(57)【要約】【課題】  消失点及び／又は直線を、より早く検出可能な、検出装置、検出方法及び検出プログラムを提供する。【解決手段】  一実施形態に係る検出装置は、入力画像の画像データを受ける入力部１１と、入力部で受けた画像データにおける直線の投影像ｌ上のエッジ点ｐＬの球面勾配ベクトルｇＬに基づいて、消失点及び直線の少なくとも一方を検出する検出部と、を備える。球面勾配ベクトルは、画像データを球面上に投影することによって形成される球面画像上におけるエッジ点の勾配ベクトルである。検出部は、消失点を検出する場合には、球面画像上における検出すべき消失点の位置ベクトルとエッジ点の球面勾配ベクトルとの関係から消失点を検出し、直線を検出する場合には、球面画像上における検出すべき直線の投影像を含む大円の法線ベクトルとエッジ点の球面勾配ベクトルとの関係から直線を検出する。【選択図】図２
2014092922.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像の画像データを受ける入力部と、
前記入力部で受けた前記画像データにおける直線の投影像上のエッジ点の球面勾配ベクトルに基づいて、消失点及び直線の少なくとも一方を検出する検出部と、
を備え、
前記球面勾配ベクトルは、前記画像データを球面上に投影することによって形成される球面画像上における前記エッジ点の勾配ベクトルであり、
前記検出部は、前記消失点を検出する場合には、前記球面画像上における検出すべき前記消失点の位置ベクトルと前記エッジ点の球面勾配ベクトルとの関係から前記消失点を検出し、前記直線を検出する場合には、前記球面画像上における検出すべき前記直線の投影像を含む大円の法線ベクトルと前記エッジ点の球面勾配ベクトルとの関係から前記直線を検出する、
検出装置。
【請求項２】
前記検出部は、前記球面画像上における検出すべき前記消失点の位置ベクトルと前記エッジ点の球面勾配ベクトルとの内積が０であるという条件に基づいて、前記消失点を検出する、
請求項１記載の検出装置。
【請求項３】
前記検出部は、前記消失点の位置ベクトルと前記エッジ点の球面勾配ベクトルとの内積が０であるときに投票するという投票条件の下で、前記球面画像上の前記消失点の位置ベクトルを表すパラメータで構成されるパラメータ空間に、投票を行うことによって、前記消失点を検出する、
請求項２記載の検出装置。
【請求項４】
前記検出部は、前記球面画像上における検出すべき前記直線の投影像を含む大円の法線ベクトルであって、前記エッジ点の球面勾配ベクトルの方向と一致する前記法線ベクトルに投票するとい投票条件の下で、前記法線ベクトルを表すパラメータで構成されるパラメータ空間に、投票を行うことによって、前記直線を検出する、
請求項１記載の検出装置。
【請求項５】
入力画像の画像データを受け付ける画像データ受付け工程と、
前記受受け工程で受け付けられた前記画像データにおける直線の投影像上のエッジ点の球面勾配ベクトルに基づいて、消失点及び直線の少なくとも一方を検出する検出工程と、
を備え、
前記球面勾配ベクトルは、前記画像データを球面上に投影することによって形成される球面画像上における前記エッジ点の勾配ベクトルであり、
前記検出工程では、前記消失点を検出する場合には、前記球面画像上における検出すべき前記消失点の位置ベクトルと前記エッジ点の球面勾配ベクトルとの関係から前記消失点を検出し、前記直線を検出する場合には、前記球面画像上における検出すべき前記直線の投影像を含む大円の法線ベクトルと前記エッジ点の球面勾配ベクトルとの関係から前記直線を検出とする、
検出方法。
【請求項６】
前記検出工程では、前記球面画像上における検出すべき前記消失点の位置ベクトルと前記エッジ点の球面勾配ベクトルとの内積が０であるという条件に基づいて、前記消失点を検出する、
請求項５記載の検出方法。
【請求項７】
前記検出工程は、
前記消失点の位置ベクトルと前記エッジ点の球面勾配ベクトルとの内積が０であるときに投票するという投票条件の下で、前記球面画像上の前記消失点の位置ベクトルを表すパラメータで構成されるパラメータ空間に、投票を行う投票工程と、
前記投票結果を判定する工程であって、前記投票結果に基づいて前記消失点を検出する判定工程と、
を有する、
請求項６記載の検出方法。
【請求項８】
前記検出工程は、前記球面画像上における検出すべき前記直線の投影像を含む大円の法線ベクトルであって、前記エッジ点の球面勾配ベクトルと一致する前記法線ベクトルに投票するとい投票条件の下で、前記法線ベクトルを表すパラメータで構成されるパラメータ空間に、投票を行う投票工程と、
前記投票結果を判定する工程であって、前記投票結果に基づいて前記直線を検出する判定工程と、
を有する、
請求項５記載の検出方法。
【請求項９】
コンピュータに、請求項５〜８の何れか一項記載の方法を実行せしめる、検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、消失点及び直線の少なくとも一方の検出装置、検出方法及び検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
消失点は、例えば、人工環境（又は仮想空間）における重要な要素であり、画像解析、カメラの校正や、カメラの姿勢推定などに広く利用されている。また、画像上の直線検出は、コンピュータビジョン／ロボットビジョンにおいて、基本的な処理である。例えば、自動車の走行補助のために車線の検出に利用されたり、複数の平行な直線群から撮影されたシーン構造の解析などに使用される。消失点は、２つ以上の平行な直線の画像上の交点として定義され得るので、特許文献１のように、平行な直線を特定して、それらの直線の交点として算出され得る。また、直線は、特許文献２のように、撮影画像上のエッジ点を抽出して、そのエッジ点の位置情報に基づいて、エッジ点をハフ変換することで、検出され得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１６０５６７号公報
【特許文献２】特開平１０−２０８０５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
消失点及び／又は直線は、画像処理において基本的な処理であり、それらを利用して他の処理が行われることもある。そのため、消失点及び／又は直線はより早く検出することが求められてきている。
【０００５】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたものであり、消失点及び／又は直線は、より早く検出可能な、検出装置、検出方法及び検出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】
【０００６】
本発明の一側面に係る検出装置は、入力画像の画像データを受ける入力部と、入力部で受けた画像データにおける直線の投影像上のエッジ点の球面勾配ベクトルに基づいて、消失点及び直線の少なくとも一方を検出する検出部と、を備える。上記球面勾配ベクトルは、画像データを球面上に投影することによって形成される球面画像上における上記エッジ点の勾配ベクトルである。上記検出部は、消失点を検出する場合には、球面画像上における検出すべき消失点の位置ベクトルとエッジ点の球面勾配ベクトルとの関係から消失点を検出し、直線を検出する場合には、球面画像上における検出すべき直線の投影像を含む大円の法線ベクトルとエッジ点の球面勾配ベクトルとの関係から直線を検出とする。
【０００７】
本発明の他の側面は、入力画像の画像データを受け付ける画像データ受付け工程と、データ受け工程で受け付けられた画像データにおける直線の投影像上のエッジ点の球面勾配ベクトルに基づいて、消失点及び直線の少なくとも一方を検出する検出工程と、を備える。球面勾配ベクトルは、画像データを球面上に投影することによって形成される球面画像上におけるエッジ点の勾配ベクトルである。上記検出工程において、消失点を検出する場合には、球面画像上における検出すべき消失点の位置ベクトルとエッジ点の球面勾配ベクトルとの関係から消失点を検出し、直線を検出する場合には、球面画像上における検出すべき直線の投影像を含む大円の法線ベクトルとエッジ点の球面勾配ベクトルとの関係から直線を検出とする。
【０００８】
実空間における直線は、球面画像上では、大円の一部として現れる。エッジ点の球面勾配ベクトルと、上記大円の法線ベクトルとは平行であり、エッジ点の球面勾配ベクトルと球面画像における消失点の位置ベクトル（以下、消失点ベクトルと称す）とは直交する。このような関係があるので、上記のように、エッジ点の球面勾配ベクトルに基づいて消失点及び直線の少なくとも一方を検出することができる。このように球面勾配ベクトルを利用することによって、消失点又は直線をより早く検出出来る。
【０００９】
上記検出部は、球面画像上における検出すべき消失点の位置ベクトルとエッジ点の球面勾配ベクトルとの内積が０であるという条件に基づいて、消失点を検出してもよい。このよう場合の一例として、検出部は、消失点の位置ベクトルとエッジ点の球面勾配ベクトルとの内積が０であるときに投票するという投票条件の下で、球面画像上の消失点の位置ベクトルを表すパラメータで構成されるパラメータ空間に、投票を行うことによって、消失点を検出してもよい。
【００１０】
同様に、上記検出工程では、球面画像上における検出すべき消失点の位置ベクトルとエッジ点の球面勾配ベクトルとの内積が０であるという条件に基づいて、消失点を検出してもよい。この場合、検出工程は、消失点の位置ベクトルとエッジ点の球面勾配ベクトルとの内積が０であるときに投票するという投票条件の下で、球面画像上の消失点の位置ベクトルを表すパラメータで構成されるパラメータ空間に、投票を行う工程と、投票結果を判定する工程であって、前記投票結果に基づいて前記消失点を検出する判定工程と、有しても良い。
【００１１】
上記検出部は、球面画像上における検出すべき直線の投影像を含む大円の法線ベクトルであって、エッジ点の球面勾配ベクトルの方向と一致する法線ベクトルに投票するとい投票条件の下で、法線ベクトルを表すパラメータで構成されるパラメータ空間に、投票を行うことによって、直線を検出してもよい。
【００１２】
同様に、上記検出工程は、球面画像上における検出すべき直線の投影像を含む大円の法線ベクトルであって、エッジ点の球面勾配ベクトルの方向と一致する法線ベクトルに投票するとい投票条件の下で、法線ベクトルを表すパラメータで構成されるパラメータ空間に、投票を行う投票工程と、投票結果を判定する工程であって、投票結果に基づいて直線を検出する判定工程と、を有してもよい。
【００１３】
この場合、球面勾配ベクトルから直接的に直線を検出できるので、直線をより早く検出出来る。
【００１４】
本発明の更に他の側面は、コンピュータに、本発明に係る検出方法を実行せしめる、検出プログラムにも係る。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、消失点及び／又は直線を、より早く検出し得る。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実空間の直線が投影された球面画像の模式図である。
【図２】一実施形態に係る検出装置としての消失点検出装置の概略構成を示す図面である。
【図３】球面勾配ベクトルの算出方法を説明するための図面である。
【図４】パラメータ空間の一例を示す図面である。
【図５】複数の画素により構成される離散球面に画像を投影した離散球面画像の一例を示す模式図である。
【図６】測地ドーム法における各分割レベルの測地ドーム３０を示す図面である。
【図７】測地ドームの展開状態の一例を示す図面である。
【図８】消失点検出装置を利用した消失点検出方法の一例のフローチャートである。
【図９】テストパターンの魚眼画像を示す図面である。
【図１０】球面勾配ベクトルの検出結果を示す図面である。
【図１１】投票結果の一例を示す図面である。
【図１２】消失点の検出結果の評価を示す図表である。
【図１３】実験例３の撮影画像を示す図面である。
【図１４】実験例３における消失点検出装置における投票結果を示す図面である。
【図１５】一実施形態に係る検出装置としての直線検出装置の概略構成を示す図面である。
【図１６】直線検出装置を利用した直線検出方法のフローチャートである。
【図１７】（ａ）は、撮影対象としてのテストパターンの一例を示す図面である。（ｂ）は、（ａ）に示したテストパターンの球面画像を示す図面である。
【図１８】魚眼カメラで取得された撮影画像を示す図面である。
【図１９】図１８に示した撮影画像中のエッジ点を検出した図面である。
【図２０】（ａ）は、実験例４の投票結果を示す図面である。（ｂ）は、実験例４の直線検出結果を示す図面である。
【図２１】（ａ）は、実験例５の投票結果を示す図面である。（ｂ）は、実験例５の直線検出結果を示す図面である。
【図２２】実験例６の投票結果を示す図面である。
【図２３】実験例７の投票結果を示す図面である。
【図２４】計算速度の比較結果を示す図表である。
【図２５】検出装置の他の実施形態の模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。以下の説明においては、同一の要素には同一の符号を用いると共に、重複する説明は省略する。図面及び数式において、ベクトル表現は、記号上に矢印を付して表す場合もある。
【００１８】
（第１の実施形態）
第１の実施形態に係る検出装置として、撮像装置で得られた画像中の消失点を検出する消失点検出装置について説明する。第１の実施形態に係る消失点検出装置により消失点を検出するための原理について、図１を参照して説明する。図１は、実空間の直線Ｌが投影された球面画像の模式図である。
【００１９】
球面画像Ｓは、撮像装置で得られた画像の画像データを球面上に投影することで形成される画像である。球面画像Ｓにおいて、直線Ｌは、球面の大円の一部として表される。換言すれば、直線Ｌは、球面にその大円の一部として投影される。直線Ｌの投影像ｌを含む平面Πは、球面と直交するので、平面Πの法線ベクトルｎｐは、投影像ｌ上のエッジ点ＰＬの球面勾配ベクトルｇＬと平行である。
【００２０】
消失点Ｖは、実空間における２つ以上の平行な直線の画像上での交点として定義される。実空間における互いに平行な複数の直線Ｌの対応する投影像ｌを含む平面Πの法線ベクトルｎｐは共通の平面内にあるので、複数の法線ベクトルｎｐに直交するベクトルとして消失点Ｖのベクトルｎｖが推定され得る。
【００２１】
上記のように、一つの投影像ｌのエッジ点の球面勾配ベクトルｇＬは、その投影像ｌを含む平面Πの法線ベクトルｎｐと平行であることから、平行な直線群に属するエッジ点の球面勾配ベクトルｇＬに直交するベクトルとして消失点ベクトルｎｖが推定され得る。具体的には、検出すべき消失点ベクトルｎｖと球面勾配ベクトルｇＬとの内積が０であるという条件に基づいて、消失点Ｖを検出可能である。
【００２２】
図２は、一実施形態に係る検出装置としての消失点検出装置の概略構成を示す図面である。図１に示した検出装置１０は、撮像装置で得られた画像中の消失点を検出する装置である。よって、検出装置１０を消失点検出装置１０と称す。消失点検出装置１０では、球面勾配ベクトルに基づく消失点検出において、いわゆるハフ変換を利用する。消失点検出装置１０で消失点を算出する撮像装置は、特に限定されない。撮像装置の例はカメラである。カメラとしての撮像装置の一例は、画角が１８０°以上である魚眼レンズを備えた魚眼カメラであり得る。撮像装置が、互いに反対方向を向いた一対の魚眼カメラを有する場合は、全天周画像を取得できる。以下では、特に断らない限り、撮像装置は魚眼カメラである。
【００２３】
消失点検出装置１０は、データ入力部１１と、消失点検出部１２と、データ出力部１３とを備える。消失点検出装置１０は、データ入力部１１、消失点検出部１２などを制御するＣＰＵ１４と、各種データ及びプログラムを格納する記憶部１５を更に備えてもよい。図１に示した消失点検出装置１０が有する各構成要素（データ入力部１１、消失点検出部１２など）は、バスなどによって接続されて、データなどを通信可能である。消失点検出装置１０の例は、コンピュータ装置である。消失点検出装置１０は、記憶部１５に格納された消失点検出部プログラムを実行することによって、データ入力部１１と、消失点検出部１２と、データ出力部１３の各機能を実現する。
【００２４】
データ入力部１１は、撮像装置で得られた画像の画像データの撮像装置からの入力を受け付ける。データ入力部１１は、無線及び有線通信の少なくとも一方を介してデータを受け取ってもよいし、又は記録媒体（ＤＶＤやＳＤカード等）からデータを受け取ってもよい。
【００２５】
データ出力部１３は、消失点検出部１２で検出した消失点に関するデータ又は消失点を検出過程上及び／又は検出後における各種画像データを、例えば、他の表示装置などに出力する。データ出力部１３は、撮像装置としての魚眼カメラのカメラパラメータなどを利用して消失点のデータを撮像装置にマッピングした画像データを出力してもよい。
【００２６】
消失点検出部１２は、データ入力部１１で受け付けた画像（入力画像）の画像データを元に、図１を用いて説明した原理に基づいて、消失点Ｖを検出する。消失点検出部１２の一実施形態について具体的に説明する。
【００２７】
消失点検出部１２は、エッジ点検出部１２Ａと、球面勾配ベクトル算出部１２Ｂと、投票部１２Ｃと、判定部１２Ｄとを有する。
【００２８】
エッジ点検出部１２Ａは、入力画像内の特徴点としてのエッジ点ｐＬを検出する。エッジ点は、例えば輝度の明確な変化（例えば、明→暗又は暗→明の変化）が生じる点として検出される。エッジ点ｐＬは、例えば、ｃａｎｎｙオペレータによって検出され得る。
【００２９】
球面勾配ベクトル算出部１２Ｂは、エッジ点検出部１２Ａで検出されたエッジ点ｐＬの球面画像Ｓ上における球面勾配ベクトルｇＬを算出する。エッジ点ｐＬの球面勾配ベクトルｇＬとは、エッジ点ｐＬに対応する球面画像Ｓ上の点ＰＬの勾配ベクトルである。点ＰＬを単にエッジ点ＰＬとも称す。
【００３０】
図３を参照して球面勾配ベクトルの算出方法について説明する。図３は、球面勾配ベクトルの算出方法を説明するための図面である。図３中のｘｙｚ直交座標系は、球面画像Ｓを表す際の座標系である。図３には、球面画像Ｓの半球分を模式的に示している。図３においては、ｘｙ平面が、撮像装置を介して実空間の像が投影される面に対応する。
【００３１】
図３中のｒ，θ及びφは、球面画像Ｓ上の任意の点Ｑを表すためのパラメータである。ｒは、球面画像Ｓを形成するための球の半径である。通常、球面画像Ｓを表すための球として単位球が設定されるため、ｒ＝１とし得る。θは、ｚ軸方向に対する点Ｑの角度であり、いわゆる天頂角又は極角である。φは、ｘ軸方向に対する点Ｑの角度であり、いわゆる方位角である。点Ｑは、ｒ、θ及びφで表されるが、球面画像Ｓの全ての点において、ｒは同じであるため、球面画像Ｓ上の点Ｑは、θ及びφで実質的に表される。
【００３２】
撮影画像上の点ｑの画素値をＩ（ｘ，ｙ）とし、注目点ｑに対応する球面画像Ｓ上の点Ｑの画素値をＩ（θ，φ）としたとき、球面画像Ｓ上の点Ｑにおける球面勾配ベクトルは、点Ｑの位置に設定される直交曲線座標系で表される。図３中のベクトルｅｒ、ｅθ及びｅφは、点Ｑに設定された直交曲線座標系のｒ方向、θ方向及びφ方向の単位ベクトルである。
【００３３】
点Ｑの球面勾配ベクトルを∇Ｉｓ（θ,φ）とすると、∇Ｉｓ（θ,φ）は、次式で表される。
【数１】
2014092922.tif 000003
【００３４】
θ及びφで規定される点Ｑは、ｘ及びｙで規定される点ｑと対応づけられるので、θ及びφはそれぞれ、式（２ａ）及び式（２ｂ）に示すように、ｘとｙとの関数である。
【数２】
2014092922.tif 000004
従って、式（３）が成り立つ。
【数３】
2014092922.tif 000005
式（３）より、式（４）が導かれる
【数４】
2014092922.tif 000006
よって、式（５）が成り立つ。
【数５】
2014092922.tif 000007
【００３５】
式（５）を式（１）に代入することによって、球面勾配ベクトル∇Ｉｓ（θ,φ）が算出される。式（１）は直交曲線座標系における球面勾配ベクトル∇Ｉｓ（θ,φ）である。この直交曲線座標系における球面勾配ベクトル∇Ｉｓ（θ,φ）を、ｘｙｚ直交座標系における球面勾配ベクトルに変換する。θ及びφを利用した直交曲線座標系からｘｙｚ直交座標系への変換は、従来の方法（例えば「長谷川正之、稲岡毅著、“ベクトル解析の基礎”、森北出版株式会社、２００４年３月１５日」記載の方法）に基づいて行い得る。以下、ｘｙｚ直交座標系における球面勾配ベクトルを∇ＩＯ（ｘ，ｙ，ｚ）と称す。
【００３６】
エッジ点ＰＬのｘｙｚ直交座標系における位置座標を（ｘＬ，ｙＬ，ｚＬ）と表すと、
球面勾配ベクトル算出部１２Ｂは、上記のようにして、エッジ点ＰＬの球面勾配ベクトル∇ＩＯ（ｘＬ，ｙＬ，ｚＬ）を得る。なお、式（５）における入力画像の微分は、例えば、Sobelオペレータを使用して計算され得る。球面勾配ベクトル∇ＩＯ（ｘ，ｙ，ｚ）は、ｘ、ｙ及びｚを用いた表現形式であるが、ハフ変換では、通常、球座標表示が採用される。そのため、球面勾配ベクトル算出部１２Ｂでは、∇ＩＯ（ｘＬ，ｙＬ，ｚＬ）を、ｘＬ，ｙＬ，ｚＬで表されるθＬ及びφＬを用いて∇ＩＯ（θＬ，φＬ）＝ｇ（θＬ，φＬ）に変換する。なお、ｒＬもパラメータの一つであるが、一つの球面画像Ｓでは共通であること等から省略していることは前述した通りである。
【００３７】
投票部１２Ｃは、エッジ点ＰＬの球面勾配ベクトルｇＬをハフ空間に以下の条件で投票する。
【数６】
2014092922.tif 000008
ベクトルｎｖは、検出すべき消失点ベクトルを示している。式（６）におけるθ及びφの添え字Ｌは、直線Ｌの投影像ｌ上のエッジ点ＰＬのθ及びφを示すためのものである。同様に、θ及びφの添え字ｖは、消失点Ｖのθ及びφを示すためのものである。
【００３８】
投票部１２Ｃが消失点ベクトルｎｖ（θｖ，φｖ）を投票するハフ空間は、消失点ベクトルｎｖ（θｖ，φｖ）を表すためのパラメータであるθｖ及びφｖで規定されるパラメータ空間（又は投票空間）である。ハフ空間は、図４に示されるように、記憶部１５内に確保される投票用の２次元配列領域２０として実装される。２次元配列領域２０の各配列要素２１にはθｖとφｖの組が一意に割り当てられる。２次元配列領域２０は、それを構成する配列要素２１にθｖとφｖの組が一意に割り当てられていれば特に限定されない。ここで、２次元配列領域２０の一例について説明する。
【００３９】
消失点検出装置１０内のデータ処理では、球面画像Ｓは離散的に扱われる。換言すれば、球面画像Ｓは、離散化された単位球の球面の各画素に輝度といった画素値を割り当てられて構成されている。球面画像Ｓは、例えば、測地ドーム法に基づいて離散化され得る。
【００４０】
図５は、複数の画素により構成される離散球面に画像を投影した離散球面画像の一例を示す模式図である。図５に示す離散球面画像Ｓ１は、ＳＣＶＴ（Sperical Centroidal Voronoi Tessellation)画像として知られている（例えば、Q.Du, M.Bunzburger, and L. Ju, “Constrained centroidal Voronoi tessellations ongeneralsurface,” SIAM J. Sci. Comput., 24(5), 2003, pp1499-1506参照）。
【００４１】
離散球面画像Ｓ１において画像データが投影される離散的な球面である離散球面は、理論的な球面、すなわち、連続した球面を、測地ドーム法によってＫ回（Ｋは０以上の整数）分割した測地ドーム３０の双対多面体である。本実施形態では、上述した球又は測地ドームにおける位置を説明する際に、緯度及び経度といった地球座標系を使用する。
【００４２】
図６（ａ）〜図６（ｃ）は、測地ドーム法における各分割レベルの測地ドーム３０を示す図面である。図６（ａ）〜図６（ｃ）では、球面を地球座標系で表現した場合の北極（第１の極）側から見た場合の図面である。図６（ａ）は、０回分割レベル（Ｋ＝０）の測地ドーム３０を示しており、正二十面体に対応する。図６（ｂ）は、１回分割レベル（Ｋ＝１）の測地ドーム３０を示している。図６（ｃ）は、２回分割レベル（Ｋ＝２）の場合を示している。図６（ａ）〜図６（ｃ）に示される中括弧内に示された各数字は、説明の便宜のために示した測地ドーム３０の頂点３１の頂点番号を示している。図６（ａ）〜図６（ｃ）では、各測地ドーム３０を分割レベルに応じて、測地ドーム３０Ｋとして示している。
【００４３】
測地ドーム３０を生成するための分割回数に応じて、離散球面の画素数が決まるので、分割回数は、撮影画像の画素数に応じて決めればよい。
【００４４】
測地ドーム３０の各頂点３１を一つの画素で表した場合、各頂点３１を表す画素と、離散球面画像Ｓ１の画素Ｓ１ａとは双対である。この場合、測地ドーム３０の中心に対する各頂点３１を表す画素の方向と、離散球面画像Ｓ１の中心から画素Ｓ１ａの中心（中心部の点）への方向、すなわち、画素Ｓ１ａの主方向とは一致する。
【００４５】
画素Ｓ１ａの位置は、θ及びφで規定される。すなわち、各画素Ｓ１ａに一つのθ及びφの組みが対応する。そのため、記憶部１５内に各画素Ｓ１ａに対応したセルを確保することで、ハフ空間としての２次元格納領域２０を確保できる。
【００４６】
図４に示したような２次元格納領域２０の形成方法は、例えば、S. Li and Y. Hai, ”A full view spherical image format,” ICPR, 2010,pp.2337-2340記載の方法が使用され得る。この文献記載の方法について簡単に説明する。
【００４７】
図５に示した離散球面画像Ｓ１の各画素Ｓ１ａに対応した２次元配列領域２０の配列要素２１の配置状態は、離散球面画像Ｓ１に双対な測地ドーム３０の複数の頂点３１を、図７に示したように、２次元状に展開した後、長方形になるように配列要素２１の配置を調整したものに対応する。図７は、測地ドーム３０の所定の経線上の複数の頂点３１を基準にして、その頂点３１と同じ緯度の頂点３１が、基準となる頂点３１と同じ行になるように展開した図である。図７では、配列要素２１との対応関係を示すため、各頂点３１を四角形のセル３２で表している。なお、頂点１，１２に対応する配列要素２１は、２次元配列領域２０を生成する過程において削除される。
【００４８】
ここでは、説明の便宜上、図７に破線の矢印で示したようにセル３２が移動するような表現を用いているが、実際には、２次元格納領域２０を記憶部１５内に確保しておき、その２次元格納領域２０を上記手順で格納したとして、配列要素２１に対応するセル３２と測地ドーム３０を構成する頂点３１との対応関係を規定しておけばよい。
【００４９】
記憶部１５内の２次元配列領域２０において（θＶ,φＶ）で指定される配列要素２１の値をＡ（θＶ,φＶ）として具体的に説明すると、投票部１２Ｃは、式（７）を満たす場合に、Ａ（θＶ,φＶ）＝Ａ（θＶ,φＶ）＋１を実行する。
【００５０】
判定部１２Ｄは、投票部１２Ｃで行われた投票結果を判定し、消失点Ｖを特定する。具体的には、所定の投票数以上の投票数を有する配列要素２１を決定する。判定部１２Ｄは、所定の投票数以上の投票数の配列要素２１を規定するθＶ及びφＶで規定される消失点ベクトルｎｖで表される点を消失点Ｖとして特定する。
【００５１】
図８は、消失点検出装置を利用した消失点検出方法の一例のフローチャートである。図８を利用して消失点を検出する方法について説明する。
【００５２】
データ入力部１１が、撮影装置で撮影された撮影画像（入力画像）の画像データを受け付ける（データ受付け工程Ｓ１０）。
【００５３】
その後、エッジ点検出部１２Ａが撮影画像における直線Ｌの投影像上のエッジ点ｐＬを検出する（エッジ点検出工程Ｓ１１）。
【００５４】
次に、球面勾配ベクトル算出部１２Ｂが、検出したエッジ点ｐＬに対して球面勾配ベクトルｇｖ（θＬ，φＬ）＝∇Ｉ０（θＬ，φＬ）を算出する。（球面勾配ベクトル算出工程Ｓ１２）。
【００５５】
その後、投票部１２Ｃが、算出した球面勾配ベクトルｇｖ（θＬ，φＬ）に対して、球面勾配ベクトルｇＬ（θＬ，φＬ）と直交するベクトルを、式（６）を満たす消失点ベクトルｎｖ（θｖ，φｖ）として、ハフ空間に投票する（投票工程Ｓ１３）。
【００５６】
投票を行った後、判定部１２Ｄが、投票部１２Ｃにおける投票結果において、所定の投票数以上の投票数の消失点ベクトルｎｖ（θｖ，φｖ）を決定することによって、撮影画像における消失点Ｖを検出する（判定工程Ｓ１４）。
【００５７】
上記エッジ点検出工程Ｓ１１、球面勾配ベクトル算出工程Ｓ１２、投票工程Ｓ１３及び判定工程Ｓ１４が、消失点検出方法における消失点の検出工程に対応する。
【００５８】
そして、データ出力部１３が、判定部１２Ｄで特定された消失点Ｖを撮影画像に重畳した画像を表示装置又はネットワークなどに出力する（データ出力工程Ｓ１５）。ここでは、特定された消失点Ｖが撮影画像に重畳された画像を出力する場合を示したが、データ出力部１３は、球面画像Ｓ、エッジ点ｐＬ（又はエッジ点ＰＬ）を検出した画像などの処理過程の画像、又は、撮影画像自体を適宜出力してもよい。
【００５９】
消失点Ｖは、２つ以上の平行な直線の画像上の交点として定義される。この定義によれば、直線を検出した後に、それらの交点として消失点Ｖを算出可能である。
【００６０】
これに対して、上記消失点検出装置１０では、エッジ点ｐＬ（又はエッジ点ＰＬ）の球面勾配ベクトルｇＬ（θＬ，φＬ）と法線ベクトルｎｐとの内積が０という条件を利用して消失点Ｖを検出している。すなわち、消失点検出装置１０では、直線を検出せずに消失点Ｖを直接算出可能である。その結果、消失点Ｖをより早く検出（特定）できる。
【００６１】
消失点Ｖは、画像の解析及び撮像装置の姿勢推定などに広く利用される。すなわち、消失点Ｖを利用して更に他の画像処理が行われることになる。そのため、消失点Ｖを早く検出することで、消失点Ｖを含む画像の利用者に所望の画像処理が施された画像を早く提供可能である。
【００６２】
例えば、消失点Ｖを利用すれば、自動車の後方を撮影する撮像装置において、取得した画像の鳥瞰画像を形成することも可能である。このような画像は、例えば、自動車を駐車する際等の後方確認に有用である。消失点Ｖをより早く検出できることから、消失点検出装置１０を利用することで、リアルタイムにより近い状態で運転者に後方画像として鳥瞰画像を提供し得る。
【００６３】
以下、実験例を利用して具体的に説明する。実験では、撮影装置として、魚眼レンズを利用した魚眼カメラを用いた。
【００６４】
実験例１について説明する。実験例１では、白と黒とのストライプパターンをテストパターンとして用意した。このテストパターンを、撮像装置としての魚眼カメラで撮影した。図９は、テストパターンの魚眼画像である。実験例１では、一つの魚眼レンズを備えた一つの魚眼カメラでテストパターンを撮影したので、球面画像における半球分の像が得られている。この魚眼画像を入力画像として、図２に示した消失点検出装置１０で、消失点Ｖの検出を行った。
【００６５】
図１０は、球面勾配ベクトルの検出結果を示す図面である。図１０中のグレースケールの濃淡における同じ「濃さ」は、球面勾配ベクトルｇＬが同じ方向であることを示している。図９と図１０とを比較すると、ストライプにおける白と黒との境界を示す直線毎に、球面勾配ベクトルｇＬの方向が同じであることが理解される。これは、前述したように、直線の投影像ｌ中の全てのエッジ点ＰＬの球面勾配ベクトルｇＬは、投影像ｌを含む平面Πの法線ベクトルｎｐと平行であるからである。
【００６６】
図１１は、投票結果の一例を示す図面である。図１１では、図４に示した２次元配列領域２０をハフ空間として投票した。なお、本実施形態では、半球のデータに対して投票しているので、長方形のうちの半分の領域に投票が実施されている。図１１中において、実線の円及び破線の円で囲んだ領域で投票数が大きいことがわかる。図９から理解されるように、テストパターンの像には、一対の消失点Ｖが存在しているので、消失点検出装置１０で、適切に消失点Ｖを検出できていることが理解され得る。図１１の検出結果と図９との対応関係を示すため、実線の円及び破線の円で囲んだ領域の検出結果それぞれに対応する消失点の位置を、図９では、実線で表した白い円及び破線で表した白い円で示している。
【００６７】
図１２は、消失点の検出結果の評価を示す図表である。図１２には、図１１中の実線の円から推定される消失点の座標と共に、計算誤差も示している。計算誤差は、推定された消失点の球面画像Ｓ上の位置ベクトルと、消失点の正確な位置ベクトル（０，１，０）とのずれ角で表した。更に、図１２には、複数の平行な直線を実際に特定して、それらの交点として消失点を算出した場合の消失点の座標と共に、計算誤差を、実験例２として示している。
【００６８】
図１２に示した図表より、球面勾配ベクトルｇＬを利用する方法でも、実際に検出した直線を利用して消失点Ｖを検出する場合と、ほとんど同様の計算誤差で消失点Ｖを検出できていることが理解される。すなわち、直線を検出せずに球面勾配ベクトルｇＬから直接的に消失点Ｖを検出したとしても、直線検出とほぼ同様の精度で、直線検出する場合より早く消失点Ｖを検出し得る。
【００６９】
実験例３として、実際の風景を撮像装置で撮影した画像を入力画像に用いた場合の実験結果を説明する。図１３は、実験例３の撮影画像を示す図面である。図１３中において、白い円の部分が消失点に対応する。図１４は、実験例３における消失点検出装置における投票結果を示す図面である。図１４に示すように、投票数の多い点として、黒い円の部分を特定することで、消失点Ｖを検出できることが理解され得る。
【００７０】
（第２の実施形態）
第２の実施形態として、球面勾配ベクトルを利用して直線を検出する形態について説明する。
【００７１】
図１５は、一実施形態に係る検出装置としての直線検出装置の概略構成を示す図面である。図１５に示した検出装置４０は、撮像装置で得られた画像中の直線を検出する装置である。よって、検出装置４０を直線検出装置４０と称す。直線検出装置４０は、球面勾配ベクトルに基づいて直線を検出する一つの方法としてハフ変換を利用した装置である。
【００７２】
直線検出装置４０は、消失点検出部１２の代わりに直線検出部４１を備える点以外は、消失点検出装置１０の構成と同様であるので、直線検出部４１を中心にして説明する。
【００７３】
直線検出部４１は、エッジ点検出部１２Ａと、球面勾配ベクトル算出部１２Ｂと、投票部４１Ａと、判定部１２Ｄとを有する。エッジ点検出部１２Ａ、球面勾配ベクトル算出部１２Ｂ及び判定部１２Ｄの機能は、消失点検出部１２の場合と同様であるので、説明を省略する。
【００７４】
投票部４１Ａは、一つの球面勾配ベクトルｇＬ（θＬ，φＬ）と同じ方向の法線ベクトルｎｐ（θｐ，φｐ）に対して、一つの投票を行う。
【００７５】
すなわち、次の条件で投票を行う。
【数７】
2014092922.tif 000009
【００７６】
図１６は、直線検出装置を利用した直線検出方法のフローチャートである。直線の検出方法では、投票部１２Ｃが投票する投票工程Ｓ１３の代わりに、投票部４１Ａが投票する投票工程Ｓ２０を備える点以外は、消失点検出装置１０を利用して消失点Ｖを検出する場合の工程と同様である。データ受付け工程Ｓ１０、エッジ点検出工程Ｓ１１及び球面勾配ベクトル算出工程Ｓ１２は、図８に示した場合と同様であるため、説明を省略する。
【００７７】
投票工程Ｓ２０において、投票部４１Ａは、式（７）に基づいて投票を行う。その後、判定部１２Ｄが、投票部４１Ａにおける投票結果において、所定の投票数以上の投票数の法線ベクトルｎｐ（θｐ，φｐ）を決定することによって、撮影画像における直線を検出する（判定工程Ｓ１４）。
【００７８】
図１６に示したエッジ点検出工程Ｓ１１、球面勾配ベクトル算出工程Ｓ１２、投票工程Ｓ２０及び判定工程Ｓ１４が、直線検出方法における直線の検出工程に対応する。
【００７９】
その後、データ出力部１３が、判定部１２Ｄで特定された直線を撮影画像に重畳した画像を表示装置又はネットワークなどに出力する（データ出力工程Ｓ１５）。ここでは、特定された直線が撮影画像に重畳された画像を出力する場合を示したが、データ出力部１３は、球面画像、エッジ点を検出した画像などの処理過程の画像、又は、撮影画像自体を適宜出力してもよい。
【００８０】
次に、球面勾配ベクトルｇＬ（θＬ，φＬ）を利用して直線を検出する点の作用効果について説明する。
【００８１】
図１７（ａ）は、撮影対象としてのテストパターンの一例を示している。図１７（ａ）のテストパターンは、説明のための便宜的なものである。図１７（ａ）中のハッチングは、同じ色が付されていることを模式的に示している。図１７（ａ）に示したテストパターン５０では、互いに平行で幅の異なる３つの線状パターン５１，５２，５３を有すると共に、線状パターン５１〜５３と交差する２つの線状パターン５４，５５を有する。図１７（ｂ）は、図１７（ａ）に示したテストパターン５０の球面画像Ｓを示している。図１７（ｂ）では、図１７（ａ）に示したハッチングは省略している。図１７（ｂ）には、線状パターン５１〜５５の投影パターン５１ｓ〜５５ｓを模式的に示している。図１７（ｂ）に示すように、テストパターン５０内で線状パターン５１〜５５は、球面画像Ｓでは湾曲した投影パターン５１ｓ〜５５ｓとして現れる。
【００８２】
３つの線状パターン５１，５２，５３それぞれは、一対の平行な直線５１ａ，５１ｂ、直線５２ａ，５２ｂ及び直線５３ａ，５３ｂで構成される。図１７（ａ）に示したような平面画像（或いは透視画像）において、線状パターン５３を構成する一対の直線５３ａ，５３ｂそれぞれの勾配ベクトルは、互いに反対方向である。そのため、理論的には、勾配ベクトルを利用して、一対の直線５３ａ，５３ｂを検出可能である。これは、線状パターン５１，５２においても同様である。しかしながら、線状パターン５２，５３を構成する一対の平行な直線５２ａ，５２ｂ，５３ａ，５３ｂのうち、図１７（ａ）において、上側に位置する２つの直線５２ａ，５３ａの勾配ベクトルは同じ方向である。これは、直線５２ｂ，５３ｂでも同様である。従って、直線５２ａ，５３ａ又は直線５２ｂ，５３ｂは勾配ベクトルを利用して検出できない。
【００８３】
これに対して、球面画像Ｓ上では、直線５１ａ，５１ｂ、５２ａ，５２ｂ，５３ａ，５３ｂは、それぞれ異なる大円の一部として表される。直線５１ａ，５１ｂ、５２ａ，５２ｂ，５３ａ，５３ｂそれぞれに対応する大円の法線ベクトルは互いに異なるので、直線５１ａ，５１ｂ、５２ａ，５２ｂ，５３ａ，５３ｂそれぞれに対応する球面画像Ｓ上の投影像ｌ内のエッジ点ＰＬの球面勾配ベクトルｇＬも異なる。そのため、直線５１ａ，５１ｂ、５２ａ，５２ｂ，５３ａ，５３ｂそれぞれの投影像ｌ上のエッジ点ＰＬにおける球面勾配ベクトルｇＬを利用することで、直線５１ａ，５１ｂ，５２ａ，５２ｂ，５３ａ，５３ｂを検出可能である。
【００８４】
球面勾配ベクトルｇＬを利用する場合、直線Ｌの投影像ｌを含む大円で分けられる２つの半球のうち、球面勾配ベクトルｇＬの方向に位置する半球と同じ側に位置する法線ベクトルｎｐを検出することで、２つの法線ベクトルｎｐのうちの一つを特定している。その結果、大円、すなわち、直線を特定する法線ベクトルｎｐが一意に決定され得る。
【００８５】
更に、平行な複数の線状パターンにおける同じ側の直線（例えば、図１７（ａ）において上側の直線５１ａ，５２ａ，５３ａ）は、平面画像上では同じ勾配になるが、球面画像Ｓ上での勾配である球面勾配ベクトルは異なると共に、一つの線状パターンを構成する一対の直線の球面勾配ベクトルも異なる。その結果、撮影対象内において、平行な複数の線状パターンのうち同じ側の直線も区別可能であると共に、一つの線状パターンの幅が狭くてもハフ空間における一定数以上の投票数で特定される法線ベクトルｎｐを明確に区別できる。よって、直線をより高い精度で検出可能である。
【００８６】
式（７）を利用して投票する場合には、球面勾配ベクトルｇＬの方向と一致する法線ベクトルｎｐに投票している。そのため、球面勾配ベクトルｇＬから直接的に直線を検出できるので、直線をより早く検出できる。
【００８７】
以下、実験結果が参照しながら、直線検出装置の作用効果について更に説明する。実験では、自動車の側面に取り付けた撮像装置で撮影した画像に対して直線検出を行った。撮像装置は、魚眼レンズを備えた、いわゆる魚眼カメラを利用した。図１８は、魚眼カメラで取得された撮影画像を示す図面である。撮影画像の画素数は、６４０×４８０画素であった。実験では、Intel E4700 2.6GHをプロセッサとして有する共に、１ＧＢのメモリーを有するデスクトップ型パーソナルコンピュータにおいて、所定のプログラムを実装し、そのプログラムを実行することで、そのコンピュータを直線検出装置４０として使用した。
【００８８】
図１９は、図１８に示した撮影画像中のエッジ点を検出した図面である。図１９における各白点がエッジ点である。図１９では、図示の都合上、一つのエッジ点ｐＬに符号を付している。
【００８９】
（実験例４）
実験例４では、球面勾配ベクトルを利用せずに以下の式に従って、投票を行った
【数８】
2014092922.tif 000010
式（８）中のベクトルＰＬは、エッジ点ＰＬの位置ベクトルを示している。式（８）の法線ベクトルｎｐとエッジ点ＰＬの位置ベクトルとの内積は、エッジ点ＰＬを通る大円を表す。従って、式（８）では、各エッジ点ＰＬを通る複数の大円の法線ベクトルｎｐが投票される。換言すれば、一つのエッジ点ＰＬに対応して、大円を示す法線ベクトルｎｐの投票結果としてのハフ曲線がハフ空間上に複数現れる。一つの直線の投影像に属する複数のエッジ点は同じ大円に属するので、複数のハフ曲線の交点、すなわち、投票数の大きい点で規定される法線ベクトルを特定することによって、直線が検出され得る。
【００９０】
図２０（ａ）は、式（８）に従って、投票を行った場合の投票結果を示す図面である。図２０（ｂ）は、図２０（ａ）に基づいた直線検出結果を示す図面である。
【００９１】
（実験例５）
実験例５では、球面勾配ベクトルを利用した以下の式に従って、投票を行った。
【数９】
2014092922.tif 000011
【００９２】
式（１０）では、式（８）における条件に加えて、法線ベクトルｎｐと球面勾配ベクトルｇＬの内積が０より大きいという条件が付加されている。この新たな条件は、法線ベクトルｎｐの方向とエッジ点ＰＬの球面勾配ベクトルｇＬ（θＬ，φＬ）とのなす角度が９０°より小さいことを規定している。従って、式（９）に従って投票する場合には、各エッジ点ＰＬを通る複数の大円のうち、その大円を含む平面の法線ベクトルｎｐの方向がエッジ点ＰＬにおける球面勾配ベクトルｇＬと９０°より小さい角度をなす法線ベクトルｎｐが投票される。
【００９３】
図２１（ａ）は、式（９）に従って投票を行った場合の投票結果を示す図面である。図２１（ｂ）は、図２１（ａ）に基づいた直線検出結果を示す図面である。
【００９４】
図２０（ａ）中において、領域α１，α２，α３，α５，α７内の点（配列要素）で決まる直線が、図２０（ｂ）に示した直線Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ５，Ｌ７である。図２１（ａ）中において、領域α１，α２，α３，α４，α５，α６，α７内の点（配列要素）で決まる直線が、図２１（ｂ）に示した直線Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４，Ｌ５，Ｌ６，Ｌ７に対応する。
【００９５】
図２０（ａ）及び図２０（ｂ）を比較することで理解されるように、球面勾配ベクトルを利用しない式（８）に従って投票した場合には一つの直線に対してハフ空間上に２つの対応点（配列要素２１）が生じている。これは前述したように一つ平面Πに対する法線ベクトルが２つ存在することによる。図２０（ａ）中において破線で囲んだ領域では、一定の閾値以上の投票数が得られた配列要素２１が存在するが、それらの配列要素２１を十分に分離できる程度の投票数差が得られていないため、図２０（ｂ）に示したように、撮影画像で視認できる直線とは別の直線（図２０（ｂ）中の破線で示す直線）が検出された。
【００９６】
これに対して、図２１（ａ）及び図２１（ｂ）を比較すると、図２１（ａ）では、一つの直線に対してハフ空間上の対応点（配列要素２１）が一意に決定できている。その結果、図２１（ｂ）では、図２０（ｂ）において破線で示された直線は検出されていない。
【００９７】
すなわち、球面勾配ベクトルｇＬを利用することで、直線と、ハフ空間上の対応点との関係が一意に決定されやすく、結果として、直線の検出精度の向上が図られ得る。
【００９８】
（実験例６）
実験例６では、球面勾配ベクトルを利用した以下の式に従って、投票を行った。
【数１０】
2014092922.tif 000012
式（１０）中の”Ｔ”は、０より大きい所定の閾値である。実験例６では、Ｔ＝ｃｏｓ（π／３５）とした。図２２は、式（１０）を利用して投票した結果を示す。
【００９９】
（実験例７）
実験例７では、式（７）に従って投票を行った。図２３は、式（７）を利用して投票した結果を示す。
【０１００】
実験例５〜７における投票結果である図２１（ａ）、図２２及び図２３を比較すると、同様の結果が得られていることがわかる。
【０１０１】
図２４は、計算速度の比較結果を示す図表である。図２４に示したように、球面勾配ベクトルを利用しない実験例４に対して、実験例５〜７はより早く直線の検出ができている。特に、式（７）を利用する実験例７が、処理時間が一番少なく、最も早く直線検出が可能であることが理解され得る。
【０１０２】
第２の実施形態の投票部４１Ａは、式（７）に従ったハフ変換を実施しているが、投票部４１Ａは、例えば、式（１０）に従ったハフ変換を実施してもよい。図２４の結果に示されるように、球面勾配ベクトルｇＬを利用しない場合より早く算出できるからである。
【０１０３】
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されない。例えば、消失点検出装置１０及び直線検出装置４０の検出部が、エッジ点検出部、球面勾配ベクトル算出部、投票部及び判定部を備えていた。このように複数の構成要素を例示したのは、検出部を説明するための便宜的なものである。すなわち、例えば、撮影画像上の各画素に対して球面勾配ベクトルに変換する変換式や、ハフ空間を構成するセルと撮影画素との対応関係などが記憶部３９等に予め格納されていれば、検出部が、備えている複数の構成要素は、適宜統合されてもよい。換言すれば、検出部は、球面勾配ベクトルとハフ変換とを利用して、消失点又は直線を検出すればよい。
【０１０４】
更に、第１の実施形態では消失点を検出するために、ハフ変換を利用した。しかしながら、検出すべき消失点ベクトルと、球面勾配ベクトルとの内積が０であるという条件を利用して、消失点ベクトルを特定出来ればよい。従って、検出すべき消失点ベクトルと、球面勾配ベクトルとの内積が０という条件の元で、例えば、最小二乗法を利用して、消失点ベクトルを特定してもよい。
【０１０５】
上記第１及び第２の実施形態では、入力画像として、画角が１８０度以上である魚眼レンズといった広角レンズで撮影された画像を例示した。しかしながら、入力画像を取得する撮像装置がレンズ部は、魚眼レンズといった広角レンズに限らず、画角が１８０度より小さい他のレンズを有していてもよい。
【０１０６】
更に、図２５に示した検出装置６０のように、消失点検出部１２と直線検出部４０とを有する検出部６１を備えてもよい。検出部６１は、検出装置６０のユーザからの指示により、消失点検出部１２と直線検出部４０とを利用して消失点及び直線の少なくとも一方を検出すればよい。なお、図２５では、消失点検出部１２と直線検出部４０とを別々に分けて記載しているが、それらの共通した機能については、共有化してもよい。また、検出装置１０，４０，６０は、それぞれ検出部で検出された消失点及び直線の少なくとも一方を利用して更に他の画像処理を施す画像処理部を有してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１０７】
本発明は、消失点及び直線の少なくとも一方の検出が必要とされる移動ロボット、監視カメラ、レスキュー道具及び自動車といった車両に搭載されるナビゲーション用又は外部確認用のカメラ等に適用可能である。
【符号の説明】
【０１０８】
１０…消失点検出装置（検出装置）、１１…データ入力部（入力部）、１２…消失点検出部（検出部）、４０…直線検出装置（検出装置）、４１…直線検出部、６０…検出装置、６１…検出部。
【図１】
2014092922.tif 000013
【図２】
2014092922.tif 000014
【図３】
2014092922.tif 000015
【図４】
2014092922.tif 000016
【図５】
2014092922.tif 000017
【図６】
2014092922.tif 000018
【図７】
2014092922.tif 000019
【図８】
2014092922.tif 000020
【図１２】
2014092922.tif 000021
【図１５】
2014092922.tif 000022
【図１６】
2014092922.tif 000023
【図１７】
2014092922.tif 000024
【図２４】
2014092922.tif 000025
【図２５】
2014092922.tif 000026
【図９】
2014092922.tif 000027
【図１０】
2014092922.tif 000028
【図１１】
2014092922.tif 000029
【図１３】
2014092922.tif 000030
【図１４】
2014092922.tif 000031
【図１８】
2014092922.tif 000032
【図１９】
2014092922.tif 000033
【図２０】
2014092922.tif 000034
【図２１】
2014092922.tif 000035
【図２２】
2014092922.tif 000036
【図２３】
2014092922.tif 000037