(57)【要約】【課題】精度良く移動体を検出することができる移動体検出装置及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】サンプル点画像生成部１４は、サンプル点画像の画素毎に当該画素（注目画素）の画素値と、当該画素の周辺の複数の周辺画素それぞれの画素値とのエッジ強度を算出する。車頭位置決定部２１は、サンプル点画像の横方向ラインに含まれる所要の複数の画素のエッジ強度を算出する。車頭位置決定部２１は、算出した統計値に基づいて移動体の位置を検出する。例えば、統計値が最大となる横方向ラインの位置、あるいは統計値が上限値を超えたときの横方向ラインの位置を移動体の位置として検出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素が縦横マトリクス状に配された撮像画像内の移動体を検出する移動体検出装置において、
撮像画像の各画素の画素値と、該画素の周辺の複数の周辺画素それぞれの画素値との２階差分値を算出する算出手段と、
前記撮像画像の横方向ラインに含まれる一部又は全部の複数の画素の２階差分値の統計値を算出する統計値算出手段と、
該統計値算出手段で算出した統計値に基づいて移動体の位置を検出する検出手段と
を備えることを特徴とする移動体検出装置。
【請求項２】
路面を撮像した背景画像の各画素のうち、２階差分値が所定の背景差分閾値以上の画素を識別する識別情報を記憶する記憶手段を備え、
前記算出手段又は統計値算出手段は、
２階差分値又は２階差分値の統計値を算出する画素に対応する前記背景画像の画素の識別情報が前記記憶手段に記憶されている場合、算出処理を行わないようにしてあることを特徴とする請求項１に記載の移動体検出装置。
【請求項３】
奇数行の横方向ラインを含む一のフィールドと、偶数行の横方向ラインを含む他のフィールドとを含む入力画像を取得する取得手段と、
該取得手段で取得した前記一のフィールド又は他のフィールドのいずれか一方を破棄する破棄手段と、
該破棄手段で破棄したフィールドの画素の画素値を破棄しないフィールドの画素の画素値で補間する補間手段と、
該補間手段で補間した入力画像に基づいて前記撮像画像を生成する生成手段と
を備えることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の移動体検出装置。
【請求項４】
前記算出手段で算出した２階差分値が所定の差分閾値より大きい画素を含む移動体候補領域を特定する特定手段と、
該特定手段で特定した移動体候補領域に対して所定の大きさの判定範囲を上方へ反復移動させる移動手段と、
該移動手段で移動させる都度、所定の判定条件を充足するか否かの判定処理を行う判定手段と、
該判定手段で前記判定条件を充足すると判定した判定範囲を移動体の位置候補領域として特定する位置特定手段と
を備え、
前記統計値算出手段は、
前記位置候補領域内の横方向ラインに含まれる複数の画素それぞれの２階差分値の統計値を算出するようにしてあることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の移動体検出装置。
【請求項５】
前記判定範囲の各画素の２階差分値の分散値を算出する分散値算出手段を備え、
前記判定手段は、
前記分散値算出手段で算出した分散値が所定の分散閾値以上である場合、前記判定条件を充足すると判定するようにしてあることを特徴とする請求項４に記載の移動体検出装置。
【請求項６】
前記分散値算出手段は、
路面を撮像した背景画像内の領域であって前記判定範囲に対応する背景判定範囲の各画素の２階差分値の分散値を算出するようにしてあり、
前記判定手段は、
前記背景判定範囲の分散値に対する前記判定範囲の分散値の分散比が所定の分散比閾値以上である場合、前記判定条件を充足すると判定するようにしてあることを特徴とする請求項５に記載の移動体検出装置。
【請求項７】
前記判定範囲内の画素のうち、前記移動体候補領域に含まれる画素の数を計数する計数手段を備え、
前記判定手段は、
前記計数手段で計数した画素数が所定の画素数閾値以上である場合、前記判定条件を充足すると判定するようにしてあることを特徴とする請求項４乃至請求項６のいずれか１項に記載の移動体検出装置。
【請求項８】
前記統計値算出手段は、
前記位置候補領域内の横方向ラインに含まれる複数の画素それぞれの２階差分値の合計値を前記横方向ライン毎に算出するようにしてあり、
前記検出手段は、
前記２階差分値の合計値が最大となる横方向ラインの位置を移動体の位置として検出するようにしてあることを特徴とする請求項４乃至請求項７のいずれか１項に記載の移動体検出装置。
【請求項９】
撮像画像の画素毎に該画素と画素値が異なる周辺の画素の位置情報を特定する画素位置情報特定手段と、
該画素位置情報特定手段で特定した位置情報に基づいて前記周辺画素を特定する周辺画素特定手段と
を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の移動体検出装置。
【請求項１０】
コンピュータに、複数の画素が縦横マトリクス状に配された撮像画像内の移動体を検出させるためのコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータに、
撮像画像の各画素の画素値と、該画素の周辺の複数の周辺画素それぞれの画素値との２階差分値を算出するステップと、
前記撮像画像の横方向ラインに含まれる一部又は全部の複数の画素の２階差分値の統計値を算出するステップと、
算出した統計値に基づいて移動体の位置を検出するステップと
を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の画素が縦横マトリクス状に配された撮像画像を用いて移動体を検出する移動体検出装置、該移動体検出装置をコンピュータで実現するためのコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
円滑な交通を実現し、あるいは交通事故を未然に防止するために詳細な交通情報を提供することが求められている。例えば、道路の所定の地点を通過する車両の通過台数又は平均速度等のマクロな交通パラメータを取得することができる装置のみならず、個々の車両の位置又は動きを精度良く計測することができる装置が求められている。
【０００３】
これらの計測装置は屋外に設置されることが多く、様々な環境変化に対応した安定性のある計測精度が要求されている。また、これらの装置を用いた社会インフラを普及させるためには、安価な装置を提供することも不可欠である。
【０００４】
このような装置の一例として、画像処理技術を利用した画像式車両感知器の普及が進んでいる。例えば、ビデオカメラで撮像された画像情報から車両速度などを検出して交通流計測を行う装置が開示されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平５−３０７６９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１に開示されているような従来の装置にあっては、昼間の雨天又は曇りのとき、あるいは夕暮れ又は薄暮のときのように車両の周辺環境が明るい状況において、車両がライトを点灯させて走行する状態を撮像した場合、ライトにより路面反射が発生するので、撮像した画像上で路面反射の部分も車両と一緒に移動することになる。このため、路面反射の部分を誤って車両として検出するという問題がある。また、特に道路に路面標示が存在する場合、路面標示の部分を車両として誤検出してしまう。
【０００７】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、精度良く移動体を検出することができる移動体検出装置、該移動体検出装置をコンピュータで実現するためのコンピュータ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】
第１発明に係る移動体検出装置は、複数の画素が縦横マトリクス状に配された撮像画像内の移動体を検出する移動体検出装置において、撮像画像の各画素の画素値と、該画素の周辺の複数の周辺画素それぞれの画素値との２階差分値を算出する算出手段と、前記撮像画像の横方向ラインに含まれる一部又は全部の複数の画素の２階差分値の統計値を算出する統計値算出手段と、該統計値算出手段で算出した統計値に基づいて移動体の位置を検出する検出手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
第２発明に係る移動体検出装置は、第１発明において、路面を撮像した背景画像の各画素のうち、２階差分値が所定の背景差分閾値以上の画素を識別する識別情報を記憶する記憶手段を備え、前記算出手段又は統計値算出手段は、２階差分値又は２階差分値の統計値を算出する画素に対応する前記背景画像の画素の識別情報が前記記憶手段に記憶されている場合、算出処理を行わないようにしてあることを特徴とする。
【００１０】
第３発明に係る移動体検出装置は、第１発明又は第２発明において、奇数行の横方向ラインを含む一のフィールドと、偶数行の横方向ラインを含む他のフィールドとを含む入力画像を取得する取得手段と、該取得手段で取得した前記一のフィールド又は他のフィールドのいずれか一方を破棄する破棄手段と、該破棄手段で破棄したフィールドの画素の画素値を破棄しないフィールドの画素の画素値で補間する補間手段と、該補間手段で補間した入力画像に基づいて前記撮像画像を生成する生成手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
第４発明に係る移動体検出装置は、第１発明乃至第３発明のいずれか１つにおいて、前記算出手段で算出した２階差分値が所定の差分閾値より大きい画素を含む移動体候補領域を特定する特定手段と、該特定手段で特定した移動体候補領域に対して所定の大きさの判定範囲を上方へ反復移動させる移動手段と、該移動手段で移動させる都度、所定の判定条件を充足するか否かの判定処理を行う判定手段と、該判定手段で前記判定条件を充足すると判定した判定範囲を移動体の位置候補領域として特定する位置特定手段とを備え、前記統計値算出手段は、前記位置候補領域内の横方向ラインに含まれる複数の画素それぞれの２階差分値の統計値を算出するようにしてあることを特徴とする。
【００１２】
第５発明に係る移動体検出装置は、第４発明において、前記判定範囲の各画素の２階差分値の分散値を算出する分散値算出手段を備え、前記判定手段は、前記分散値算出手段で算出した分散値が所定の分散閾値以上である場合、前記判定条件を充足すると判定するようにしてあることを特徴とする。
【００１３】
第６発明に係る移動体検出装置は、第５発明において、前記分散値算出手段は、路面を撮像した背景画像内の領域であって前記判定範囲に対応する背景判定範囲の各画素の２階差分値の分散値を算出するようにしてあり、前記判定手段は、前記背景判定範囲の分散値に対する前記判定範囲の分散値の分散比が所定の分散比閾値以上である場合、前記判定条件を充足すると判定するようにしてあることを特徴とする。
【００１４】
第７発明に係る移動体検出装置は、第４発明乃至第６発明のいずれか１つにおいて、前記判定範囲内の画素のうち、前記移動体候補領域に含まれる画素の数を計数する計数手段を備え、前記判定手段は、前記計数手段で計数した画素数が所定の画素数閾値以上である場合、前記判定条件を充足すると判定するようにしてあることを特徴とする。
【００１５】
第８発明に係る移動体検出装置は、第４発明乃至第７発明のいずれか１つにおいて、前記統計値算出手段は、前記位置候補領域内の横方向ラインに含まれる複数の画素それぞれの２階差分値の合計値を前記横方向ライン毎に算出するようにしてあり、前記検出手段は、前記２階差分値の合計値が最大となる横方向ラインの位置を移動体の位置として検出するようにしてあることを特徴とする。
【００１６】
第９発明に係る移動体検出装置は、第１発明乃至第８発明のいずれか１つにおいて、撮像画像の画素毎に該画素と画素値が異なる周辺の画素の位置情報を特定する画素位置情報特定手段と、該画素位置情報特定手段で特定した位置情報に基づいて前記周辺画素を特定する周辺画素特定手段とを備えることを特徴とする。
【００１７】
第１０発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、複数の画素が縦横マトリクス状に配された撮像画像内の移動体を検出させるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、撮像画像の各画素の画素値と、該画素の周辺の複数の周辺画素それぞれの画素値との２階差分値を算出するステップと、前記撮像画像の横方向ラインに含まれる一部又は全部の複数の画素の２階差分値の統計値を算出するステップと、算出した統計値に基づいて移動体の位置を検出するステップとを実行させることを特徴とする。
【００１８】
第１発明及び第１０発明にあっては、算出手段は、撮像画像の各画素（注目画素とも称する）の画素値と、当該画素の周辺の複数の周辺画素それぞれの画素値との２階差分値を算出する。画素値は、例えば、輝度値である。２階差分値とは、画素値の２次微分によるエッジ強度であり、注目画素の周辺画素の画素値の変化量（エッジ強度）を多値として扱う。例えば、注目画素の輝度値をＩ、２つの周辺画素の輝度値をＩ１、Ｉ２とすると、注目画素のエッジ強度（２階差分値）は、絶対値｜Ｉ１−２×Ｉ＋Ｉ２｜／２の式で算出することができる。
【００１９】
統計値算出手段は、撮像画像の横方向ラインに含まれる一部又は全部の複数の画素の２階差分値の統計値を算出する。統計値は、２階差分値の合計値でもよく、平均値、中央値などでもよい。また、統計値の算出は、撮像画像の横方向ラインに含まれる一部の画素を用いてもよく、あるいはすべての画素を用いてもよい。検出手段は、算出した統計値に基づいて移動体の位置を検出する。例えば、統計値が最大となる横方向ラインの位置、あるいは統計値が上限値を超えたときの横方向ラインの位置を移動体の位置として検出することができる。
【００２０】
道路の路面反射の部分は、例えば、輝度の変化が滑らかであるため、撮像画像のうち路面反射に相当する領域の２階差分値は比較的小さい。一方、車両等の車頭部分又は車尾部分は、ライト、バンパー等のテクスチャが存在するため、撮像画像のうち車頭部分又は車尾部分に相当する領域の２階差分値は比較的大きい。したがって、撮像画像の各画素の２階差分値を求めることにより、路面反射の部分を除外して車両等の移動体の位置（車頭部分又は車尾部分の位置）を精度良く検出することができる。
【００２１】
第２発明にあっては、路面を撮像した背景画像の各画素のうち、２階差分値が所定の背景差分閾値以上の画素を識別する識別情報を記憶手段に記憶する。背景画像内で２階差分値が大きい画素は、例えば、路面標示のエッジ部分であり、誤って移動体であると判定されやすい画素である。識別情報は、画素の位置を識別することができる情報であればよく、例えば、画素の座標（ｘｙ座標）、画素の番号などである。算出手段又は統計値算出手段は、２階差分値又は２階差分値の統計値を算出する画素に対応する背景画像の画素の識別情報が記憶されている場合、算出処理を行わない。これにより、誤って移動体と判定されやすい画素については、算出処理から除外することができるので、移動体の位置を精度よく検出することができる。
【００２２】
第３発明にあっては、取得手段は、奇数行の横方向ラインを含む一のフィールドと、偶数行の横方向ラインを含む他のフィールドとを含む入力画像を取得する。すなわち、入力画像は、例えば、インタレース方式で撮像された画像であり、奇数行のフィールドと時間差を有する偶数行のフィールドとで構成されている。破棄手段は、一のフィールド（例えば、奇数行のフィールド）を破棄する。補間手段は、破棄したフィールドの画素の画素値を他のフィールドの画素の画素値で補間する。例えば、破棄された奇数行のフィールドの各画素の画素値（例えば、輝度値）を上下の偶数行のフィールドの画素の画素値の平均値等で補間することができる。生成手段は、入力画像を補間することにより撮像画像を生成する。これにより、一のフィールドと、他のフィールドとの撮像時間の時間差の間に移動体が移動することにより、路面反射の輝度変化が大きくなり、路面反射を誤って移動体の部分として検出することを防止することができる。
【００２３】
第４発明にあっては、特定手段は、算出手段で算出した２階差分値が所定の差分閾値より大きい画素を含む移動体候補領域を特定する。判定手段は、移動体候補領域に対して、所定の大きさの判定範囲を撮像画像の下方から上方に向かって縦方向に移動させる都度、所定の判定条件を充足するか否かの判定処理を行う。判定範囲は、例えば、矩形状とすることができ、横方向の幅は車両等の車幅程度とすることができ、縦方向の高さは、例えば、車両のバンパー下部付近からヘッドライトの上部付近を含む程度とすることができる。所定の判定条件は、例えば、判定範囲内の２階差分値の分散値又は標準偏差値、判定範囲内の画素のうち移動体候補領域に含まれる画素の画素数などに基づいて判定することができる。
【００２４】
位置特定手段は、判定条件を充足すると判定した判定範囲を移動体の位置候補領域として特定する。すなわち、移動体候補領域を含む領域に対して撮像画像の下方から上方に向かって判定範囲を所定距離毎に反復移動させ、移動させる都度判定条件の充足・非充足を判定する。非充足の場合には、判定範囲内には、車頭又は車尾が存在しないと判定し、判定範囲をさらに所定距離だけ移動させて判定処理を繰り返す。そして、最初に判定条件が充足すると判定された判定範囲には、車頭又は車尾が存在すると判定し、当該判定範囲を位置候補領域として特定する。統計値算出手段は、位置候補領域内の横方向ラインに含まれる複数の画素それぞれの２階差分値の統計値を算出する。すなわち、車頭又は車尾が存在すると判定された位置候補領域内の統計値が最大となる横方向ラインの位置、あるいは統計値が上限値を超えたときの横方向ラインの位置を移動体の位置として検出する。これにより、移動体候補領域の中から車頭又は車尾が存在する位置候補領域を特定することができるので、位置候補領域内で移動体の位置（車頭又は車尾の位置）を精度良く検出することができる。
【００２５】
第５発明にあっては、分散値算出手段は、判定範囲の各画素の２階差分値の分散値を算出する。分散値は、判定範囲の各画素の２階差分値が、判定範囲の２階差分値の平均値に対してどの程度ばらついているか（分散しているか）を示す指標である。ライト、バンパー等のテクスチャが存在する部分では分散値が大きくなる。一方、路面反射などの部分では分散値は小さくなる。判定手段は、算出した分散値が所定の分散閾値以上である場合、判定条件を充足すると判定する。分散値を用いることにより、路面標示にライトの光が当たって反射して路面反射が存在している場合に、エッジ強度が大きい画素が存在したとしても、路面反射によるエッジ強度の大きな画素の数は少ないため、分散値は小さくなるので、路面反射の影響を除外することができ、移動体の位置を精度よく検出することができる。
【００２６】
第６発明にあっては、分散値算出手段は、路面を撮像した背景画像内の領域であって判定範囲に対応する背景判定範囲の各画素の２階差分値の分散値を算出する。判定手段は、背景判定範囲の分散値に対する判定範囲の分散値の分散比が所定の分散比閾値以上である場合、判定条件を充足すると判定する。時間経過に伴い撮像装置のレンズの汚れ等により画像全体のコントラストが低下する。画像のコントラストが低下すると２階差分値も低下するので移動体候補領域の分散値も低下する。しかし、画像のコントラストが低下した場合、背景画像のコントラストも同様に低下するので、背景画像の分散値に対する移動体候補領域の分散値の比（分散比）はあまり変化しないと考えることができる。そこで、分散比が所定の分散比閾値以上であることを判定条件とすることにより、コントラストが低下による影響を防止して、移動体を検出することができなくなる事態を防止することができる。
【００２７】
第７発明にあっては、計数手段は、判定範囲内の画素のうち、移動体候補領域に含まれる画素の数を計数する。判定手段は、計数した画素数が所定の画素数閾値以上である場合、判定条件を充足すると判定する。移動体候補領域に含まれる画素が、判定範囲内に多く存在するほど、判定範囲が移動体の領域にある可能性が高くなる。そこで、判定範囲内の画素のうち、移動体候補領域に含まれる画素数が画素数閾値以上であることを判定条件とすることにより、移動体を精度良く検出することができる。なお、画素数が所定の画素数閾値以上であるか否かを判定条件とする代わりに、判定範囲内の全画素数に対する移動体候補領域に含まれる画素数の比率を所定の比率閾値以上であるか否かを判定条件とすることもできる。
【００２８】
第８発明にあっては、統計値算出手段は、位置候補領域内の横方向ラインに含まれる複数の画素それぞれの２階差分値の合計値を横方向ライン毎に算出する。すなわち、位置候補領域（判定範囲と同じ大きさ）の横方向ライン毎に各画素の２階差分値の合計値を算出する。検出手段は、２階差分値の合計値が最大となる横方向ラインの位置を移動体の位置として検出する。なお、２階差分値の合計値が所定の閾値以上である横方向ラインのうち、最も下方の横方向ラインの位置を移動体の位置として検出することもできる。
【００２９】
位置候補領域は、判定範囲を撮像画像の下方から上方に移動させて、所定の判定条件を充足した領域であり、例えば、車両を前方から撮像する場合には、車頭部分を含む領域に相当し、ナンバープレート、バンパー、ヘッドライト、フロントガラス、フロントグリルなどを含む領域である。また、例えば、車両を後方から撮像する場合には、位置候補領域は、車尾部分を含む領域に相当し、ナンバープレート、テールランプ、トランク、トラックの荷台、バンパーなどを含む領域である。すなわち、位置候補領域の下方部分は、路面又は路面反射に対応する領域である可能性がある。撮像画像上の移動体（車両）部分に対応する画素では、２階差分値が大きくなるのに対し、路面又は路面反射などの移動体部分以外の部分に対応する画素では、２階差分値が小さくなる。そこで、例えば、位置候補領域内の横方向ライン毎に各画素の２階差分値の合計値が最大となる横方向ラインの位置を車頭位置又は車尾位置とすることにより、位置候補領域の中でさらに最適な移動体の位置を決定することができるので、移動体の位置を精度良く検出することができる。
【００３０】
第９発明にあっては、画素位置情報特定手段は、撮像画像の画素毎に当該画素と画素値が異なる周辺の画素の位置情報を特定する。周辺の画素の位置情報は、リーチ情報とも称する。周辺画素特定手段は、画素位置情報特定手段で特定した位置情報に基づいて周辺画素を特定する。これにより、撮像画像で同じ画素値が連続する場合でも、画素値が異なる周辺画素を特定して２階差分値を算出することができるので、撮像画像の解像度の低下を補うことができる。
【発明の効果】
【００３１】
本発明によれば、移動体の位置を精度よく検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本実施の形態の移動体検出装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】入力画像の一例を示す説明図である。
【図３】インタレース解除の一例を示す模式図である。
【図４】入力画像の一部のサンプリング点の一例を示す模式図である。
【図５】サンプル点画像の一部のサンプリング点の一例を示す模式図である。
【図６】サンプル点画像全体の一例を示す模式図である。
【図７】注目画素の８近傍の周辺画素の一例を示す説明図である。
【図８】リーチ情報により選択される８近傍の周辺画素の一例を示す説明図である。
【図９】エッジ強度算出の一例を示す説明図である。
【図１０】車両候補領域の一例を示す模式図である。
【図１１】補正前の車両候補領域の一例を示す模式図である。
【図１２】注目画素を含む周辺画素の輝度値の一例を示す説明図である。
【図１３】注目画素の周辺増分符号の算出例を示す説明図である。
【図１４】車両候補画素の選定を実施した補正後の車両候領域の一例を示す模式図である。
【図１５】車頭位置の決定方法の一例を示す説明図である。
【図１６】本実施の形態の移動体検出装置による移動体検出の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１７】車頭候補領域の判定の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下、本発明を実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図１は本実施の形態の移動体検出装置１００の構成の一例を示すブロック図である。移動体検出装置１００には、撮像装置２００を接続してある。移動体検出装置１００は、装置全体を制御する制御部１０、インタフェース部１１、インタレース解除部１２、フィルタ部１３、サンプル点画像生成部１４、２階差分値算出部１５、車両候補領域特定部１６、周辺増分符号生成部１７、背景画像生成部１８、マスク処理部１９、車頭候補領域特定部２０、車頭位置決定部２１、記憶部２２などを備える。なお、撮像装置２００は、複数備える構成でもよく、また、移動体検出装置１００は、撮像装置２００と一体をなす構成であってもよい。移動体検出装置１００及び撮像装置２００などにより画像式感知器を構成することができる。
【００３４】
撮像装置２００は、例えば、ビデオカメラ又はカメラであり、道路を視野として、所定の高さ、レンズの光軸方向（例えば、俯角及び回転角）などの撮像条件が設定された状態で道路付近の所要の地点に設置してある。撮像装置２００は、例えば、インタレース方式で撮像して得られた入力画像データを映像信号（アナログ信号）としてインタフェース部１１へ送出する。
【００３５】
インタフェース部１１は、入力された映像信号をデジタル信号に変換し、変換したデジタル信号を入力画像として記憶部２２に記憶する。インタフェース部１１を介して撮像装置２００から入力された入力画像は、撮像装置２００のフレームレート（撮像時点の間隔、例えば、１秒間に３０フレーム）と同期して、１フレーム単位の画像データとして記憶部２２に記憶される。
【００３６】
入力画像は、例えば、インタレース方式で撮像された画像であり、全走査線のうち一部の走査線で描かれた一のフィールド（例えば、奇数行の横方向ラインを含むフィールド）と、残りの走査線で描かれた他のフィールド（例えば、偶数行の横方向ラインを含むフィールド）とで構成されている。なお、入力画像は、インタレース方式で撮像された画像に限定されるものではなく、ノンインタレース方式で撮像された画像であってもよい。
【００３７】
図２は入力画像の一例を示す説明図である。図２の例では、撮像装置２００を道路の路肩近傍から所要の高さに設けてあり、道路を走行する車両の前方から車両を撮像する。なお、撮像装置２００の設置個所は、図２の例に限定されるものではなく、また、道路を走行する車両の後方から車両を撮像してもよい。図２中、破線で示した矩形状の領域Ｓは、後述のサンプル点画像に変換される領域を示し、二輪車、四輪車などの車両（移動体）を検出するために予め設定された道路上の領域である。
【００３８】
インタレース解除部１２は、破棄手段及び補間手段として機能する。インタレース解除部１２は、例えば、入力画像の２つのフィールドのうち、一のフィールド（例えば、奇数行の横方向ラインを含むフィールド）を破棄する。そして、インタレース解除部１２は、破棄したフィールドの画素の画素値（例えば、輝度値）を他のフィールドの画素の画素値（例えば、輝度値）で補間する。例えば、破棄された奇数行のフィールドの各画素の画素値（例えば、輝度値）を上下の偶数行のフィールドの画素の画素値の平均値等で補間することができる。なお、破棄するフィールドは、偶数行の横方向ラインを含むものでもよい。
【００３９】
図３はインタレース解除の一例を示す模式図である。図３に示すように、入力画像は、奇数行のフィールドと、偶数行のフィールドとで構成されている。インタレース解除部１２は、例えば、奇数行のフィールドのすべての画素（図３では、画素ａ１、ａ２、ａ３のみを例示）を破棄する。インタレース解除部１２は、破棄された奇数行のフィールドの画素ａ１の画素値を、画素ａ１の上下の画素ｘ１、ｘ４の画素値の平均値で補間する。同様に、インタレース解除部１２は、破棄された奇数行のフィールドの画素ａ２の画素値を、画素ａ２の上下の画素ｘ２、ｘ５の画素値の平均値で補間する。他の画素についても同様である。
【００４０】
インタレース解除部１２は、補間した入力画像をサンプル点画像生成部１４へ出力する。一般的に、路面反射は画像上では、比較的輝度変化が滑らかであるが、インタレース方式で撮像された画像では、奇数行のフィールドと偶数行のフィールドとで撮像時間の時間差が発生する。この時間差の間に車両が移動した場合には、車両の移動に伴って路面反射も移動するため、画像上の路面反射の輝度変化が大きくなり、路面反射の部分を車両の部分として誤って検出することになる。
【００４１】
インタレース解除部１２を備えることにより、入力画像上で、一のフィールドと、他のフィールドとの撮像時間の時間差が発生することがなくなるので、路面反射の輝度変化が大きくなることを抑制し、路面反射の特徴であるなだらかな輝度変化を維持することができ、路面反射を誤って車両の部分として検出することを防止することができる。すなわち、インタレース解除部１２により、時間軸方向の輝度のゆらぎを軽減することができる。なお、ノンインタレース方式で撮像した入力画像を用いる場合には、インタレース解除部１２を具備する必要はない。
【００４２】
フィルタ部１３は、入力画像のノイズを除去する。フィルタ部１３は、例えば、インタレース解除部１２で破棄されずに残った偶数行のフィールドの各画素に対してガウシアンフィルタを適用する。例えば、図３において、画素ｘ５に対してガウシアンフィルタを適用する場合、画素ｘ５の周辺の８個の画素ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４、ｘ６、ｘ７、ｘ８、ｘ９にガウシアンフィルタを適用することができる。すなわち、フィルタ部１３により、カメラ等のホワイトノイズを軽減することができる。なお、入力画像に対してノイズ除去を行うので、後述のサンプル点画像に対する平滑化処理は行わないようにすることができる。また、ガウシアンフィルタの各要素のフィルタ値は、適宜設定することができ、ノイズ除去に使用するフィルタは、ガウシアンフィルタに限定されるものではない。
【００４３】
サンプル点画像生成部１４は、撮像画像を生成する生成手段としての機能を有し、入力画像をサンプル点画像（撮像画像）に変換する。次に、入力画像からサンプル点画像への変換方法について説明する。図４は入力画像の一部のサンプリング点の一例を示す模式図であり、図５はサンプル点画像の一部のサンプリング点の一例を示す模式図であり、図６はサンプル点画像全体の一例を示す模式図である。図５のサンプリング点は、図４のサンプリング点に対応している。また、図６のサンプル点画像は、図２の入力画像に対応している。
【００４４】
入力画像からサンプル点画像への変換は、例えば、最近傍法（ニアレストネイバー）を用いることができる。図４に示すように、サンプル点画像の２１個の画素に対応する２１（７×３）個のサンプリング点を入力画像上で特定した場合、最近傍法は、サンプリング点に最も近い画素の画素値をサンプル点画像の画素値とすることにより、入力画像をサンプル点画像に変換する。
【００４５】
図４に示すように、画素１〜９の９個の画素において、画素１には３個のサンプリング点が対応し、画素２には２個のサンプリング点が対応し、画素３には１個のサンプリング点が対応し、画素４には３個のサンプリング点が対応し、画素５には３個のサンプリング点が対応し、画素６には３個のサンプリング点が対応し、画素７には１個のサンプリング点が対応し、画素８には２個のサンプリング点が対応し、画素９には３個のサンプリング点が対応しているとする。この場合、図５に示すように、各サンプリング点に対応する入力画像上の画素値がサンプル点画像の画素値となる。すべてのサンプリング点を入力画像全体に当てはめることにより、図６に示すようなサンプル点画像に変換することができる。
【００４６】
入力画像からサンプル点画像への変換方法には、最近傍法の他に、線形補間法（一次補間、二次補間など）がある。しかし、線形補間法を用いる場合には、計算処理量が最近傍法に比べて増大するので、計算量が少ない最近傍法を採用することが望ましい。
【００４７】
一方、最近傍法は、図４に例示したように、入力画像上の１画素がサンプル点画像上の複数の画素の対応する場合がある。特に撮像して得られた入力画像の上側部分では、サンプリング点のサンプリング間隔が１画素未満となり、図５に示すように、サンプル点画像で同じ画素値が連続することになるため、サンプル点画像での解像度が低下する。以下、サンプル点画像での解像度が低下を補うためのリーチ情報について説明する。
【００４８】
図７は注目画素の８近傍の周辺画素の一例を示す説明図であり、図８はリーチ情報により選択される８近傍の周辺画素の一例を示す説明図である。図７はリーチ情報を使用しない場合の注目画素とその８近傍の周辺画素を示し、図８はリーチ情報を使用した場合の注目画素とその８近傍の周辺画素を示す。
【００４９】
リーチ情報は、後述の画素値の二次微分（２階差分値）、周辺増分符号などを求める際に、入力画像上の同じ画素を使用しないようにするため、サンプル点画像上で注目画素の位置に対してどの位置の周辺画素を選択すればよいかを示す情報である。入力画像とサンプル点画像の座標間の対応関係は既知であるので、かかる対応関係からリーチ情報を求めることができる。
【００５０】
図７に示すように、注目画素（画素５）の８近傍には、右横の位置から反時計回りに、画素６、６、５、１、４、４、５、９の周辺画素が存在する。図７の破線で示すように、８個の周辺画素のうち、画素４、５、６が入力画像上で同一の画素である。このため、図７に示す状態で注目画素５の８近傍の周辺画素を採用した場合には、実際には車両が存在していて周辺画素の輝度値の変化が大きくなるはずであるにもかかわらず、注目画素の周辺画素の画素値（例えば、輝度値）の変化が少なくなる。このため、後述の二次微分（２階差分値）が小さくなり車両を検出しにくくなるとともに、周辺増分符号の背景との相関が大きくなり車両の部分を背景部分と誤判定することになる。
【００５１】
そこで、図８に示すように、サンプル点画像の画素（注目画素）毎に、８近傍の周辺画素の画素値が注目画素と同じ値にならないように、注目画素と各周辺画素との距離（画素数でもよい）をリーチ情報として求める。そして、二次微分（２階差分値）、周辺増分符号などを求める際には、各注目画素のリーチ情報を用いて周辺画素を選択する。リーチ情報を用いることにより、サンプル点画像で低下した解像度による車両検出性能の劣化を防止することができる。なお、リーチ情報は、車両の検出処理の間、変化することはないので、例えば、初期化の時点で一度だけ求めればよい。
【００５２】
サンプル点画像生成部１４は、画素位置特定手段としての機能を有し、撮像画像の画素毎に当該画素と画素値が異なる周辺の画素の位置情報であるリーチ情報を特定する。また、サンプル点画像生成部１４は、周辺画素特定手段としての機能を有し、特定したリーチ情報に基づいて周辺画素を特定する。これにより、撮像画像で同じ画素値が連続する場合でも、画素値が異なる周辺画素を特定して２階差分値を算出することができるので、撮像画像の解像度の低下を補うことができる。
【００５３】
２階差分値算出部１５は、算出手段としての機能を有し、サンプル点画像（撮像画像）の画素毎に当該画素（注目画素とも称する）の画素値と、当該画素の周辺の複数の周辺画素それぞれの画素値との２階差分値を算出する。画素値は、例えば、輝度値である。２階差分値とは、画素値の２次微分によるエッジ強度であり、注目画素の周辺画素の画素値の変化量（エッジ強度）を多値として扱う。本実施の形態においては、エッジ強度とは、画素値の２次微分によるエッジ強度を意味し、２階差分値とも称する。
【００５４】
図９はエッジ強度算出の一例を示す説明図である。前述のとおり、サンプル点画像では、上側部分などの空間解像度が小さい部分では、隣接する画素間の輝度差が大きくなる場合があり、単に輝度差の大小で車両の有無を判定すると、路面反射であるにもかかわらず車両と誤判定するおそれがある。そこで、本実施の形態では、サンプル点画像上の空間解像度が小さい部分であっても、路面反射の輝度の変化率は大きくない点に着目する。すなわち、画素の位置に対する輝度の２次微分をエッジ強度として算出し、算出したエッジ強度の大小により車両の部分であるのか、車両以外の路面反射などの部分であるのかを判定する。
【００５５】
サンプル点画像の路面反射部分では、横方向（左右方向）はヘッドライトによる２箇所の反射部分が存在し、それぞれの反射部分の中央付近でエッジ強度が大きくなる傾向があるものの、縦方向（上下方向）のエッジ強度は小さい。一方、車両部分では、バンパー、ヘッドライト、テールライト等により縦方向のエッジ強度は大きい傾向がある。そこで、２階差分値算出部１５は、路面反射部分と車両部分との違いを一層顕著にするために、図９に示すように、縦方向のフィルタを用いて、注目画素の上下方向に存在する２つの周辺画素それぞれの画素値を用いてエッジ強度を算出する。例えば、注目画素の輝度値をＩ、２つの周辺画素の輝度値をＩ１、Ｉ２とすると、注目画素のエッジ強度（２階差分値）は、絶対値｜Ｉ１−２×Ｉ＋Ｉ２｜／２の式で算出することができる。
【００５６】
この場合、サンプル点画像の空間解像度も考慮に入れて注目画素のリーチ情報を用いて周辺画素を選択する。なお、エッジ強度の算出式は、図９に例示するものに限定されるものではない。また、エッジ強度を算出する際に絶対値を２で除算することにより、エッジ強度の範囲を０〜２５５とすることができ、エッジ強度のデータ長を１バイトにして記憶容量の低減を図ることができる。
【００５７】
車両候補領域特定部１６は、特定手段としての機能を有し、２階差分値算出部１５で算出したエッジ強度（２階差分値）が所定の差分閾値より大きい画素を含む車両候補領域（移動体候補領域）を特定する。なお、エッジ強度（２階差分値）が所定の差分閾値より大きい画素を車両候補画素と称し、車両候補領域を構成する画素である。
【００５８】
図１０は車両候補領域の一例を示す模式図である。図１０Ａは、図１０Ｂのサンプル点画像との対比を容易にするため、入力画像上の車両及び路面反射の部分をサンプル点画像の大きさにして便宜上表したものである。車両候補領域は、エッジ強度が所定の差分閾値より大きい画素を車両候補画素として抽出し、抽出した車両候補画素をラベル付けし、同一のラベルが付けられた車両候補画素を１つの領域として繋げたものである。なお、ラベル付けは公知の手法を用いればよい。
【００５９】
図１０に示すように、サンプル点画像上で算出したエッジ強度を用いることにより、車両部分は車両候補領域として抽出することができ、路面反射部分は、おおむね除去することができる。
【００６０】
次に、車両候補領域をさらに精度良く特定するための車両候補画素の選定方法について説明する。車両候補画素の選定方法は、周辺増分符号の背景画像との相関を用いる方法、背景画像のエッジ部分のマスク処理を行う方法などがある。まず、車両候補画素の選定方法を実施していない補正前の車両候補領域について説明する。
【００６１】
図１１は補正前の車両候補領域の一例を示す模式図である。車両候補領域を抽出（特定）する場合に、例えば、図１０Ｂに示すように、フロントガラス、あるいはボンネットなどでは比較的輝度値の変化量であるエッジ強度はあまり大きな値とならない場合がある。このような場合には、車両候補画素を抽出した後でラベリングにより車両候補領域を抽出するときに、車両候補画素としてラベリングされていない画素で構成される領域を埋める補間処理を行う。この補間処理を行うことにより、一旦は背景（車両部分ではない）とされた路面標示の部分が車両候補画素として誤って抽出される。このため、図１１に示すように、路面標示部分と車両部分とが繋がった領域を車両候補領域として特定することになる。
【００６２】
また、路面標示が存在する部分で路面反射が発生した場合、路面標示のエッジ付近は車両候補画素として判定されやすくなり車両の誤検出が生じる問題が発生する。この問題を解消するために、従来は路面標示のエッジ及びエッジ周辺の画素をマスクして、当該画素に対しては車両の位置検出処理を行わないようにしていた。しかし、車両の誤検出を防止すべく、マスクする画素の範囲を拡張した場合に、遮音壁などによる格子影が路面上に発生したときは、車両の部分を車両ではないと判定されてしまい、逆に車両を検出することができないという弊害も発生した。
【００６３】
上述の問題又は弊害を解消すべく、本実施の形態の移動体検出装置１００は、車両候補画素の選定処理を行う。まず、周辺増分符号の背景画像との相関を用いる方法について説明する。
【００６４】
図１２は注目画素を含む周辺画素の輝度値の一例を示す説明図であり、図１３は注目画素の周辺増分符号の算出例を示す説明図である。図１２は、注目画素と、当該注目画素のリーチ情報により選定された周辺画素との輝度値を示す。輝度値（画素値）は、例えば、０から２５５までの数値で表すことができ、数値が大きいほど輝度が高い。図１２の例では、注目画素の輝度値が１４０であり、その周辺画素の輝度値は、右横の画素Ａ１から反時計周りの順に、２１７、２１６、１１０、１３４、１２９、１３０、１１９、２１１である。なお、輝度値は一例であって、これに限定されるものではない。
【００６５】
周辺増分符号生成部１７は、注目画素の輝度値と、注目画素の８近傍の周辺画素の輝度値とを比較し、それぞれの周辺画素の輝度値ａが、注目画素の輝度値ｗとの間で、例えば、ｗ＋α＜ａであれば、その周辺画素の位置に対応する符号成分を１（有効）とする。また、ｗ＋α≧ａであれば、その周辺画素の位置に対応する符号成分を０（無効）とする。ここで、αは所定の定数であって適宜設定することができ、例えば、α＝２０とすることができる。
【００６６】
図４の例で示す注目画素の周辺増分符号は、図５に示すようになる。すなわち、注目画素の８近傍の周辺画素を右横の画素から反時計周りの順に、Ａ１、Ａ２、…Ａ８とする。図１２及び図１３から、周辺画素Ａ１の輝度値ａは２１７であり、注目画素ｗの輝度値は１４０であるから、ｗ＋α＜ａの関係を満たす。従って、周辺画素Ａ１に対応する符号成分は１（有効）となる。同様にして他の周辺画素の符号成分を求めると、注目画素の周辺増分符号（Ａ８  Ａ７  …Ａ１）は、（１０００００１１）となり、８ビットの情報を用いて符号化したものとなる。８ビットの二進符号を１０進符号に変換することで、周辺増分符号は、１３１として表すこともできる。
【００６７】
周辺増分符号生成部１７は、サンプル点画像及び後述の背景画像について周辺増分符号を生成する。なお、サンプル点画像の周辺増分符号の生成は、入力画像がサンプル点画像に変換される都度行うことができる。また、背景画像の周辺増分符号の生成は、背景画像の初期化、更新の都度行うことができる。
【００６８】
周辺増分符号生成部１７は、サンプル点画像及び背景画像の間で周辺増分符号の差分の正負を考慮して、周辺増分符号の相関値を算出する。例えば、相関値の範囲を０〜８とし、相関値が大きいほど車両としての信頼性が高いと定義した場合には、例えば、相関値が４未満の画素は車両としての信頼性が低いとして、車両候補画素として選定しない。これにより、周辺増分符号の相関値が低い画素は、車両の位置の検出処理から除外することができる。
【００６９】
次に、背景画像のエッジ部分のマスク処理について説明する。背景画像生成部１８は、背景画像の初期化とともに、時系列的に取得されるサンプル点画像を用いて背景画像の更新を行う。背景画像の生成は、例えば、路面模様のエッジ特徴から白線、路面標示などの背景を生成する。
【００７０】
２階差分値算出部１５は、背景画像の画素毎に当該画素（注目画素とも称する）の画素値と、当該画素の周辺の複数の周辺画素それぞれの画素値とのエッジ強度（２階差分値）を算出する。２階差分値算出部１５は、エッジ強度が所定の背景差分閾値以上の画素を識別する識別情報を記憶部２２に記憶する。識別情報は、画素の位置を識別することができる情報であればよく、例えば、画素の座標（ｘｙ座標）、画素の番号などである。
【００７１】
マスク処理部１９は、サンプル点画像の各画素のうち、背景画像のエッジ強度が所定の背景差分閾値以上の画素に対応する画素（例えば、ｘｙ座標が同じ画素）に対してマスク処理を行う。ここでマスク処理は、後述の車頭候補領域特定部２０が行う処理から除外することである。背景画像内でエッジ強度が大きい画素は、例えば、路面標示のエッジ部分であり、誤って車両であると判定されやすい画素である。マスク処理を行うことにより、誤って車両と判定されやすい画素については、車両検出処理から除外することができるので、車両の位置を精度よく検出することができる。
【００７２】
なお、マスク処理は、２階差分値算出部１５による算出処理、又は車頭位置決定部２１による統計値の算出処理を行わないようにすることも含む。
【００７３】
また、従来であれば路面標示などを除外するためにエッジと判定された画素は車両の位置検出処理から除外し、かつ除外する範囲を拡張させていた。本実施の形態では、単にエッジ画素を除外するのではなく、エッジ強度という評価基準を導入し、エッジ強度が所定の背景差分閾値以上の画素に対応するサンプル点画像の画素を車両の検出処理から除外することにより、従来発生していた格子影による車両の検出もれを防止することができる。なお、上述の周辺増分符号の相関を用いる方法と背景画像のエッジ部分のマスク処理とは、いずれか一方のみを用いてもよく、あるいは両方を用いてもよい。
【００７４】
図１４は車両候補画素の選定を実施した補正後の車両候領域の一例を示す模式図である。図１４に示す車両候補領域は、車両候補画素の選定処理を行うことにより、車両検出処理に不要な画素を除外し、最終的に後述の車頭候補領域特定処理の対象領域となる領域を示す。図１１に例示した補正前の車両候補領域と対比すると、路面標示部分が除去されていることが解る。
【００７５】
次に、車頭候補領域の特定方法について説明する。車頭候補領域特定部２０は、判定手段及び位置特定手段としての機能を有する。車頭候補領域特定部２０は、サンプル点画像の車両候補領域に対して、所定の大きさの判定範囲をサンプル点画像の下方から上方に向かって縦方向に所定の距離ずつ移動させる。そして移動させる都度、所定の判定条件を充足するか否かの判定処理を行う。
【００７６】
図１４に示すように、判定範囲は、例えば、矩形状とすることができ、横方向の幅は車両等の車幅程度とすることができ、縦方向の高さは、例えば、車両のバンパー下部付近からヘッドライトの上部付近を含む程度とすることができる。所定の判定条件について後述する。
【００７７】
車頭候補領域特定部２０は、判定条件を充足すると判定した判定範囲を車頭候補領域（位置候補領域）として特定する。すなわち、車両候補領域を含む領域に対してサンプル点画像の下方から上方に向かって判定範囲を所定距離毎移動させ、移動させる都度判定条件の充足・非充足を判定する。非充足の場合には、判定範囲内には、車頭又は車尾が存在しないと判定し、判定範囲をさらに所定距離だけ移動させて判定処理を繰り返す。そして、最初に判定条件が充足すると判定された判定範囲には、車頭又は車尾が存在すると判定し、当該判定範囲を車頭候補領域として特定する。
【００７８】
なお、車両を前方から撮像する場合には、車頭候補領域には、車頭が含まれ、車両を後方から撮像する場合には、車頭候補領域には、車尾が含まれるものとする。すなわち、本実施の形態において、車頭候補領域は車尾も含むものである。
【００７９】
次に、車頭候補領域であるための判定条件について説明する。第１判定条件は、判定範囲のエッジ強度の分散値（分散）が所定の分散閾値以上であることである。第２判定条件は、判定範囲に対応する背景画像の背景判定範囲のエッジ強度の分散値に対する判定範囲のエッジ強度の分散値の比である分散比が所定の分散比閾値以上であることである。そして、第３判定条件は、判定範囲内の画素のうち車両候補領域に含まれる画素の画素数が所定の画素数閾値以上であることである。
【００８０】
まず、第１判定条件について説明する。車頭候補領域特定部２０は、分散値算出手段としての機能を有し、判定範囲の各画素のエッジ強度の分散値を算出する。分散値は、判定範囲の各画素のエッジ強度が、判定範囲のエッジ強度の平均値に対してどの程度ばらついているか（分散しているか）を示す指標である。ライト、バンパー等のテクスチャが存在する部分では分散値が大きくなる。一方、路面標示を含む路面の反射部分では分散値は小さくなる。
【００８１】
車頭候補領域特定部２０は、算出した分散値が所定の分散閾値以上である場合、判定条件（第１判定条件）を充足すると判定する。分散値を用いることにより、路面標示にライトの光が当たって反射して路面反射が存在している場合に、エッジ強度が大きい画素が存在したとしても、路面反射によるエッジ強度の大きな画素の数は少ないため、分散値は小さくなるので、路面反射の影響を除外することができ、車両の位置を精度よく検出することができる。
【００８２】
次に、第２判定条件について説明する。車頭候補領域特定部２０は、背景画像内の領域であって判定範囲に対応する背景判定範囲の各画素のエッジ強度の分散値を算出する。車頭候補領域特定部２０は、背景判定範囲の分散値に対する判定範囲の分散値の分散比が所定の分散比閾値以上である場合、判定条件（第２判定条件）を充足すると判定する。
【００８３】
時間経過に伴い撮像装置２００のレンズの汚れ等により画像全体のコントラストが低下する。画像のコントラストが低下するとエッジ強度も低下するので車両候補領域の分散値も低下する。しかし、画像のコントラストが低下した場合、背景画像のコントラストも同様に低下するので、背景画像の分散値に対する車両候補領域の分散値の比（分散比）はあまり変化しないと考えることができる。そこで、分散比が所定の分散比閾値以上であることを判定条件とすることにより、コントラストが低下による影響を防止して、車両を検出することができなくなる事態を防止することができる。
【００８４】
次に、第３判定条件について説明する。車頭候補領域特定部２０は、計数手段としての機能を有し、判定範囲内の画素のうち、車両候補領域に含まれる画素の数を計数する。車頭候補領域特定部２０は、計数した画素数が所定の画素数閾値以上である場合、判定条件（第３判定条件）を充足すると判定する。
【００８５】
車両候補領域に含まれる画素が、判定範囲内に多く存在するほど、判定範囲が車両部分の領域にある可能性が高くなる。そこで、判定範囲内の画素のうち、車両候補領域に含まれる画素数が画素数閾値以上であることを判定条件とすることにより、車両を精度良く検出することができる。なお、画素数が所定の画素数閾値以上であるか否かを判定条件とする代わりに、判定範囲内の全画素数に対する車両候補領域に含まれる画素数の比率が、所定の比率閾値以上であるか否かを判定条件とすることもできる。
【００８６】
なお、判定範囲が車頭候補領域であるか否かを判定する判定条件としては、前述の第１乃至第３判定条件のすべてを充足することを条件としてもよく、あるいは、いずれか１つ又は２つの組み合わせでもよい。
【００８７】
次に、車頭位置の決定方法について説明する。車頭位置の決定は、車頭候補領域を用いて行われる。図１５は車頭位置の決定方法の一例を示す説明図である。図１５Ａは車頭候補領域を模式的に表したものである。図１５Ｂは車頭候補領域の横方向ライン毎のエッジ強度の合計値を表したものである。
【００８８】
車頭位置決定部２１は、統計値算出手段としての機能を有し、車頭候補領域（位置候補領域）内の横方向ラインに含まれる複数の画素それぞれのエッジ強度の合計値（統計値）を横方向ライン毎に算出する。すなわち、車頭候補領域の横方向ライン毎に各画素のエッジ強度の合計値を算出する。なお、エッジ強度の統計値としては、合計値に限定されるものではなく、例えば、平均値、中央値、画素のエッジ強度に当該画素の位置に応じた重み付けをした値などを使用することもできる。重み付けは、例えば、車頭候補領域内の横方向ライン上の画素の位置、あるいは縦方向ラインの画素の位置に応じて重み付け係数を定めておくことにより行うことができる。
【００８９】
車頭位置決定部２１は、検出手段としての機能を有し、エッジ強度の合計値が最大となる横方向ラインの位置を車両の位置（車頭位置又は車尾位置）として検出する。なお、２階差分値の合計値が所定の閾値以上である横方向ラインのうち、最も下方の横方向ラインの位置を移動体の位置として検出することもできる。
【００９０】
車頭候補領域は、判定範囲をサンプル点画像の下方から上方に移動させて、所定の判定条件を充足した領域であり、例えば、車両を前方から撮像する場合には、車頭部分を含む領域に相当し、ナンバープレート、バンパー、ヘッドライト、フロントガラス、フロントグリルなどを含む領域である。また、例えば、車両を後方から撮像する場合には、車頭候補領域は、車尾部分を含む領域に相当し、ナンバープレート、テールランプ、トランク、トラックの荷台、バンパーなどを含む領域である。すなわち、車頭候補領域の下方部分は、路面又は路面反射に対応する領域である可能性ある。サンプル点画像上の車両部分に対応する画素では、エッジ強度が大きくなるのに対し、路面又は路面反射などの車両部分以外の部分に対応する画素では、エッジ強度が小さくなる。そこで、例えば、車頭候補領域内の横方向ライン毎に各画素のエッジ強度の合計値が最大となる横方向ラインの位置を車頭位置又は車尾位置とすることにより、車頭候補領域の中でさらに最適な車頭又は車尾の位置を決定することができるので、車両の位置を精度良く検出することができる。
【００９１】
次に、本実施の形態の移動体検出装置１００の動作について説明する。図１６は本実施の形態の移動体検出装置１００による移動体検出の処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、便宜上、制御部１０を処理の主体として説明する。図１６に示すように、制御部１０は、入力画像を取得し（Ｓ１１）、入力画像のインタレース解除を行う（Ｓ１２）。
【００９２】
制御部１０は、インタレース解除が行われた入力画像を用いてサンプル点画像を生成し（Ｓ１３）、背景画像を生成する（Ｓ１４）。制御部１０は、サンプル点画像及び背景画像の周辺増分符号を生成する（Ｓ１５）。
【００９３】
制御部１０は、サンプル点画像で二次微分によるエッジ強度を算出し（Ｓ１６）、エッジ強度が所定の差分閾値より大きい画素を車両候補画素として抽出し、抽出した車両候補画素をラベリングして車両候補領域を特定する（Ｓ１７）。
【００９４】
制御部１０は、車頭候補領域の判定処理を行う（Ｓ１８）。車頭候補領域の判定の処理手順は後述する。制御部１０は、車頭候補領域の有無を判定する（Ｓ１９）。車頭候補領域がある場合（Ｓ１９でＹＥＳ）、制御部１０は、車頭位置決定を行い（Ｓ２０）、処理を終了する。車頭候補領域がない場合（Ｓ１９でＮＯ）、制御部１０は、車頭なしと判定し（Ｓ２１）、処理を終了する。
【００９５】
図１７は車頭候補領域の判定の処理手順の一例を示すフローチャートである。制御部１０は、判定範囲の位置を設定し（Ｓ１０１）、判定範囲の位置が所定の上限位置であるか否かを判定する（Ｓ１０２）。所定の上限位置でない場合（Ｓ１０２でＮＯ）、制御部１０は、判定範囲内の画素のうち、車両候補領域である画素の画素数を計数する（Ｓ１０３）。
【００９６】
制御部１０は、計数した画素数が画素数閾値以上であるか否かを判定し（Ｓ１０４）、計数した画素数が画素数閾値以上である場合（Ｓ１０４でＹＥＳ）、判定範囲のエッジ強度の分散値が分散閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ１０５）。
【００９７】
エッジ強度の分散値が分散閾値以上である場合（Ｓ１０５でＹＥＳ）、制御部１０は、背景判定範囲の分散値に対する判定範囲の分散値の分散比が分散比閾値以上であるか否かを判定し（Ｓ１０６）、分散比が分散比閾値以上である場合（Ｓ１０６でＹＥＳ）、判定範囲を車頭候補領域として特定し、車頭候補領域ありと判定し（Ｓ１０７）、処理を終了する。
【００９８】
制御部１０は、計数した画素数が画素数閾値以上でない場合（Ｓ１０４でＮＯ）、エッジ強度の分散値が分散閾値以上でない場合（Ｓ１０５でＮＯ）、あるいは分散比が分散比閾値以上でない場合（Ｓ１０６でＮＯ）、判定範囲を所定の距離だけ上方へ移動し（Ｓ１０８）、ステップＳ１０２以降の処理を続ける。判定範囲の位置が所定の上限位置である場合（Ｓ１０２でＹＥＳ）、制御部１０は、車頭候補領域なしと判定し（Ｓ１０９）、処理を終了する。
【００９９】
なお、図１６及び図１７に例示した処理は、入力画像が取得される都度、繰り返し実行することができる。また、図１７において、ステップＳ１０３、Ｓ１０４及びＳ１０５の処理の一部は省略することができる。
【０１００】
移動体検出装置１００は、ＣＰＵ、ＲＡＭなどを備えた汎用コンピュータを用いて実現することもできる。すなわち、図１６及び図１７に示すような、各処理手順を定めたコンピュータプログラムをＤＶＤなどの記録媒体に記録しておく。そして、当該記録媒体に記録したコンピュータプログラムを光ディスク装置等で読み込ませることにより、コンピュータに備えられたＲＡＭにロードし、コンピュータプログラムをＣＰＵで実行することにより、コンピュータ上で移動体検出装置を実現することができる。
【０１０１】
以上に開示された実施の形態及び実施例は、全ての点で例示であって制限的なものではないと考慮されるべきである。本発明の範囲は、以上の実施の形態及び実施例ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての修正や変形を含むものと意図される。
【符号の説明】
【０１０２】
１０  制御部
１１  インタフェース部
１２  インタレース解除部
１３  フィルタ部
１４  サンプル点画像生成部
１５  ２階差分値算出部
１６  車両候補領域特定部
１７  周辺増分符号生成部
１８  背景画像生成部
１９  マスク処理部
２０  車頭候補領域特定部
２１  車頭位置決定部
２２  記憶部
【図１】
2014149737.tif 000003
【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６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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