(57)【要約】【課題】特徴量と基準特徴量の相関関係が良くなり、算出された相関値が正確な値になる。【解決手段】ステレオ画像に基づいて生成する視差画像に基づいて視差マップを生成する視差マップ生成部１４−２と、視差画像に基づいてステレオ撮像手段から物体までの距離を算出するとともに、検出対象物の距離ごとの視差マップのうち算出した距離に対応する基準視差マップと、視差マップ生成部１４−３によって生成された視差マップとを比較して物体に相当する画像部の検出を行う物体検出部１４−５とを備えている。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像手段により取得した撮像画像に基づいて物体に相当する画像部の特徴量を生成し、生成した特徴量と検出対象の物体が存在しないときに撮像した画像から取得した輝度画像に基づいて生成する基準特徴量とに基づいて撮像画像内で物体に相当する画像部の検出を行う物体検出装置において、
前記撮像手段から物体までの距離を検出する距離検出手段と、
距離ごとの基準特徴量のうち、前記距離検出手段によって検出した距離に対応する基準特徴量と、前記特徴量とを比較して撮像画像内で物体に相当する画像部の検出を行う物体検出手段と
を備えることを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
請求項１記載の物体検出装置において、
前記撮像手段を複数備え、前記各撮像手段により取得した各撮像画像に基づいて生成する視差画像に基づいて視差ヒストグラムを作成する視差ヒストグラム作成手段を備え、
前記距離検出手段は、前記視差画像に基づいて前記ステレオ撮像手段から物体までの距離を検出し、
前記物体検出手段は、距離ごとの視差ヒストグラムのうち前記距離検出手段によって検出した距離に対応する基準視差ヒストグラムと、前記視差ヒストグラム生成手段によって生成された前記視差ヒストグラムとを比較して撮像画像内で物体に相当する画像部の検出を行うことを特徴とする物体検出装置。
【請求項３】
請求項２記載の物体検出装置において、
前記基準視差ヒストグラムを距離毎に記憶する基準視差ヒストグラム記憶手段を備え、
前記物体検出手段は、前記距離検出手段によって検出した距離に対応する前記基準視差ヒストグラムを前記基準視差ヒストグラム記憶手段から読み出し、読み出した前記基準視差ヒストグラムと前記視差ヒストグラムとを比較して物体の検出を行うことを特徴とする物体検出装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の物体検出装置において、
少なくとも前記撮像画像及び前記物体検出手段による検出結果を表示する画像表示手段を有することを特徴とする物体検出装置。
【請求項５】
請求項４記載の物体検出装置において、
前記画像表示手段は、前記撮像画像及び前記検出結果を重畳表示させた画像を表示することを特徴とする物体検出装置。
【請求項６】
請求項２記載の物体検出装置において、
前記各撮像画像間で相互に対応する部分画像を検出し、該部分画像間の視差で構成される視差画像を生成する視差画像生成手段を有することを特徴とする物体検出装置。
【請求項７】
請求項２記載の物体検出装置において、
前記視差ヒストグラム生成手段は、前記視差画像の縦方向を走査することで視差ヒストグラムを生成することを特徴とする物体検出装置。
【請求項８】
請求項３記載の物体検出装置において、
前記基準視差ヒストグラム記憶手段には、検出対象の画像部に対する距離ごとの基準特徴量として、検出対象の画像部の、ピクセル幅、ピクセル高さ、検出対象の画像部の中心Ｘ座標と無限遠Ｘ座標との差分の絶対値の特徴量を記憶していることを特徴とする物体検出装置。
【請求項９】
請求項３〜８のいずれかに記載の物体検出装置において、
前記物体検出手段は、前記視差ヒストグラム生成手段によって生成された前記視差ヒストグラムに対し、２値化処理及びラベリング処理を行った後、各ラベル領域の視差ヒストグラムと前記基準視差ヒストグラムとの差分に基づいて撮像画像内で物体に相当する画像部の検出を行うことを特徴とする物体検出装置。
【請求項１０】
撮像手段により取得した撮像画像に基づいて物体に相当する画像部の特徴量を生成し、生成した特徴量と検出対象の物体が存在しないときに撮像した画像から取得した輝度画像に基づいて生成する基準特徴量とに基づいて撮像画像内で物体に相当する画像部の検出を行う物体検出方法において、
前記撮像手段から物体までの距離を検出する距離検出工程と、
距離ごとの基準特徴量のうち、前記距離検出工程で検出した距離に対応する基準特徴量と、前記特徴量とを比較して撮像画像内で物体に相当する画像部の検出を行う物体検出工程と
を有することを特徴とする物体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像画像内に存在する物体の画像部を検出する物体検出装置及び物体検出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
この種の物体検出装置としては、例えば、車両の運転者の運転負荷を軽減させるための、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）等の運転者支援システムに利用されるものが知られている。このような車両走行支援システムにおいては、自車両の前方を撮像し、撮像画面内の歩行者や先行車などの物体に相当する画像部を監視し物体に衝突しそうならば警報を鳴らす機能を実現する。この機能を実現するためには、上記物体を検出することが必要となる。従来から様々な物体検出装置が提案されている。
【０００３】
特許文献１の物体検出装置では、自車両の前方における狙いの監視領域を複数の撮像手段よって撮像する。各撮像手段が撮像した各撮像画像の輝度情報に基づいて監視領域の位置をあらわす三次元情報を算出する。この三次元情報に基づいて物体が存在する可能性のある物体領域を抽出し、抽出した物体領域に基づいて狙いのヒストグラム計算領域を決定する。そして、そのヒストグラム計算領域内の特徴画像から特徴ヒストグラム（特徴量）を作成する。特徴画像は、撮像画像内の各画素が有している色情報を例えば黒色の濃淡の変化であらわした画像である。そして、特徴ヒストグラムは、ヒストグラム計算単位領域内における特徴画像の各画素値の画素数から作成されるヒストグラムである。
【０００４】
一方、基準時に撮像して得られた撮像画像に基づいて基準特徴ヒストグラム（基準特徴量）を作成する。具体的には、基準時に各撮像手段が撮像した各撮像画像の輝度情報に基づいて監視領域の位置をあらわす三次元情報を算出する。この三次元情報に基づいて物体領域を抽出し、抽出した物体領域に基づいてヒストグラム計算領域を決定する。そして、そのヒストグラム計算領域内の特徴画像から基準特徴ヒストグラム（基準特徴量）を作成する。そして、特徴ヒストグラムと基準特徴ヒストグラムとの相関値を算出し、その相関値によって物体領域内の画像が歩行者や先行車などの物体に相当する画像部であるのか、背景部分に相当する画像部であるのかを判定して物体検出を行っている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１の物体検出装置では、基準特徴ヒストグラムを基準時に各撮像手段によって撮像して得られた各撮像画像の輝度情報に基づいて三次元情報を算出している。この三次元情報は、基準時に自車両の前方を複数の撮像手段よって撮像した各撮像画像から算出されたものである。そして、三次元情報のうち、撮像手段から物体までの距離の情報は、基準時に撮像したときの距離情報である。このため、三次元情報に基づいて抽出された物体領域からのヒストグラム計算領域内の特徴画像から作成された基準特徴ヒストグラムは、基準時に設定された距離で得られた各撮像画像の特徴画像を構成する画素の各画素値の画素数によって作成されたヒストグラムである。狙いの監視領域を複数の撮像手段よって撮像したときの撮像手段から物体までの距離は、自車両の位置に応じて変わり、基準時に設定された距離とは異なることが多い。このため、特徴ヒストグラムを構成している各画素値の画素数は、基準特徴ヒストグラムを構成している各画素値の画素数と異なることが多くなる。これにより、距離が互いに異なる特徴ヒストグラムと基準特徴ヒストグラムとの相関関係が悪くなり、算出された相関値も正確な値にならない。
【０００６】
本発明は以上の問題点に鑑みなされたものであり、その目的は以下のとおりである。特徴量と基準特徴量との相関関係が良くなり、算出される相関値が正確になる、物体検出装置及び物体検出方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、請求項１の発明は、撮像手段により取得した撮像画像に基づいて物体に相当する画像部の特徴量を生成し、生成した特徴量と検出対象の物体が存在しないときに撮像した画像から取得した輝度画像に基づいて生成する基準特徴量とに基づいて撮像画像内で物体に相当する画像部の検出を行う物体検出装置において、前記撮像手段から物体までの距離を検出する距離検出手段と、距離ごとの基準特徴量のうち、前記距離検出手段によって検出した距離に対応する基準特徴量と、前記特徴量とを比較して撮像画像内で物体に相当する画像部の検出を行う物体検出手段とを備えることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００８】
撮像手段から物体までの距離に対して逆二乗則で物体に相当する画像部を構成する画素の数が変わる。このため、同じ物体の画像部に対して特徴量は距離毎に異なる。この特徴量は、例えば撮像手段により取得した撮像画像に基づいて生成する輝度画像から算出される輝度ヒストグラムや複数の撮像手段により取得した各撮像画像に基づいて生成する視差画像から算出される視差ヒストグラムである。本発明では、距離検出手段によって撮像手段から物体までの距離を検出する。そして、検出した距離に対応する基準特徴量と、撮像画像に基づいて生成した物体に相当する画像部の特徴量とを比較する。距離ごとの基準特徴量は、撮像手段から検出対象物までの距離の変化による検出対象物に相当する画像部を構成する画素数の変化に対応する特徴量である。距離ごとの基準特徴量を、例えば上記輝度ヒストグラム又は上記視差ヒストグラムのヒストグラムであらわす場合、そのヒストグラムは、距離ごとに異なる検出対象物に相当する画像部を構成する画素の各画素値の画素数によって生成されたヒストグラムとなる。
【０００９】
一方、撮像画像内で物体に相当する画像部の特徴量も上記輝度ヒストグラム又は上記視差ヒストグラムのヒストグラムであらわす場合、そのヒストグラムは、撮像手段から任意の距離で撮像した撮像画像内の物体に相当する画像部を構成する画素の各画素値の画素数によって生成されたヒストグラムである。そして、距離ごとの基準特徴量のうち、距離検出手段によって検出した距離の基準特徴量をあらわしたヒストグラムを用いて、特徴量をあらわしたヒストグラムとを比較して互いの相関をとっている。特徴量をあらわしたヒストグラムを構成している各画素値の画素数は、基準特徴量をあらわしたヒストグラムを構成している各画素値の画素数とは略同じである。これにより、特徴量と基準特徴量との相関関係が良くなり、算出された相関値が正確な値になる、という特有な効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施形態の物体検出装置の構成を示す概略図である。
【図２】本実施形態の物体検出装置におけるＭＰＵ（Micro Processing Unit）の構成を示すブロック図である。
【図３】左画像及び右画像、各画像をステレオマッチング処理した結果の視差画像の例を示す図である。
【図４】視差データのヒストグラムを示す図である。
【図５】輝度画像上の物体とＵマップとの位置関係の例を示す図である。
【図６】基準特徴量データの一例を示す図である。
【図７】本実施形態の物体検出方法の処理を示すフローチャートである。
【図８】検出対象の画像部の探索の様子を示す図である。
【図９】検出結果画像の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の物体検出装置をステレオカメラに適用した一実施形態について図面を参照して説明する。
図１は本実施形態の物体検出装置の構成を示す概略図である。図１の物体検出装置１０は前方車両検出機能を有している。同図に示す物体検出装置１０は、左カメラ１１、右カメラ１２、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）１３、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）１４、フレームバッファ１５、メモリ１６及び画像表示装置１７を有している。左カメラ１１及び右カメラ１２は、ステレオ画像を取得するため、左右に、かつ平行に取り付けた２台のカメラであり、レンズと撮像センサをそれぞれ備えている。ＦＰＧＡ１３は、左カメラ１１及び右カメラ１２で取得したステレオ画像から視差データを高速に算出する。ＭＰＵ１４は、視差マップの生成や物体検出処理を行う。フレームバッファ１５は、撮影画像、視差データや検出結果画像などを記憶する。メモリ１６には、物体検出処理に用いるための各カメラからの距離に応じた検出対象の特徴量を示す基準特徴量が記憶されている。画像表示装置１７は物体検出処理の結果やカメラ画像を表示する。
【００１２】
図２は本実施形態の物体検出装置におけるＭＰＵの構成を示すブロック図である。ＭＰＵ１４は、ステレオ画像取得部１４−１、視差画像生成部１４−２、視差マップ生成部（視差ヒストグラム生成手段）１４−３、基準特徴量記憶部（基準視差ヒストグラム記憶手段）１４−４、物体検出部１４−５、及び画像表示部１４−６を備えている。ステレオ画像取得部１４−１は、左右の２台のカメラを平行に取り付け、左カメラと右カメラで撮影したステレオ画像を取得する。視差画像生成部１４−２では、取得したステレオ画像からステレオマッチング処理を行い、視差画像を生成する。視差マップ生成部１４−３は、視差画像上の視差ヒストグラムを作成する。基準特徴量記憶部１４−４には、物体検出処理で用いる検出対象の距離ごとの基準特徴量がユーザによって物体検出処理前に記憶（プリセット）される。物体検出部１４−５は、視差マップと視差画像と基準特徴量とから物体検出の処理を行う。画像表示部１４−６には、撮像画像及び検出結果の画像が少なくとも表示される。ここで、左画像及び右画像の各画像をステレオマッチング処理した結果の視差画像の例を図３に示す。
【００１３】
そして、視差マップ生成部１４−３によって生成される視差マップは、図４に示すように、視差画像上のＸ方向走査による視差データのヒストグラム（以下Ｕマップ（Ｕ  disparity map）と称す）である。具体的には、視差画像のＸ方向の走査毎に視差の度数を計数し、各度数毎の計数値をグラフにしたものがＵマップである。また、輝度画像とＵマップとの位置関係の例を図５に示す。基準特徴量記憶部１４−４には、物体検出処理で利用する検出対象の画像部までの距離ごとの基準特徴量をユーザが物体検出処理前に記憶（プリセット）する。距離に応じて画像上で常に一定の値をとる基準特徴量は、物体までの距離が既知である場合、検出対象の画像部の基準特徴量を期待値とすることで効果的な検出ができると考えられる。この基準特徴量の内容としては、ステレオ撮像手段からの視差データとその視差データにおける検出対象の画像部の基準特徴量が関連付けられたデータである必要がある。
【００１４】
ここで、本実施形態で用いる距離ごとの基準特徴量は次の通りである。
ｉ番目の視差データであり、Ｄｉと表示する。各視差データにおける検出対象のピクセル幅であり、Ｗｉと表示する。各視差データにおける検出対象のピクセル高さであり、Ｈｉと表示する。各視差データにおける検出対象の中心Ｘ座標と無限遠Ｘ座標の差分の絶対値であり、Ａｉと表示する。そして、基準特徴量のデータの一例を図６に示す。図６に示すように、視差データと関連付けられた各特徴量を各基準特徴量として記憶される。
【００１５】
図７は本実施形態の物体検出方法の処理を示すフローチャートである。図２の物体検出部１４−５では、Ｕマップと視差画像と基準特徴量を用いて、物体位置の検出を行う。先ず、入力されたＵマップのノイズを除去するため２値化処理を行う（ステップＳ１０１）。Ｕマップの２値データのラベリングを行い（ステップＳ１０２）。各ラベル領域の基準特徴量を算出する（ステップＳ１０３）。本実施形態で算出する基準特徴量は次のとおりである。ｊ番目のラベル領域の平均視差データであり、Ｄ＿Ｌｊと表示する。ラベル領域の最小Ｘ座標であり、Ｘｍｉｎ＿Ｌｊと表示する。ラベル領域の最大Ｘ座標であり、Ｘｍａｘ＿Ｌｊと表示する。ラベル領域のピクセル幅であり、Ｗ＿Ｌｊ（＝（Ｘｍａｘ＿Ｌｊ）−（Ｘｍｉｎ＿Ｌｊ））と表示する。ラベル領域のＵマップ値の和であり、Ｕ＿Ｌｊと表示する。このＵ＿Ｌｊは、視差データの出現回数の和である。ラベル領域の中心Ｘ座標と無限遠Ｘ座標の差分の絶対値であり、Ａ＿Ｌｊと表示する。このうち、Ｘｍｉｎ＿Ｌｊ及びＸｍａｘ＿Ｌｊは、検出走査時に用いる値である。その他の、Ｄ＿Ｌｊ、Ｗ＿Ｌｊ、Ｕ＿Ｌｊ及びＡ＿Ｌｊは、基準特徴量との一致度合いを比べるために利用する。なお、Ａ＿Ｌｊは、画像中心が無限遠位置になるカメラの取り付けであれば、無限遠Ｘ座標＝画像中心Ｘ座標でよい。各ラベル領域が検出対象の画像部の領域かどうか調べるため、ラベル領域の特徴量と基準特徴量との差分を計算して差分値を閾値で判定する（ステップＳ１０４、Ｓ１０５）。これにより、検出対象の画像部のラベル領域かどうか決定する。
【００１６】
ｊ番目のラベル領域とｉ番目の距離に基づいて評価する。具体的には、基準特徴量の評価値をＥ（ｊ，ｉ）とすると、以下の評価式を用いる。
Ｅ（ｊ，ｉ）＝ｍ１×｜Ｄｉ−（Ｄ＿Ｌｊ）｜＋ｍ２×｜Ｗｉ−（Ｗ＿Ｌｊ）｜＋ｍ３×｜Ｗｉ×Ｈｉ−（Ｕ＿Ｌｊ）＋ｍ４｜Ａｉ−（Ａ＿ＬＪ）｜
【００１７】
但し、ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４は重み係数である。
このとき、Ｅ（ｊ，ｉ）ならば、ｊ番目のラベル領域を検出対象の領域とする。そして、Ｅ（ｊ，ｉ）＜Ｔ１ならば（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、ｊ番目のラベル領域を検出対象の領域とする。Ｔ１は評価式の閾値である。検出対象の画像部のラベル領域を決定する（ステップＳ１０６）。続いて、検出対象の画像部のラベル領域に対応した視差画像上の領域を探索する（ステップＳ１０７）。そのために、ラベル領域と同じピクセル幅と対応する基準特徴量のピクセル高さのサイズをもつ領域を走査領域として、その走査領域の平均視差を算出する（ステップＳ１０８）。そして、走査領域における平均視差と検出対象の画像部のラベル領域における平均視差との差分を算出する（ステップＳ１０９）。その差分が閾値Ｔ２より小さければ（ステップＳ１１０：ＹＥＳ）、その走査領域はラベル領域に対応していると考えられる。以下の評価式を用いる。探索の様子を図８に示す。
【００１８】
視差画像上の（ｋ番目の）領域（（Ｘｍｉｎ＿Ｌｊ）≦ｘ≦（Ｘｍａｘ＿Ｌｊ）、ｋ≦ｙ≦ｋ＋Ｈｉ(ｋ＝０，１，２，・・・)）について
Diff（ｋ）＝｜（ｋ番目領域内平均視差）−（Ｄ＿Ｌｊ）｜
なお、視差０のデータは平均視差に加えない。
このとき、最小のDiff(k)の領域を検出結果領域とする（ステップＳ１１１）。ステレオ撮像手段からの各種画像に、検出領域を枠などで重畳表示した画像である検出結果画像をユーザが確認するため、図２の画像表示部１４−６に画像として出力される。その検出結果画像の一例を図９に示す。画像表示部１４−６には、検出した対象までの視差データ（Ｄ＿Ｌｊ）から換算する距離と上記の検出結果領域の枠とを、輝度画像に重畳表示させて検出結果画像として表示される。なお、視差データを距離に換算する式は以下のとおりである。
距離Ｚ＝（Ｆ×Ｂ）／（Ｄ＿Ｌｊ）
但し、Ｆ＝レンズの焦点距離、Ｂ＝ステレオカメラの基線長である。
【００１９】
以上に説明したものは一例であり、本発明は、次の態様毎に特有の効果を奏する。
（態様１）
撮像手段から物体までの距離を検出する距離検出手段と、距離ごとの基準特徴量のうち、距離検出手段によって検出した距離に対応する基準特徴量と、特徴量とを比較して物体の検出を行う物体検出手段とを備える。これによれば、上記実施形態について説明したように、ステレオ撮像手段から物体までの距離に対して逆二乗則で物体に相当する画像部を構成する画素の数が変わる。このため、同じ物体の画像部に対して視差マップ生成部１４−３によって生成された視差ヒストグラムは距離毎に異なる。ステレオ撮像手段から物体までの距離を算出し、算出した距離に対応する基準視差ヒストグラムと、視差マップ生成部１４−３によって作成された視差ヒストグラムとを比較する。視差ヒストグラムを構成する各画素値の画素数は、基準視差ヒストグラムを構成する各画素値の画素数とは略同じである。これにより、視差ヒストグラムと基準視差ヒストグラムの相関関係が良くなり、算出された相関値が正確な値になる。
（態様２）
（態様１）において、撮像手段を複数備え、各撮像手段により取得した各撮像画像に基づいて生成する視差画像に基づいて視差ヒストグラムを作成する視差ヒストグラム作成手段を備え、距離検出手段は、視差画像に基づいてステレオ撮像手段から物体までの距離を検出し、物体検出手段は、距離ごとの視差ヒストグラムのうち距離検出手段によって検出した距離に対応する基準視差ヒストグラムと、視差ヒストグラム生成手段によって生成された視差ヒストグラムとを比較して物体の検出を行う。これによれば、上記実施形態について説明したように、ステレオ撮像手段から物体までの距離が異なっても、物体に相当する画像部の検出を正確に行うことができる。
（態様３）
（態様２）において、基準視差ヒストグラムを距離毎に記憶する基準視差ヒストグラム記憶手段を備え、物体検出手段は、距離検出手段によって検出した距離に対応する基準視差ヒストグラムを基準視差ヒストグラム記憶手段から読み出し、読み出した基準視差ヒストグラムと視差ヒストグラムとを比較して撮像画像内で物体に相当する画像部の検出を行う。これにより、算出した距離に対応する基準視差ヒストグラムを基準視差ヒストグラム記憶手段から読み出すことで、視差ヒストグラムと基準視差ヒストグラムの相関関係が良くなり、算出された相関値が正確な値になる。
（態様４）
（態様１）〜（態様３）のいずれかにおいて、少なくとも撮像画像及び物体検出手段による検出結果を表示する画像表示手段を有する。これによれば、上記実施形態について説明したように、画像表示部１４−６に、撮像画像と物体検出部１４−５による検出結果とを併せながら表示することで、物体検出結果を視認することができる。
（態様５）
（態様４）において、画像表示手段は、撮像画像及び検出結果を重畳表示させた画像を表示する。これによれば、上記実施形態について説明したように、画像表示部１４−６に、撮像画像に照合しながら物体検出結果をより一層簡易に視認することができる。
（態様６）
（態様２）において、各撮像画像間で相互に対応する部分画像を検出し、該部分画像間の視差で構成される視差画像を生成する視差画像生成手段を有する。これによれば、上記実施形態について説明したように、取得したステレオカメラ画像間で相互に対応する部分画像をステレオマッチング処理して、部分画像間の視差で構成される視差画像を生成することができる。
（態様７）
（態様２）において、視差ヒストグラム生成手段は、視差画像の縦方向を走査することで視差ヒストグラムを生成する。これによれば、上記実施形態について説明したように、視差画像上の視差データのヒストグラムである視差マップを作成することが容易にできる。
（態様８）
（態様３）において、基準視差ヒストグラム記憶手段には、検出対象の画像部に対する距離ごとの基準特徴量として、検出対象の画像部の、ピクセル幅、ピクセル高さ、検出対象の画像部の中心Ｘ座標と無限遠Ｘ座標との差分の絶対値の特徴量を記憶している。これによれば、上記実施形態について説明したように、形状、色や動きの特徴量が少ない検出対象の画像部であっても物体に相当する画像部を容易に検出できる。
（態様９）
（態様３）〜（態様８）のいずれかにおいて、物体検出手段は、視差ヒストグラム生成手段によって生成された視差ヒストグラムに対し、２値化処理及びラベリング処理を行った後、各ラベル領域の視差ヒストグラムと基準視差ヒストグラムとの差分に基づいて物体を検出する。これによれば、上記実施形態について説明したように、ステレオ撮像手段から物体までの距離が異なっても、物体の検出を正確に行うことができる。
（態様３）〜（態様７）のいずれかにおいて、物体検出手段は、視差ヒストグラム生成手段によって生成された視差ヒストグラムに対し、２値化処理及びラベリング処理を行った後、各ラベル領域の視差ヒストグラムと基準視差ヒストグラムとの差分に基づいて撮像画像内で物体に相当する画像部の検出を行う。これによれば、上記実施形態について説明したように、入力されたＵマップのノイズを除去でき、Ｕマップの２値データのラベリングを行って各ラベル領域の基準特徴量を算出することができる。
（態様１０）
撮像手段により取得した撮像画像に基づいて物体に相当する画像部の特徴量を生成し、生成した特徴量と検出対象の物体が存在しないときに撮像した画像から取得した輝度画像に基づいて生成する基準特徴量とに基づいて撮像画像内で物体に相当する画像部の検出を行う物体検出方法において、撮像手段から物体までの距離を検出する距離検出工程と、距離ごと基準特徴量のうち、距離検出工程で検出した距離に対応する基準特徴量と、特徴量とを比較して撮像画像内で物体に相当する画像部の検出を行う物体検出工程とを有する。これによれば、上記実施形態について説明したように、ステレオ撮像手段である左右のカメラ１１、１２から物体までの距離に対して逆二乗則で物体に相当する画像部を構成する画素の数が変わる。このため、同じ物体の画像部に対して生成された視差ヒストグラムは距離毎に異なる。各カメラから物体までの距離を算出し、算出した距離に対応する基準視差ヒストグラムと、作成された視差ヒストグラムとを比較する。この結果、各カメラから物体までの距離が異なっても、物体に相当する画像部の検出を正確に行うことができる。
【符号の説明】
【００２０】
１０  物体検出装置
１１  左カメラ
１２  右カメラ
１３  ＦＰＧＡ
１４  ＭＰＵ
１４−１  ステレオ画像取得部
１４−２  視差画像生成部
１４−３  視差マップ生成部
１４−４  基準特徴量記憶部
１４−５  物体検出部
１４−６  画像表示部
１５  フレームバッファ
１６  メモリ
１７  画像表示装置
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２１】
【特許文献１】特開２００６−１１３７３８号公報
【図１】
2014056314.tif 000003
【図２】
2014056314.tif 000004
【図４】
2014056314.tif 000005
【図６】
2014056314.tif 000006
【図７】
2014056314.tif 000007
【図８】
2014056314.tif 000008
【図９】
2014056314.tif 000009
【図３】
2014056314.tif 000010
【図５】
2014056314.tif 000011