Ｓ４６０では、Ｓ４５０にて導出された第ｎ次通常値ｓａｔ（ｘl，ｙl）、第ｎ次回転値ｒｓａｔ（ｘl，ｙl）、第ｎ次二乗値ｓｓａｔ（ｘl，ｙl）それぞれを、構成画素の配列（ここでは、Ｓ４４０にて抽出した各種特定演算画素値Ｍについての配列）に従って配置する。これにより、Ｓ４５０にて導出された第ｎ次通常値ｓａｔ，第ｎ次回転値ｒｓａｔ，第ｎ次二乗値ｓｓａｔそれぞれからなる第ｎ次インテグラルイメージ、即ち、第ｎ次通常インテグラルイメージ、第ｎ次回転インテグラルイメージ、第ｎ次二乗インテグラルイメージがそれぞれ生成される。
【０１３６】
さらに、Ｓ４７０では、カウント値ｎが、正規化縮小率の総数を表す規定閾値ｔｈ以上であるか否かを判定する。その判定の結果、カウント値ｎが規定閾値ｔｈ未満であれば、即ち、カウント値ｎが正規化縮小率の総数に達していなければ、Ｓ４３０へと戻る。
【０１３７】
一方、カウント値ｎが正規化縮小率の総数に達していれば、本インテグラルイメージ生成処理を終了して、検出対象判定処理のＳ１２５へと戻る。
【０１３８】
〈動作例〉
次に、制御装置６が、本実施形態におけるインテグラルイメージ生成処理を実行した際の動作例について、図６を参照して説明する。
【０１３９】
ここで、図６に示す動作例は、入力画像の画像サイズ（即ち、正規化縮小率を１）に対応する第１次インテグラルイメージと、正規化縮小率を１／２とした縮小画像に対応する第２次インテグラルイメージと、正規化縮小率を１／４とした縮小画像に対応する第３次インテグラルイメージとを生成することを想定したものである。ただし、図６では、通常インテグラルイメージを生成する様子のみを示した。
【０１４０】
まず、インテグラルイメージ生成処理が起動されると、入力画像を構成する画素（ｘ、ｙ）それぞれについて、第１次演算画素値ｓａｔ（ｘl，ｙl）（図６中、ｘ＝０〜７，ｙ＝０〜７）を導出する（Ｓ４１０）。その導出した第１次演算画素値ｓａｔ（ｘ，ｙ）を、入力画像を形成する画素（ｘ，ｙ）の配列に従って配置して、第１次インテグラルイメージを生成する（Ｓ４２０）。図６に示す例では、このとき生成された第１次インテグラルイメージは、８行８列のマトリックス状となる。
【０１４１】
そして、この第１次インテグラルイメージを構成する第１次通常値ｓａｔ（ｘ、ｙ）から、第２次特定演算画素値Ｍを抽出する（Ｓ４４０）。このとき抽出される第１次特定演算画素値Ｍ（ｘl，ｙl）それぞれは、正規化縮小率が１／２であることから、第１次インテグラルイメージを構成する第１次通常値ｓａｔ（ｘ，ｙ）のうち、ｘ座標またはｙ座標のうちの少なくともいずれか一方が、２の倍数となるものである。
【０１４２】
さらに、第１次特定演算画素値Ｍ（ｘl，ｙl）から、第２次通常値ｓａｔ（ｘl，ｙl）を導出する（Ｓ４５０）。このとき、第２次通常値ｓａｔ（ｘl，ｙl）は、正規化縮小率を二乗した値を、第１次特定演算画素値Ｍ（ｘl，ｙl）に乗じるだけで導出される。その導出された第２次通常値ｓａｔ（ｘl，ｙl）を、その配列に従って配置して、第２次インテグラルイメージを生成する（Ｓ４６０）。
【０１４３】
さらに、この第２次インテグラルイメージを構成する第２次通常値ｓａｔ（ｘl，ｙl）から、第３次特定演算画素値Ｍ（ｘl，ｙl）を抽出する（Ｓ４４０）。このとき抽出される第３次特定演算画素値Ｍ（ｘl，ｙl）は、正規化縮小率が１／４であることから、第２次インテグラルイメージを構成する第２次通常値ｓａｔ（ｘl，ｙl）のうち、主走査方向の座標または副走査方向の座標のうちの少なくともいずれか一方が、２の倍数となるものである。
【０１４４】
以降、Ｓ４３０からＳ４６０を繰り返して、第３次インテグラルイメージを生成する。
［第二実施形態の効果］
以上説明したように、本実施形態の運転支援システムによれば、第１実施形態の運転支援システムと同様、弱識別器それぞれについて特徴量を演算するための演算量を可能な限り抑制しつつ、撮影機構３から様々な距離に位置する検出対象を識別することができ、しかも、その識別精度を向上させることができる。
【０１４５】
ここで、図７は、本実施形態におけるインテグラルイメージ生成処理の効果を説明するために、本実施形態のインテグラルイメージ生成処理と、第１実施形態におけるインテグラルイメージ生成処理との相違点を示した説明図である。
【０１４６】
図７に示すように、第１実施形態におけるインテグラルイメージ生成処理では、第１次演算画素値を導出して、第１次インテグラルイメージを生成した後は、第ｎ次（図中、ｎ＝１〜３）縮小画像それぞれを生成し、その生成した第ｎ次縮小画像から第ｎ次演算画素値を導出している。
【０１４７】
ところが、この縮小画像を生成するためになされる画像の圧縮（第一実施形態では、画素値の平均値導出）は、演算量が多いため、縮小画像の生成に時間を要する。
【０１４８】
これに対し、本実施形態におけるインテグラルイメージ生成処理では、第１次演算画素値を導出して、第１次インテグラルイメージを生成した後は、第ｎ−１次インテグラルイメージから第ｎ−１次演算画素値を第ｎ次特定演算画素値Ｍとして抽出し、その抽出した第ｎ次特定演算画素値Ｍから第ｎ次演算画素値を導出している。つまり、本実施形態のインテグラルイメージ生成処理によれば、縮小画像を生成することなく、縮小画像それぞれに対応するインテグラルイメージ（即ち、第２次から第ｎ次インテグラルイメージ）を生成する。
【０１４９】
このため、本実施形態におけるインテグラルイメージ生成処理によれば、これらのインテグラルイメージを生成するために必要な処理量を軽減できる。この結果、縮小画像それぞれの画像サイズに対応するインテグラルイメージを導出するまでに要する時間を短縮することができる。
［その他の実施形態］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、様々な態様にて実施することが可能である。
【０１５０】
例えば、上記第一実施形態におけるインテグラルイメージ生成処理では、Ｓ３４０にて第ｎ次縮小画像を生成する際に、入力画像を圧縮していたが、第ｎ次縮小画像を生成する際に用いる画像は、入力画像に限らず、第ｎ−１次縮小画像であっても良い。
【０１５１】
さらに、縮小画像を生成する方法は、複数の画素値の圧縮にかぎるものではなく、例えば、複数の画素を間引くことで生成しても良い。
【０１５２】
また、上記第二実施形態におけるインテグラルイメージ生成処理では、Ｓ４４０にて第ｎ次特定演算画素値Ｍを抽出する際に、第ｎ−１次インテグラルイメージから抽出していたが、第ｎ次特定演算画素値Ｍの抽出元は、第ｎ−１次インテグラルイメージに限るものではない。例えば、第ｎ次特定演算画素値Ｍを全て、第１次インテグラルイメージから抽出しても良い。
【０１５３】
なお、第一実施形態において、強識別器の照合は、インテグラルイメージを用いることなく実施しても良い。この場合、Ｓ１６０では、第２次から第ｎ次までの縮小画像を生成するだけでよい。
［実施形態と本発明との対応関係］
次に、上記実施形態と、特許請求の範囲との対応関係について説明する。
【０１５４】
まず、上記実施形態の検出対象判定処理におけるＳ１３０を実行することで得られる機能が、本発明の部分領域抽出手段に相当し、Ｓ１４０を実行することで得られる機能が対象判定手段に相当する。
【０１５５】
そして、上記実施形態の検出対象判定処理におけるＳ１２０を実行することで得られる機能が、本発明のサイズ変更手段に相当する。さらに、Ｓ１２０にて起動されるインテグラルイメージ生成処理におけるＳ３２０またはＳ４２０を実行することで得られる機能が、本発明の第１インテグラル画像生成手段、または第１イメージ生成手段に相当し、Ｓ３６０またはＳ４６０を実行することで得られる機能が、本発明の第２インテグラル画像生成手段、または、第２イメージ生成手段に相当する。
【符号の説明】
【０１５６】
１…運転支援システム  ３…撮影機構  ６…制御装置  ９…制御対象機器群
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図６】
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