(57)【要約】【課題】撮影環境の変化に応じて、投影されるコンテンツを変更することができる投影装置、投影システム及びプログラムを提供する。【解決手段】本発明の投影装置は、投影画像を投影面に投影する投影部と、当該投影面を撮影して画像を取得する撮影部と、時刻Ｔの画像のエッジである第１エッジと、時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の画像のエッジである第２エッジとを抽出するエッジ抽出部と、第１エッジと第２エッジとの差分の画像を表すエッジ差分画像を認識するエッジ差分認識部と、エッジ差分画像に含まれるエッジを分類することにより１以上の分類画像を抽出し、投影画像に配置するコンテンツの候補から、抽出された分類画像に類似または一致するコンテンツを選択する選択部とを備え、投影部は、選択されたコンテンツが配置された投影画像を投影面に投影する。【選択図】図３
2014056434.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
投影画像を投影面に投影する投影部と、
前記投影面を撮影して画像を取得する撮影部と、
時刻Ｔの前記画像のエッジである第１エッジと、時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の前記画像のエッジである第２エッジとを抽出するエッジ抽出部と、
前記第１エッジと前記第２エッジとの差分の画像を表すエッジ差分画像を認識するエッジ差分認識部と、
前記エッジ差分画像に含まれるエッジを分類することにより１以上の分類画像を抽出し、前記投影画像に配置するコンテンツの候補から、抽出された前記分類画像に類似または一致する前記コンテンツを選択する選択部とを備え、
前記投影部は、選択された前記コンテンツが配置された前記投影画像を前記投影面に投影する
投影装置。
【請求項２】
前記時刻Ｔの画像の前後Ｎフレームの前記画像の輝度を比較して、前記時刻Ｔの画像の物体が移動した領域を構成する画素を表す動物体画素を抽出し、前記時刻Ｔ−Ｔ’の前記画像の前後Ｎフレームの前記画像の輝度を比較して、前記時刻Ｔ−Ｔ’の画像の前記動物体画素を抽出する動物体抽出部を更に備え、
前記エッジ抽出部は、前記動物体画素を除いた前記画像からエッジを抽出する
請求項１に記載の投影装置。
【請求項３】
前記時刻Ｔの画像の画素が、前記エッジとして検出された頻度を表すエッジ頻度を、時刻Ｔの画像と、時刻Ｔの画像の前後Ｎフレームの画像により算出し、前記時刻Ｔ−Ｔ’の画像の画素が、前記エッジとして検出された頻度を表すエッジ頻度を、時刻Ｔ−Ｔ’の画像と、時刻Ｔ−Ｔ’の画像の前後Ｎフレームの画像により算出するエッジ頻度算出部を更に備え、
前記エッジ差分認識部は、
前記時刻Ｔのエッジ頻度と、前記時刻Ｔ−Ｔ’のエッジ頻度の差分が、所定の閾値以上の画素で表されるエッジ差分画像を認識する
請求項１又は２に記載の投影装置。
【請求項４】
前記選択部は、
前記分類画像を被覆する多角形を生成する多角形生成部と、
前記多角形に含まれる画素の輝度ヒストグラムから、最多輝度を特定する最多輝度特定部と
を更に備え、
前記選択部は、更に、前記最多輝度が、前記分類画像の輝度に類似または一致する前記コンテンツを選択する
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の投影装置。
【請求項５】
時刻Ｔの画像の平均輝度Ｎｍｅａｎを、時刻Ｔの画像と、時刻Ｔの画像の前後Ｎフレームの画像を使用して、ｎ＝０から、ｎ＝２Ｎまでのｍｅａｎｎ＝（ｎフレーム目の画像の動物体画素でない画素の輝度の和）／（ｎフレーム目の画像の動物体画素を除いた画素数）の平均により算出し、
（時刻Ｔ−Ｔ’の画像のＮｍｅａｎ’）−（時刻Ｔの画像のＮｍｅａｎ）により、差分値を取得する差分値取得部と
前記選択されたコンテンツを配置する前の投影画像の全画素の輝度に、前記差分値を加算することにより、前記投影画像の輝度を調整する輝度調整部と
を更に備える請求項１乃至４のいずれか１項に記載の投影装置。
【請求項６】
前記選択部は、前記エッジを構成する画素の近傍と、他の前記エッジを構成する画素の近傍とが所定の範囲内にあるか否かにより前記エッジを分類する
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の投影装置。
【請求項７】
投影画像を投影面に投影する投影部と、
前記投影面を撮影して画像を取得する撮影部と、
時刻Ｔの前記画像のエッジである第１エッジと、時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の前記画像のエッジである第２エッジとを抽出するエッジ抽出部と、
前記第１エッジと前記第２エッジとの差分の画像を表すエッジ差分画像を認識するエッジ差分認識部と、
前記エッジ差分画像に含まれるエッジを分類することにより１以上の分類画像を抽出し、前記投影画像に配置するコンテンツの候補から、抽出された前記分類画像に類似または一致する前記コンテンツを選択する選択部とを備え、
前記投影部は、選択された前記コンテンツが配置された前記投影画像を前記投影面に投影する
投影システム。
【請求項８】
コンピュータを、
時刻Ｔの画像のエッジである第１エッジと、時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の画像のエッジである第２エッジとを抽出するエッジ抽出部と、
前記第１エッジと前記第２エッジとの差分の画像を表すエッジ差分画像を認識するエッジ差分認識部と、
前記エッジ差分画像に含まれるエッジを分類することにより１以上の分類画像を抽出し、投影画像に配置するコンテンツの候補から、抽出された前記分類画像に類似または一致する前記コンテンツを選択する選択部と
して機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、投影装置、投影システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
投影装置を電柱等に設置し、道路標識等のコンテンツを路面に投影する技術（以下「街灯プロジェクタ」という。）が知られている。例えば、特許文献１には、矢印や数字等を路面に投影する交通情報システムが開示されている。特許文献１の交通情報システムは、投影画像により、道路を走行する自動車等の運転者に、交通情報を提供している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来の街灯プロジェクタは、路面環境の変化や、周囲の明るさの変化に応じて、投影画像を変化させることができなかった。
【０００４】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、撮影環境の変化に応じて、投影されるコンテンツを変更することができる投影装置、投影システム及びプログラムを提供することを目的にする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の投影装置は、投影画像を投影面に投影する投影部と、前記投影面を撮影して画像を取得する撮影部と、時刻Ｔの前記画像のエッジである第１エッジと、時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の前記画像のエッジである第２エッジとを抽出するエッジ抽出部と、前記第１エッジと前記第２エッジとの差分の画像を表すエッジ差分画像を認識するエッジ差分認識部と、前記エッジ差分画像に含まれるエッジを分類することにより１以上の分類画像を抽出し、前記投影画像に配置するコンテンツの候補から、抽出された前記分類画像に類似または一致する前記コンテンツを選択する選択部とを備え、前記投影部は、選択された前記コンテンツが配置された前記投影画像を投影面に投影する。
【０００６】
また、本発明の投影システムは、投影画像を投影面に投影する投影部と、前記投影面を撮影して画像を取得する撮影部と、時刻Ｔの前記画像のエッジである第１エッジと、時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の前記画像のエッジである第２エッジとを抽出するエッジ抽出部と、前記第１エッジと前記第２エッジとの差分の画像を表すエッジ差分画像を認識するエッジ差分認識部と、前記エッジ差分画像に含まれるエッジを分類することにより１以上の分類画像を抽出し、前記投影画像に配置するコンテンツの候補から、抽出された前記分類画像に類似または一致する前記コンテンツを選択する選択部とを備え、前記投影部は、選択された前記コンテンツが配置された前記投影画像を投影面に投影する。
【０００７】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、時刻Ｔの画像のエッジである第１エッジと、時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の画像のエッジである第２エッジとを抽出するエッジ抽出部と、前記第１エッジと前記第２エッジとの差分の画像を表すエッジ差分画像を認識するエッジ差分認識部と、前記エッジ差分画像に含まれるエッジを分類することにより１以上の分類画像を抽出し、投影画像に配置するコンテンツの候補から、抽出された前記分類画像に類似または一致する前記コンテンツを選択する選択部として機能させる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、撮影環境の変化に応じて、投影されるコンテンツを変更することができる投影装置、投影システム及びプログラムを提供することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、第１の実施の形態の投影装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、第１の実施の形態の投影装置における画像処理フローの一例を示す図である。
【図３】図３は、第１の実施の形態の投影装置を電柱に設置した場合の一例を示す図である。
【図４】図４は、第１の実施の形態の投影装置の認識部の構成の一例を示すブロック図である。
【図５Ａ】図５Ａは、第１の実施の形態の投影装置の撮影部により撮影されたｎフレーム目の画像の一例を示す図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、図５Ａにより示される画像の動物体領域を示す図である。
【図６Ａ】図６Ａは、第１の実施の形態の投影装置の撮影部により撮影されたｎ＋１フレーム目の画像の一例を示す図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、図６Ａにより示される画像の動物体領域を示す図である。
【図７】図７は、図５Ｂと図６Ｂの動物体領域をオプティカルベクトル方向につなげた領域を示す図である。
【図８】図８は、路面環境の変化により、路面に描かれた道路標示が視認できなくなった場合の一例を示す図である。
【図９】図９は、第１の実施の形態の投影装置の投影部により撮影された時刻Ｔ−Ｔ’の画像の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、第１の実施の形態の投影装置の投影部により撮影された時刻Ｔの画像の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、第１の実施の形態の投影装置の認識部により生成されたエッジ差分画像の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、第１の実施の形態の投影装置の投影部の投影範囲の路面の状態が明るい場合を示す図である。
【図１３】図１３は、第１の実施の形態の投影装置の投影部の投影範囲の路面の状態が暗い場合を示す図である。
【図１４】図１４は、第１の実施の形態の投影装置の選択部の構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】図１５は、第１の実施の形態の投影装置のクラスタリング手法の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、第１の実施の形態の投影装置の多角形生成部が生成した多角形の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、第１の実施の形態の投影装置の最多輝度特定部が生成する輝度ヒストグラムの一例を示す図である。
【図１８】図１８は、第１の実施の形態の投影装置のコンテンツ選択方法の一例を示す図である。
【図１９】図１９は、第１の実施の形態の投影装置の位置決定部が、コンテンツの位置を決定する場合の一例を示す図である。
【図２０】図２０は、第１の実施の形態の投影装置の補正部の構成の一例を示すブロック図である。
【図２１】図２１は、第１の実施の形態の投影装置の投影部により、路面にコンテンツが投影された場合の一例を示す図である。
【図２２】図２２は、第１の実施の形態の投影装置の動物体画素抽出方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図２３】図２３は、第１の実施の形態の投影装置のエッジ画素抽出方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図２４】図２４は、第１の実施の形態の投影装置のエッジ差分画像生成方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図２５】図２５は、第１の実施の形態の投影装置のコンテンツの選択方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図２６】図２６は、第１の実施の形態の投影装置の平均輝度（Ｎｍｅａｎ）算出方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図２７】図２７は、第１の実施の形態の投影装置の投影画像の輝度調整方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図２８】図２８は、第１の実施の形態の投影装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図２９】図２９は、第１の実施の形態の投影装置の撮影部により撮影された画像に、射影変換を行う場合の一例を示す図である。
【図３０】図３０は、第１の実施の形態の投影装置の投影部が、投影するコンテンツを変更した場合の一例を示す図である。
【図３１】図３１は、第２の実施の形態の投影システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図３２】図３２は、第３の実施の形態の投影システムを説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照して、投影装置、投影システム及びプログラムの実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（第１の実施の形態）
図１は、本実施の形態の投影装置１の構成の一例を示すブロック図である。また、図２は、本実施の形態の投影装置１における画像処理フローの一例を示す図である。本実施の形態の投影装置１は、撮影部２、認識部３、選択部４、補正部５、及び投影部６を備える。
【００１２】
撮影部２は、投影部６により投影される投影画像の投影面を撮影し、画像を取得する。取得された画像は、時系列のフレームの画像として、撮影部２に記憶される。認識部３は、撮影部２により撮影された画像から、時刻Ｔの画像のエッジを抽出した画像と、時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の画像のエッジを抽出した画像の差分を表すエッジ差分画像と、画像の輝度の変化を認識する。エッジ差分画像の認識方法と、画像の輝度の変化の認識方法の詳細については後述する。
【００１３】
選択部４は、エッジ差分画像に含まれるエッジを分類することにより１以上の分類画像を抽出し、投影画像に配置するコンテンツの候補から、抽出された分類画像に類似または一致するコンテンツを選択する。コンテンツの選択方法の詳細については後述する。補正部５は、エッジ差分画像と、画像の輝度の変化に基づいて、投影画像を補正する。投影画像の補正方法の詳細については後述する。投影部６は、補正された投影画像を路面に投影する。
【００１４】
図３は、本実施の形態の投影装置１を電柱に設置した場合の一例を示す図である。本実施の形態の投影装置１は、撮影部２により得られる画像に応じて、投影部６により投影される投影画像が変更される。
【００１５】
図４は、本実施の形態の投影装置１の認識部３の構成の一例を示すブロック図である。本実施の形態の認識部３は、エッジ認識部３０、及び輝度認識部３５を備える。エッジ認識部３０は、動物体抽出部３１、エッジ抽出部３２、エッジ頻度算出部３３、及びエッジ差分認識部３４を備える。輝度認識部３５は、平均輝度算出部３６、及び差分値取得部３７を備える。
【００１６】
動物体抽出部３１は、ｎフレーム目の画像の輝度と、ｎ＋１フレーム目の画像の輝度を比較して、物体が移動した領域を構成する画素（以下「動物体画素」という。）を抽出する。動物体抽出部３１は、時刻Ｔの画像の前後Ｎフレームの画像の輝度を比較して、時刻Ｔの画像の動物体画素を抽出する。また、動物体抽出部３１は、時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の画像の前後Ｎフレームの画像の輝度を比較して、時刻Ｔ−Ｔ’の画像の動物体画素を抽出する。
【００１７】
図５Ａは、本実施の形態の投影装置１の撮影部２により撮影されたｎフレーム目の画像の一例を示す図である。図６Ａは、本実施の形態の投影装置１の撮影部２により撮影されたｎ＋１フレーム目の画像の一例を示す図である。動物体抽出部３１は、図５Ａの画像（ｎフレーム目の画像）と図６Ａの画像（ｎ＋１フレーム目の画像）の輝度を比較し、輝度が類似している領域を認識する。動物体抽出部３１は、輝度が類似している領域の画像内の位置が変わっていれば、当該領域を動物体領域であると認識する。
【００１８】
類似領域を検出する手法としては、ピラミッド画像生成による粗密検索や、ブロックマッチング手法であるＳＳＤ（Ｓｕｍ  ｏｆ  Ｓｑｕａｒｅｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）、及びＳＡＤ（Ｓｕｍ  ｏｆ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）が適用できる。
【００１９】
図５Ｂは、図５Ａにより示される画像の動物体領域を示す図である。図６Ｂは、図６Ａにより示される画像の動物体領域を示す図である。動物体抽出部３１は、動物体領域を構成する画素を、動物体画素として認識する。
【００２０】
動物体抽出部３１は、動物体画素をフラグ情報により管理してもよい。すなわち、（ｘ，ｙ）座標の画素が動物体画素であるならば、（ｘ，ｙ）座標の画素のフラグを１とし、動物体画素でないならば、フラグを０として管理してもよい。
【００２１】
また、動物体抽出部３１は、動物体領域が移動した方向を示すオプティカルフローを算出する。動物体抽出部３１は、ｎフレーム目の画像の動物体領域と、ｎ＋１フレーム目の画像の動物体領域を、オプティカルフロー方向につないだ領域についても、動物体画素を抽出する。
【００２２】
図７は、図５Ｂと図６Ｂの動物体領域をオプティカルベクトル方向につなげた領域を示す図である。図７の例では、動物体領域の境界線の斜線箇所を含む画素が存在する。動物体抽出部３１が、当該斜線箇所を含む画素を、どのような場合に動物体画素として認識するかは、投影装置１の設定により適宜定めてよい。例えば、動物体抽出部３１は、動物体領域の境界線の斜線箇所を含む画素については、領域と画素との重なりの部分の面積が、画素の面積の５０％以上を占めているときに、当該画素のフラグを１にすることにより、動物体画素であることを認識してもよい。
【００２３】
動物体抽出部３１は、時刻Ｔの画像における動物体画素を、時刻Ｔの画像と、時刻Ｔの画像の前後Ｎフレームの画像を使用して抽出する。すなわち、２Ｎ組の連続する２つのフレームの画像について動物体画素を抽出する。
【００２４】
なお、Ｎの値は、投影装置１のユーザが、投影装置１の設定を変更することにより、適宜決定できるようにしてもよい。例えば、Ｎ＝１０であれば、動物体抽出部３１は、時刻Ｔの画像における動物体画素を、時刻Ｔの画像と、時刻Ｔの画像の前の１０フレーム分の画像と、時刻Ｔの画像の後の１０フレーム分の画像を使用して抽出する。
【００２５】
図４に戻り、エッジ抽出部３２は、時刻Ｔの画像のエッジ画素を、動物体画素を除く、（ｘ，ｙ）座標の画素について抽出する。画像のエッジ抽出手法については、既によく知られている。例えば、エッジ抽出部３２は、Ｓｏｂｅｌフィルタを用いて、画像の縦線方向のエッジの抽出と、画像の横線方向のエッジを抽出する。
【００２６】
ここで、Ｓｏｂｅｌフィルタについて説明する。
【数１】
2014056434.tif 000003
【数２】
2014056434.tif 000004
【００２７】
（１）は、画像内の縦方向のエッジを抽出するために、画像右方向（水平方向）に作用させるフィルタである。（２）は、画像内の横方向のエッジを抽出するために、画像下方向（垂直方向）に作用させるフィルタである。
【００２８】
ここで、（ｘ，ｙ）座標の画素に、（１）のフィルタを作用させる場合について説明する。（ｘ，ｙ）座標の画素の輝度をｇ（ｘ，ｙ）とすると、（１）のフィルタを作用させた後の（ｘ，ｙ）座標の画素の輝度ｆｈ（ｘ，ｙ）は、（３）により求められる。
【数３】
2014056434.tif 000005
【００２９】
（ｘ，ｙ）座標の画素に、（２）のフィルタを作用させる場合についても、（１）のフィルタを作用させる場合と同様である。ｆｖ（ｘ，ｙ）を（２）のフィルタを作用させた後の（ｘ，ｙ）座標の画素の輝度とすると、両方のフィルタを作用させた場合の（ｘ，ｙ）座標の画素の輝度ｆｖｈ（ｘ，ｙ）は、（４）により求められる。
【数４】
2014056434.tif 000006
【００３０】
エッジ抽出部３２は、（４）により、縦方向と横方向のエッジが強調された画像を得ることができる。なお、エッジ抽出部３２は、Ｓｏｂｅｌフィルタ以外のフィルタを利用して、画像のエッジ抽出をしてもよい。例えば、エッジ抽出部３２は、Ｃａｎｎｙフィルタ等を使用してエッジ抽出をしてもよい。
【００３１】
エッジ頻度算出部３３は、時刻Ｔの画像の（ｘ，ｙ）座標の画素が、エッジ画素として検出された頻度を表すエッジ頻度ｉｍｇ＿ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）を、時刻Ｔの画像と、時刻Ｔの前後Ｎフレームの画像により、（５）により算出する。ただし、ｅｄｇｅｎ（ｘ，ｙ）は、ｎフレーム目の画像の（ｘ，ｙ）座標の画素がエッジであるならば１、エッジでなければ０とする。
【数５】
2014056434.tif 000007
【００３２】
同様に、エッジ頻度算出部３３は、時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の画像の（ｘ，ｙ）座標の画素が、エッジ画素として検出された頻度を表すエッジ頻度ｉｍｇ＿ｅｄｇｅ’（（ｘ，ｙ）を、（５）と同様にして算出する。
【００３３】
エッジ差分認識部３４は、時刻Ｔの画像のエッジ差分画素を認識する。具体的には、エッジ差分認識部３４は、時刻Ｔのｉｍｇ＿ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）、及び時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’のｉｍｇ＿ｅｄｇｅ’（ｘ，ｙ）について、ｓｕｂ＿ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）＝ａｂｓ（ｉｍｇ＿ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）−ｉｍｇ＿ｅｄｇｅ’（ｘ，ｙ））が、所定の閾値以上である場合に、（ｘ，ｙ）座標の画素がエッジ差分画素であると認識する。
【００３４】
エッジ差分認識部３４は、エッジ差分画素により表されるエッジ差分画像を認識する。ここで、エッジ差分画像について、具体例を用いて説明する。図８は、路面環境の変化により、路面に描かれた道路標示が視認できなくなった場合の一例を示す図である。図８の例は、路面に雪が積もり、路面に描かれた「止まれ」が視認できなくなっている。
【００３５】
図９は、本実施の形態の投影装置１の撮影部２により撮影された時刻Ｔ−Ｔ’の画像の一例を示す図である。図９の時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の画像では、路面に雪が積もっていない。エッジ抽出部３２、及びエッジ頻度算出部３３により、時刻Ｔ−Ｔ’における画像の（ｘ，ｙ）座標の画素のエッジ頻度ｉｍｇ＿ｅｄｇｅ’（ｘ，ｙ）が算出される。
【００３６】
なお、時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’は、投影装置１の設定により、任意に設定してよい。例えば、時刻Ｔ−Ｔ’は、時刻Ｔの１時間前でも２４時間前でもよいし、或いは、１週間前や１ヶ月前等に設定してもよい。
【００３７】
図１０は、本実施の形態の投影装置１の撮影部２により撮影された時刻Ｔの画像の一例を示す図である。図１０の時刻Ｔの画像では、路面に雪が積もっている。エッジ抽出部３２、及びエッジ頻度算出部３３により、時刻Ｔにおける画像の（ｘ，ｙ）座標の画素のエッジ頻度ｉｍｇ＿ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）が算出される。
【００３８】
時刻Ｔの画像の（ｘ，ｙ）座標の画素のエッジ頻度ｉｍｇ＿ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）の最大値は、エッジ頻度の定義より１である。また、（ｘ，ｙ）座標の画素のエッジ頻度ｉｍｇ＿ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）の最小値は、エッジ頻度の定義より０である。理解を容易にするため、一番簡単な例として、時刻Ｔの画像と、時刻Ｔの画像の前後Ｎフレームが全て同じ画像であり、動物体領域がない場合を考える。このとき、時刻Ｔの任意の（ｘ，ｙ）座標の画素のエッジ頻度ｉｍｇ＿ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）は、０又は１である。この場合に、画像内の全ての画素でエッジ頻度ｉｍｇ＿ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）を考えると、図９の画像のエッジ（輪郭）のみが浮き上がった画像（以下「エッジ画像」という。）ができる。
【００３９】
時刻Ｔ−Ｔ’の画像の（ｘ，ｙ）座標の画素のエッジ頻度ｉｍｇ＿ｅｄｇｅ’（ｘ，ｙ）についても同様である。
【００４０】
エッジ差分認識部３４は、ｓｕｂ＿ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）＝ａｂｓ（ｉｍｇ＿ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）−ｉｍｇ＿ｅｄｇｅ’（ｘ，ｙ））が、所定の閾値以上である場合に、エッジ差分画素であると認識する。エッジ差分画素の定義により、エッジ差分画素は、２つの時刻の画像の（ｘ，ｙ）座標の画素が、一方の時刻では、エッジ画素であるが、他方の時刻では、エッジ画素ではないことを示す。エッジ差分画素を、画像内の全ての（ｘ，ｙ）座標の画素で考えると、エッジ差分画像となる。図１１は、本実施の形態の投影装置１の認識部３により生成されたエッジ差分画像の一例を示す図である。図１１の例は、図９の画像に対応するエッジ画像と、図１０の画像に対応するエッジ画像の差分が、エッジ差分画像として現れている。
【００４１】
本実施の形態の投影装置１は、エッジ差分画像を取得する過程で、動物体領域を除去することにより、路面変化による画像のエッジ差分だけを取得することができる。
【００４２】
また、本実施の形態の投影装置１は、エッジ差分画像を取得する過程で、複数の画像から算出されたエッジ頻度を考慮することで、１枚の画像の情報からエッジ差分画像を取得する場合に比べ、路面変化による画像のエッジ差分の取得精度を上げることができる。
【００４３】
なお、エッジ差分認識部３４は、時刻Ｔの画像と時刻Ｔ−Ｔ’の画像のエッジ差分画像を、上述のエッジ頻度の差分ではなく、時刻Ｔの画像のエッジ画素で表される画像と時刻Ｔ−Ｔ’の画像のエッジ画素で表される画像の差分により取得してもよい。
【００４４】
図４に戻り、平均輝度算出部３６は、時刻Ｔの画像の平均輝度を、時刻Ｔの画像と、時刻Ｔの画像の前後Ｎフレームの画像を使用して、（６）により算出する。ただし、ｍｅａｎｎ＝（ｎフレーム目の画像の動物体画素でない画素の輝度の和）／（ｎフレーム目の画像の動物体画素を除いた画素数）とする。
【数６】
2014056434.tif 000008
【００４５】
差分値取得部３７は、（時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の画像のＮｍｅａｎ’）−（時刻Ｔの画像のＮｍｅａｎ）により、差分値を取得する。
【００４６】
図１２は、本実施の形態の投影装置１の投影部６の投影範囲の路面の状態が明るい場合を示す図である。また、図１３は、本実施の形態の投影装置１の投影部６の投影範囲の路面の状態が暗い場合を示す図である。時刻ＴのＴ’前の路面の状態が図１２の状態であり、時刻Ｔの路面の状態が図１３の状態であるとする。このとき、差分値取得部３７により取得される差分値は、正の値となる。
【００４７】
なお、差分値の取得方法は、（時刻Ｔの画像のＮｍｅａｎ）−（時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の画像のＮｍｅａｎ’）であってもよい。差分値取得部３７により取得された差分値は、後述する補正部５の輝度調整部５０により利用される。
【００４８】
図１４は、本実施の形態の投影装置１の選択部４の構成の一例を示すブロック図である。本実施の形態の選択部４は、クラスタリング部４０、多角形生成部４１、最多輝度特定部４２、コンテンツ記憶部４３、コンテンツ選択部４４、及び位置決定部４５を備える。
【００４９】
クラスタリング部４０は、エッジ差分認識部３４により得られたエッジ差分画像を、クラスタリング手法を利用して、分類画像に分類する。図１５は、本実施の形態の投影装置１のクラスタリング手法の一例を示す図である。クラスタリング部４０は、エッジ差分画素を中心として、所定の半径内の領域（以下「近傍」という。）と、他のエッジ差分画素の近傍が、所定の距離内にあるか否かにより、エッジ差分画素をクラスタリングする。例えば、第１のエッジ差分画素の近傍と、第２のエッジ画素の近傍が重なっていれば、第１のエッジ差分画素と第２のエッジ差分画素は、同一のクラスタに含まれるとしてもよい。分類画像は、同一クラスタに含まれるエッジ差分画素によって生成される画像である。
【００５０】
多角形生成部４１は、分類画像の頂点を線分で結ぶことにより、分類画像を被覆する多角形を生成する。図１６は、本実施の形態の投影装置１の多角形生成部４１が生成した多角形の一例を示す図である。
【００５１】
なお、同一のクラスタに２つ以上のコンテンツが含まれる可能性がある場合には、クラスタリングの後に、デローニ三角形分割等の処理を行うことにより、更に詳細に、ある一定距離内のエッジ画素のみを考慮するようにしてもよい。
【００５２】
図１４に戻り、最多輝度特定部４２は、多角形生成部４１により生成された多角形に含まれる画素の輝度ヒストグラムを求める。最多輝度特定部４２は、当該輝度ヒストグラムにおいて、出願頻度が最も多い輝度（以下「最多輝度」という。）を特定する。
【００５３】
図１７は、本実施の形態の投影装置１の最多輝度特定部４２が生成する輝度ヒストグラムの一例を示す図である。図１７の例では、輝度の値が２５３であるときに、輝度ヒストグラムが最大になる。したがって、図１７の例では、最多輝度の値は、２５３である。
【００５４】
なお、輝度ヒストグラムは、Ｒ（Ｒｅｄ）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）、及びＢ（Ｂｌｕｅ）毎に判断してもよい。
【００５５】
図１４に戻り、コンテンツ記憶部４３は、投影部６により投影される投影画像内に配置するコンテンツを記憶する。当該コンテンツは、文字、数字、記号、及び図形等を表す画像である。コンテンツ選択部４４は、分類画像と最多輝度とに基づいて、コンテンツ記憶部４３からコンテンツを選択する。図１８は、本実施の形態の投影装置１のコンテンツ選択方法の一例を示す図である。コンテンツ選択部４４は、分類画像の形状（パターンマッチング）と、分類画像の最多輝度（色マッチング）により、コンテンツ記憶部４３からコンテンツを選択する。
【００５６】
なお、コンテンツ選択部４４は、分類画像の形状（パターンマッチング）と、分類画像の最多輝度（色マッチング）のうち、いずれか一方の方法によってコンテンツを選択してもよい。
【００５７】
図１４に戻り、位置決定部４５は、コンテンツ選択部４４により選択されたコンテンツの投影画像内の位置を決定する。位置決定部４５は、当該コンテンツと、エッジ差分画像とのパターンマッチングを行い、当該コンテンツの投影画像内の位置（座標や、コンテンツの向き等）を決定する。位置決定部４５によるパターンマッチングは、ＰＯＣ（Ｐｈａｓｅ  Ｏｎｌｙ  Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）等のパターンマッチング手法により行う。なお、位置決定部４５によるパターンマッチング手法は、ＰＯＣに限られない。
【００５８】
図２０は、本実施の形態の投影装置１の補正部５の構成の一例を示すブロック図である。本実施の形態の補正部５は、輝度調整部５０、及びコンテンツ配置部５１を備える。
【００５９】
輝度調整部５０は、投影画像の全画素の輝度に、輝度認識部３５の差分値取得部３７で取得された差分値を加算（又は減算）する補正を行う。これにより、朝方、夕方、日中、及び夜間等の明るさの違いや、晴れ、曇り、雨、及び霧等の天候による明るさの違いによって、投影画像の輝度を変更することができる。投影装置１の周囲が明るくなった場合には、投影画像の輝度を下げることにより、省電力効果がある。投影装置１の周囲が暗くなった場合には、投影画像の輝度を上げることにより、投影面の視認性を向上させる効果がある。
【００６０】
コンテンツ配置部５１は、輝度が補正された当該画像に、コンテンツを重畳する。  
【００６１】
図２１は、本実施の形態の投影装置１の投影部６により、路面にコンテンツが投影された場合の一例を示す図である。図２１の例は、路面に「止」が投影されている。図２１の例は、雪により視認できなくなった道路標示「止まれ」の「止」の部分を、視認できるようにしている。
【００６２】
なお、図２１の例では、説明のために簡略しているため、１つのコンテンツ「止」のみを投影している。しかしながら、投影装置１は、図１１のエッジ差分画像と、自身の投影画像範囲に重なる路面上の白線部分も、同時に投影してもよい。すなわち、投影装置１は、複数のコンテンツを同時に投影してもよい。
【００６３】
なお、本実施の形態の投影装置１の認識部３、選択部４、及び補正部５は、ソフトウェアにより実現してもよい。また、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウェアにより実現してもよい。また、ソフトウェア及びハードウェアを併用して実現してもよい。
【００６４】
以上が、本実施の形態の投影装置１の構成の説明である。次に、本実施の形態の投影装置１の動作方法を、フローチャートを用いて説明する。
【００６５】
図２２は、本実施の形態の投影装置１の動物体画素抽出方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【００６６】
動物体抽出部３１は、時刻Ｔの画像と、時刻Ｔの画像の前後Ｎフレームの画像を、撮影部２から取得する（ステップＳ１）。
【００６７】
動物体抽出部３１は、ｎフレーム目の画像の輝度と、ｎ＋１フレーム目の画像の輝度を比較して、物体が移動した領域を構成する画素を表す動物体画素を認識する（ステップＳ２）。動物体抽出部３１は、輝度が類似している領域の画像内の位置が変わっていれば、当該領域を動物体領域であると認識する。
【００６８】
動物体抽出部３１は、ステップＳ２により認識された動物体画素にフラグ（以下「動物体フラグ」という。）を付与する（ステップＳ３）。
【００６９】
動物体抽出部３１は、ｎフレーム目の画像の動物体領域と、ｎ＋１フレーム目の画像の動物体領域に基づいて、動物体領域が移動した方向を示すオプティカルフローを計算する（ステップＳ４）。
【００７０】
動物体抽出部３１は、ｎフレーム目の画像の動物体領域と、ｎ＋１フレーム目の画像の動物体領域を、オプティカルフロー方向につないだ領域（以下「オプティカルフロー領域」という。）を作成する（ステップＳ５）。動物体抽出部３１は、オプティカルフロー領域に動物体フラグを付与する（ステップＳ６）。
【００７１】
動物体抽出部３１は、全フレーム（２Ｎ＋１フレーム）の画像を処理したか否かを判定する（ステップＳ７）。全フレームを処理した場合は、動物体抽出部３１は、動物体画素の抽出を終了する（ステップＳ７、Ｙｅｓ）。全フレームを処理していない場合は、ステップＳ２に戻る（ステップＳ７、Ｎｏ）。
【００７２】
図２３は、本実施の形態の投影装置１のエッジ画素抽出方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【００７３】
エッジ抽出部３２は、エッジ画素抽出対象の画像から画素を１つ選択する（ステップＳ１１）。
【００７４】
エッジ抽出部３２は、ステップＳ１１により選択された画素について、エッジ抽出に使用されるフィルタサイズのブロック画像を生成する（ステップＳ１２）。例えば、フィルタのサイズが、３×３の大きさであれば、エッジ抽出部３２は、９つの画素から構成される正方形のブロック画像を生成する。
【００７５】
エッジ抽出部３２は、ブロック画像内に動物体フラグを有する画素があるか否かを判定する（ステップＳ１３）。動物体フラグを有する画素がある場合は、ステップＳ１８に進む（ステップＳ１３、Ｙｅｓ）。動物体フラグを有する画素がない場合は、ステップＳ１４に進む。
【００７６】
エッジ抽出部３２は、ステップＳ１１により選択された画素に対して、エッジ抽出を行う（ステップＳ１４）。エッジ抽出部３２は、当該選択された画素がエッジ画素であるか否かを判定する（ステップＳ１５）。エッジ画素である場合（ステップＳ１５、Ｙｅｓ）は、エッジ抽出部３２は、当該選択された画素のエッジフラグを１にする（ステップＳ１６）。エッジ画素でない場合（ステップＳ１５、Ｎｏ）は、エッジ抽出部３２は、当該選択された画素のエッジフラグを０にする（ステップＳ１６）。
【００７７】
エッジ抽出部３２は、画像内の全ての画素を選択したか否かを判定する（ステップＳ１８）。全ての画素を選択した場合は、当該画像のエッジ画素の抽出を終了する（ステップＳ１８、Ｙｅｓ）。全ての画素を選択していない場合は、ステップＳ１１に戻る（ステップＳ１８、Ｎｏ）。
【００７８】
図２４は、本実施の形態の投影装置１のエッジ差分画像生成方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【００７９】
エッジ抽出部３２は、時刻Ｔの画像と、時刻Ｔの画像の前後Ｎフレームの画像のエッジ画素を抽出する（ステップＳ２１）。エッジ抽出部３２は、時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の画像と、時刻Ｔ−Ｔ’の画像の前後Ｎフレームの画像のエッジ画素を抽出する（ステップＳ２２）。
【００８０】
エッジ頻度算出部３３は、時刻Ｔの画像の（ｘ，ｙ）座標の画素が、エッジ画素として検出された頻度を表すエッジ頻度ｉｍｇ＿ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）を、時刻Ｔの画像と、時刻Ｔの前後Ｎフレームの画像から算出する（ステップＳ２３）。エッジ頻度算出部３３は、時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の画像の（ｘ，ｙ）座標の画素が、エッジ画素として検出された頻度を表すエッジ頻度ｉｍｇ＿ｅｄｇｅ’（ｘ，ｙ）を、時刻Ｔ’の画像と、時刻Ｔ’の前後Ｎフレームの画像から算出する（ステップＳ２４）。
【００８１】
エッジ差分認識部３４は、時刻Ｔのｉｍｇ＿ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）と、時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’のｉｍｇ＿ｅｄｇｅ’（ｘ，ｙ）の差分を、ｓｕｂ＿ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）＝ａｂｓ（ｉｍｇ＿ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）−ｉｍｇ＿ｅｄｇｅ’（ｘ，ｙ））により算出する（ステップＳ２５）。
【００８２】
エッジ差分認識部３４は、エッジ頻度の差分ｓｕｂ＿ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）が、所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２６）。所定の閾値以上である場合（ステップＳ２６、Ｙｅｓ）は、エッジ差分認識部３４は、（ｘ，ｙ）座標の画素が、エッジ差分画素であると認識する（ステップＳ２７）。所定の閾値より小さい場合（ステップＳ２６、Ｎｏ）は、エッジ差分認識部３４は、（ｘ，ｙ）座標の画素が、エッジ差分画素ではないと認識する（ステップＳ２８）。
【００８３】
エッジ差分認識部３４は、全ての（ｘ，ｙ）座標のエッジ差分画素により表されるエッジ差分画像を認識する（ステップＳ２９）。
【００８４】
図２５は、本実施の形態の投影装置１のコンテンツの選択方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【００８５】
クラスタリング部４０は、エッジ差分認識部３４により得られたエッジ差分画像を、クラスタリング手法を利用して、分類画像に分類する（ステップＳ３１）。クラスタリング部４０は、エッジ差分画素の近傍と、他のエッジ差分画素の近傍が、所定の距離内にあるか否かにより、エッジ差分画素をクラスタリングする。分類画像は、同一クラスタに含まれるエッジ差分画素によって生成される画像である。
【００８６】
多角形生成部４１は、分類画像の頂点を線分で結ぶことにより、分類画像を被覆する多角形を生成する（ステップＳ３２）。
【００８７】
最多輝度特定部４２は、多角形生成部４１により生成された多角形に含まれる画素の輝度ヒストグラムを計算する（ステップＳ３３）。最多輝度特定部４２は、当該輝度ヒストグラムにおいて、出願頻度が最も多い輝度を表す最多輝度を特定する。
【００８８】
コンテンツ選択部４４は、分類画像の形状（パターンマッチング）と、分類画像の最多輝度（色マッチング）により、コンテンツ記憶部４３からコンテンツを選択する（ステップＳ３４）。
【００８９】
位置決定部４５は、コンテンツ選択部４４により選択されたコンテンツの投影画像内の位置を決定する（ステップＳ３５）。位置決定部４５は、当該コンテンツと、エッジ差分画像とのパターンマッチングを、ＰＯＣ等のパターンマッチング手法により行う。位置決定部４５は、パターンマッチング手法の結果に基づいて、当該コンテンツの投影画像内の位置（座標や、コンテンツの向き等）を決定する。
【００９０】
図２６は、本実施の形態の投影装置１の平均輝度（Ｎｍｅａｎ）算出方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【００９１】
平均輝度算出部３６は、時刻Ｔの画像と、時刻Ｔの画像の前後Ｎフレームの画像を、撮影部２から取得する（ステップＳ４１）。平均輝度算出部３６は、ステップＳ４１で取得した画像から、ｎフレーム目の画像を選択する（ステップＳ４２）。平均輝度算出部３６は、ｍｅａｎｎ＝（ｎフレーム目の画像の動物体画素でない画素の輝度の和）／（ｎフレーム目の画像の動物体画素を除いた画素数）を算出する（ステップＳ４３）。
【００９２】
平均輝度算出部３６は、ステップＳ４１で取得した全フレーム（２Ｎ＋１個のフレーム）の画像のｍｅａｎｎを算出したか否かを判定する（ステップＳ４４）。全フレームの画像のｍｅａｎｎを算出していない場合は、ステップＳ４２に戻る（ステップＳ４４、Ｎｏ）全フレームの画像のｍｅａｎｎを算出した場合は、ステップＳ４５に進む（ステップＳ４４、Ｙｅｓ）。
【００９３】
平均輝度算出部３６は、時刻Ｔの画像と、時刻Ｔの画像の前後Ｎフレームの画像のｍｅａｎｎの平均により、時刻Ｔの画像の平均輝度Ｎｍｅａｎを算出する（ステップＳ４５）。
【００９４】
図２７は、本実施の形態の投影装置１の投影画像の輝度調整方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【００９５】
差分値取得部３７は、（時刻Ｔの画像のＮｍｅａｎ）−（時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の画像のＮｍｅａｎ’）により、差分値を取得する（ステップＳ５１）。
【００９６】
差分値取得部３７は、（時刻Ｔの画像のＮｍｅａｎ）＞（時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の画像のＮｍｅａｎ’）であるか否かを判定する（ステップＳ５２）。（時刻Ｔの画像のＮｍｅａｎ）＞（時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の画像のＮｍｅａｎ’）である場合（ステップＳ５２、Ｙｅｓ）は、輝度調整部５０は、時刻Ｔの画像の全画素の輝度値からＮｍｅａｎ−Ｎｍｅａｎ’だけ輝度値を引く（ステップＳ５３）。（時刻Ｔの画像のＮｍｅａｎ）≦（時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の画像のＮｍｅａｎ’）である場合（ステップＳ５２、Ｎｏ）は、ステップＳ５４に進む。
【００９７】
差分値取得部３７は、（時刻Ｔの画像のＮｍｅａｎ）＜（時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の画像のＮｍｅａｎ’）であるか否かを判定する（ステップＳ５４）。（時刻Ｔの画像のＮｍｅａｎ）＜（時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の画像のＮｍｅａｎ’）である場合（ステップＳ５４、Ｙｅｓ）は、輝度調整部５０は、時刻Ｔの画像の全画素の輝度値にＮｍｅａｎ−Ｎｍｅａｎ’だけ輝度値を加える（ステップＳ５４）。（時刻Ｔの画像のＮｍｅａｎ）＜（時刻ＴのＴ’前の時刻Ｔ−Ｔ’の画像のＮｍｅａｎ’）でない場合（ステップＳ５４、Ｎｏ）は、ステップＳ５６に進む。
【００９８】
コンテンツ配置部５１は、時刻Ｔの画像に対する輝度補正に基づいた輝度値を有する投影画像に、コンテンツを重畳する（ステップＳ５６）。
【００９９】
次に、本実施の形態の投影装置１のハードウェア構成について説明する。図２８は、本実施の形態の投影装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。本実施の形態の投影装置１は、プロジェクタ７０、撮影装置７１、制御装置７２、主記憶装置７３、補助記憶装置７４、及び通信装置７５を備える。
【０１００】
プロジェクタ７０は、投影面に画像を投影する。例えば、図１の投影部６がプロジェクタ７０に相当する。撮影装置７１は、当該投影面の状態を撮影する。例えば、図１の撮影部２が撮影装置７１に相当する。撮影装置７１は、カメラ等である。制御装置７２は、投影装置１の動作を制御する。例えば、図１の認識部３、選択部４、及び補正部５は、制御装置７２により実現される。制御装置７２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等である。主記憶装置７３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等である。補助記憶装置７４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）や、光学ドライブ等である。通信装置７５は、投影装置１が、無線や有線の通信手段によりネットワークに接続するための装置である。
【０１０１】
本実施の形態の投影装置１で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されてコンピュータ・プログラム・プロダクトとして提供される。
【０１０２】
また、本実施の形態の投影装置１で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施の形態の投影装置１で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
【０１０３】
また、本実施の形態の投影装置１のプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【０１０４】
本実施の形態の投影装置１で実行されるプログラムは、上述した各部（認識部３、選択部４、及び補正部５）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしては制御装置７２が上記記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置７３上にロードされ、認識部３、選択部４、及び補正部５が主記憶装置７３上に生成されるようになっている。
【０１０５】
本実施の形態の投影装置１によれば、投影面の変化や、周囲の明るさの変化に応じて、投影されるコンテンツや、投影画像の輝度を変更することができる。
【０１０６】
次に、本実施の形態の変形例について説明する。
【０１０７】
上述の第１の実施の形態の説明では、投影装置１の認識部３は、撮影部２により撮影された画像を、そのまま使用して、エッジ差分画像を認識した。しかしながら、一般に、撮影部２を配置する位置によっては、道路平面は射影的に歪んだ状態で撮影される。この歪みが大きい場合には、認識部３によるマッチング精度が悪化する恐れがある。
【０１０８】
投影装置１は、撮影部２により撮影された画像に、射影変換をかけてから、認識部３によってエッジ差分画像を認識してもよい。図２９は、第１の実施の形態の投影装置１の撮影部２により撮影された画像に、射影変換を行う場合の一例を示す図である。
【０１０９】
例えば、投影装置１は、画像上の道路の白線のエッジ情報を用いて、白線のエッジが水平になるように射影変換をかける。すなわち、投影装置１は、道路を鳥瞰図としてみることのできる射影変換行列を保存しておく。投影装置１は、撮影部２により取得した画像に、射影変換行列をかけた後に、エッジ差分画像を認識する。
【０１１０】
また、上述の第１の実施の形態の説明では、投影装置１は、視認できなくなった道路標示と同一の道路標示を、路面に投影している。しかしながら、投影する画像に含まれるコンテンツは、視認できなくなった道路標示と同一でなくてもよい。図３０は、第１の実施の形態の投影装置１の投影部６が、投影するコンテンツを変更した場合の一例を示す図である。図３０の例では、視認できなくなった道路標示「止まれ」ではなく、道路標識（一時停止の規制標識）を投影している。
【０１１１】
また、上述の第１の実施の形態の説明では、投影装置１は、２次元情報のみを扱ったが、道路上の３次元形状を取得してもよい。３次元情報の取得方法については、プロジェクタとカメラを利用したステレオ法が知られている。投影装置１は、３次元情報を認識することにより、道路の陥没等による路面の変化を認識することができる。
【０１１２】
（第２の実施の形態）
図３１は、第２の実施の形態の投影システム８０の構成の一例を示すブロック図である。本実施の形態の投影システム８０は、プロジェクタ８１、及び演算装置８２を備える。プロジェクタ８１は、撮影部２、投影部６、及び通信部７を備える。演算装置８２は、認識部３、選択部４、補正部５、及び通信部８を備える。
【０１１３】
撮影部２、認識部３、選択部４、補正部５、及び投影部６については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。通信部７、及び通信部８は、プロジェクタ８１と演算装置８２の間のデータを、無線又は有線による通信手段により送受信する。
【０１１４】
本実施の形態の投影システム８０によれば、画像の取得と投影を行う装置と、演算処理を行う認識部３、選択部４、及び補正部５を分離することができる。これにより、複数のプロジェクタ８１で、一台の演算装置８２を共有するといった運用も可能となる。演算装置８２は、コンピュータ等の情報処理装置であってもよい。
【０１１５】
（第３の実施の形態）
図３２は、第３の実施の形態の投影システム８０を説明するための図である。本実施の形態の投影システム８０は、撮影部２ａ、撮影部２ｂ、撮影部２ｃ、投影部６ａ、投影部６ｂ、及び投影部６ｃを備える。
【０１１６】
投影部６ａ、投影部６ｂ、及び投影部６ｃは、投影画像内に、各々の投影範囲を識別するためのマーカーを含める。投影システム８０は、撮影部２ａ、撮影部２ｂ、及び撮影部２ｃにより撮影された画像に含まれるマーカーによって、隣接する投影部６の投影範囲を認識する。これにより、投影システム８０は、複数の投影部６が投影画像を投影することによる投影画像の重複等を防ぐことができる。なお、撮影部２、及び投影部６の台数は３台に限らず、任意の台数でよい。
【０１１７】
本実施の形態の投影システム８０によれば、複数の投影装置１が連携して、複数のコンテンツを含む画像を、路面に投影することができる。
【符号の説明】
【０１１８】
１  投影装置
２，２ａ〜２ｃ  撮影部
４  選択部
５  補正部
６，６ａ〜６ｃ  投影部
７  通信部
８  通信部
３０  エッジ認識部
３１  動物体抽出部
３２  エッジ抽出部
３３  エッジ頻度算出部
３４  エッジ差分認識部
３５  輝度認識部
３６  平均輝度算出部
３７  差分値取得部
４０  クラスタリング部
４１  多角形生成部
４２  最多輝度特定部
４３  コンテンツ記憶部
４４  コンテンツ選択部
４５  位置決定部
５０  輝度調整部
５１  コンテンツ配置部
７０  プロジェクタ
７１  撮影装置
７２  制御装置
７３  主記憶装置
７４  補助記憶装置
７５  通信装置
８０  投影システム
８１  プロジェクタ
８２  演算装置
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１１９】
【特許文献１】特表２００６−５２５５９０号公報
【図１】
2014056434.tif 000009
【図２】
2014056434.tif 000010
【図３】
2014056434.tif 000011
【図４】
2014056434.tif 000012
【図５Ａ】
2014056434.tif 000013
【図５Ｂ】
2014056434.tif 000014
【図６Ａ】
2014056434.tif 000015
【図６Ｂ】
2014056434.tif 000016
【図７】
2014056434.tif 000017
【図８】
2014056434.tif 000018
【図９】
2014056434.tif 000019
【図１０】
2014056434.tif 000020
【図１１】
2014056434.tif 000021
【図１２】
2014056434.tif 000022
【図１３】
2014056434.tif 000023
【図１４】
2014056434.tif 000024
【図１５】
2014056434.tif 000025
【図１６】
2014056434.tif 000026
【図１７】
2014056434.tif 000027
【図１８】
2014056434.tif 000028
【図１９】
2014056434.tif 000029
【図２０】
2014056434.tif 000030
【図２１】
2014056434.tif 000031
【図２２】
2014056434.tif 000032
【図２３】
2014056434.tif 000033
【図２４】
2014056434.tif 000034
【図２５】
2014056434.tif 000035
【図２６】
2014056434.tif 000036
【図２７】
2014056434.tif 000037
【図２８】
2014056434.tif 000038
【図２９】
2014056434.tif 000039
【図３０】
2014056434.tif 000040
【図３１】
2014056434.tif 000041
【図３２】
2014056434.tif 000042