(57)【要約】  本実施例に係る画像処理装置（１０）は、特定部（１１）と、検出部（１２）と、判定部（１３）とを有する。本実施例に係る画像処理装置（１０）は、夜間にカメラに撮影された動画データを特定し、特定した画像データのフレームから高輝度領域を検出する。画像処理装置（１０）は、動画データがカーブ走行中に撮影された動画データであるか直線走行中に撮影された動画データであるかを基にして、高輝度領域が検出対象であるか否かの判定内容を切り替えて判定する。
2014033922.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
夜間にカメラに撮影された動画データを特定する特定部と、
前記特定部に特定された動画データのフレームから高輝度領域を検出する検出部と、
前記動画データがカーブ走行中に撮影された動画データであるか直線走行中に撮影された動画データであるかを基にして、前記高輝度領域が検出対象であるか否かの判定内容を切り替えて判定する判定部と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記動画データがカーブ走行中に撮影された動画データである場合に、前記高輝度領域を検出してからの移動体の移動速度の推移、または、前記カメラと前記高輝度領域との距離の推移を基にして、前記高輝度領域を検出対象とするか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記動画データは速度データと対応付けられ、前記特定部は、動画データに含まれる各フレームのうち、速度が減速する間のフレームを特定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記検出部は、自車線を含む所定の範囲から、前記高輝度領域を検出することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
コンピュータが実行する画像処理方法であって、
夜間にカメラに撮影された動画データを特定し、
特定した動画データのフレームから高輝度領域を検出し、
前記動画データがカーブ走行中に撮影された動画データであるか直線走行中に撮影された動画データであるかを基にして、前記高輝度領域が検出対象であるか否かの判定内容を切り替えて判定する
各処理を実行する画像処理方法。
【請求項６】
コンピュータに、
夜間にカメラに撮影された動画データを特定し、
特定した動画データのフレームから高輝度領域を検出し、
前記動画データがカーブ走行中に撮影された動画データであるか直線走行中に撮影された動画データであるかを基にして、前記高輝度領域が検出対象であるか否かの判定内容を切り替えて判定する
各処理を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
運転中に横断者に接触しそうになる等、ヒヤリハット、すなわち、運転者がヒヤリとしたりハッとしたりするような事象の発生しやすい位置の情報を運転者に知らせることが出来れば、事故の発生を防止することが出来る。ヒヤリハットの発生しやすい位置の情報を特定するためには、ドライブレコーダに記録されたデータを利用することができる。例えば、ドライブレコーダには、車両の位置、撮影日時、車両の加速度、車両の速度、車両前方の映像等が記録されている。【０００３】
ここで、ドライブレコーダで記録された車両の加速度などの数値データだけでヒヤリハットの検出を試みると、本当はヒヤリハットではなかった事象をヒヤリハットであると誤検出する場合がある。これは、車両走行中において、道路の起伏等により、ヒヤリハットとは関係がなくても、加速度が急激に変化する場合があるためである。【０００４】
上記のようなヒヤリハットの誤検出を防止するためには、加速度と一緒に記録されている車両前方の映像からヒヤリハットであったか否かを解析することが求められる。【０００５】
ヒヤリハットの発生原因として、自車線内に存在する横断者、自転車等の検出対象の存在が挙げられる。特に、視界が悪い夜間にヒヤリハットが発生することが多い。このため、夜間に撮影された画像から検出対象が存在するか否かを判定することで、ヒヤリハットの原因が映像内に存在するか否かを判定することができ、ひいては、ヒヤリハットであったか否かを解析することができる。【０００６】
ドライブレコーダで用いられるカメラは可視光カメラである。可視光カメラにより夜間に撮影した画像は、車両のヘッドライドの影響を大きく受けることになる。例えば、車両の走行前方に検出対象が存在し、この検出対象にヘッドライトが当たっている場合には、検出対象の反射光が大きくなる。従って、従来技術では、夜間に撮影された画像の高輝度領域を、検出対象として特定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１０−２０５０８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上述した従来技術では、検出対象を正確に検出することが出来ないという問題があった。【０００９】
例えば、自車両がカーブしている間に、カーブの角に電柱や自動販売機などが存在する場合がある。検出対象に該当しない電柱や自動販売機も、ヘッドライトが当たっている場合には、反射光が大きくなり、高輝度領域として画像中に現れることになる。従って、本当の検出対象と高輝度領域であっても本当の検出対象ではない物とを区別することが難しい。【００１０】
１つの側面では、上記に鑑みてなされたものであって、検出対象を正確に検出することが出来る画像処理装置、画像処理方法および画像処理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】
【００１１】
第１の案では、画像処理装置は、検出部および特定部を有する。検出部は、動画データに含まれる各フレーム間で画素値の変化する領域を検出する。特定部は、検出部に検出された前記領域の外接矩形に対する前記領域の充填率に基づいて、検出対象を含むフレームを特定する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の１実施形態によれば、検出対象を正確に検出することが出来るという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、本実施例１に係る画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、本実施例２に係る画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、ドラレコ情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図４】図４は、夜間判定部の処理対象となる所定の領域の一例を示す図である。
【図５】図５は、検出部の処理を説明するための図（１）である。
【図６】図６は、検出部の処理を説明するための図（２）である。
【図７】図７は、判定部の処理の一例を説明するための図である。
【図８】図８は、距離の推移が一定の割合で変化するカメラと高輝度領域との距離の関係を示す図である。
【図９】図９は、距離の推移が一定の割合で変化しないカメラと高輝度領域との距離の関係を示す図である。
【図１０】図１０は、高輝度領域とカメラとの距離を算出する処理を説明するための図である。
【図１１】図１１は、本実施例２に係る画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、画像処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に、本発明にかかる画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例１】
【００１５】
本実施例１に係る画像処理装置の構成について説明する。図１は、本実施例１に係る画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、この画像処理装置１０は、特定部１１と、検出部１２と、判定部１３とを有する。【００１６】
特定部１１は、夜間にカメラに撮影された動画データを特定する。【００１７】
検出部１２は、特定部１１に特定された動画データのフレームから高輝度領域を検出する。【００１８】
判定部１３は、動画データがカーブ走行中に撮影された動画データであるか直線走行中に撮影された動画データであるかを基にして、高輝度領域が検出対象であるか否かの判定内容を切り替えて判定する。【００１９】
本実施例１に係る画像処理装置１０の効果について説明する。画像処理装置１０は、夜間にカメラに撮影された動画データを特定し、特定した画像データのフレームから高輝度領域を検出する。画像処理装置１０は、動画データがカーブ走行中に撮影された動画データであるか直線走行中に撮影された動画データであるかを基にして、高輝度領域が検出対象であるか否かの判定内容を切り替えて判定する。例えば、自車線内を検出領域とすると、カーブ走行中に検出領域に静止物が入り込み、静止物が高輝度領域として検出されてしまう。これに対して、自車両が直線走行中の場合には、検出領域に静止物が入り込むことがない。このため、カーブ走行中の場合と直線走行中の場合とに分けて、高輝度領域が検出対象であるか否かの判定内容を切り替えることで、両者に即した検出が出来るようになり、正確に検出対象を検出することができる。
【実施例２】
【００２０】
本実施例２に係る画像処理装置の構成について説明する。図２は、本実施例２に係る画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、画像処理装置１００は、通信部１１０、入力部１２０、表示部１３０、記憶部１４０、制御部１５０を有する。【００２１】
通信部１１０は、ネットワークを介して他の装置とデータ通信を実行する処理部である。例えば、通信部１１０は、通信装置等に対応する。【００２２】
入力部１２０は、各種のデータを画像処理装置１００に入力する入力装置である。例えば、入力部１２０は、キーボードやマウス、タッチパネル等に対応する。表示部１３０は、制御部１５０から出力されるデータを表示する表示装置である。例えば、表示部１３０は、液晶ディスプレイやタッチパネル等に対応する。【００２３】
記憶部１４０は、ドラレコ情報１４１、候補リスト１４２、カメラパラメータ１４３、を記憶する記憶部である。記憶部１４０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子などの記憶装置に対応する。【００２４】
ドラレコ情報１４１は、ドライブレコーダによって記録された各種のデータを含む。図３は、ドラレコ情報のデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、このドラレコ情報１４１は、フレーム番号、日時、速度、加速度、位置座標、画像を対応付けて記憶する。フレーム番号は、フレームを一意に識別する番号である。日時は、該当するフレームが撮影された日時である。速度は、該当するフレームを撮影した時点における、ドライブレコーダを搭載した車両の速度である。加速度は、該当するフレームを撮影した時点における、ドライブレコーダを搭載した車両の加速度である。位置座標は、該当するフレームが撮影された時点の、ドライブレコーダを搭載した車両の位置座標である。画像は、該当するフレームの画像データである。【００２５】
候補リスト１４２は、夜間に撮影された処理フレームのうち、高輝度領域を含むフレームを保持するリストである。候補リスト１４２に関する具体的な説明は後述する。【００２６】
カメラパラメータ１４３は、ドライブレコーダが利用するカメラパラメータを有する。カメラパラメータ１４３に関する具体的な説明は後述する。【００２７】
制御部１５０は、夜間判定部１５１、検出部１５２、判定部１５３を有する。制御部１５０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積装置に対応する。また、制御部１５０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路に対応する。【００２８】
夜間判定部１５１は、ドラレコ情報１４１を参照し、夜間に撮影されたフレーム番号に対応する各画像データを抽出する処理部である。以下の説明では、夜間の間に撮影されたフレーム番号に対応する各画像データを、処理フレームと表記する。夜間判定部１５１は、抽出した各処理フレームの情報を、検出部１５２に出力する。処理フレームの情報には、該当処理フレームのフレーム番号等が対応付けられている。【００２９】
ここで、夜間判定部１５１が、夜間に撮影された処理フレームを判定する処理の一例について説明する。夜間判定部１５１は、画像データの所定の領域について、平均輝度を算出する。図４は、夜間判定部の処理対象となる所定の領域の一例を示す図である。例えば、夜間判定部１５１は、画像データ２０の消失点２０ａの上方に領域２０ｂを設定する。【００３０】
夜間判定部１５１は、消失点２０ａをどのように特定しても良い。例えば、夜間判定部１５１は、画像データ２０をハフ変換して複数の直線を検出し、各直線が交差する点を消失点２０ａとして特定する。【００３１】
夜間判定部１５１は、領域２０ｂの平均輝度が、所定の輝度以上か否かを判定する。夜間判定部１５１は、画像データ２０の時間的に前後する画像データについても同様に、所定の輝度以上か否かを判定する。夜間判定部１５１は、多数決を行い、領域２０ｂの平均輝度が所定の輝度よりも小さい画像データの数の方が、所定の輝度よりも大きい画像データの数よりも多い場合に、画像データ２０を夜間に撮影された画像データであると判定する。そして、夜間判定部１５１は、画像データ２０の前後数分の画像データも同様に、夜間に撮影された画像データであると判定する。【００３２】
なお、夜間判定部１５１は、ドラレコ情報１４１の日時を利用して、夜間の画像データを判定しても良い。例えば、夜間判定部１５１は、１９時以降に撮影された各画像データを、夜間に撮影された画像データとして判定しても良い。何時以降を夜間とするのかは、適宜、管理者が設定すればよい。【００３３】
また、夜間判定部１５１は、夜間に抽出された処理フレームのうち、速度が急激に減速する間の処理フレームのみを抽出して、検出部１５２に出力しても良い。例えば、夜間判定部１５１は、減速中の処理フレームについて、前後の処理フレームの速度が所定速度以上変化する区間の処理フレームを抽出する。【００３４】
検出部１５２は、各処理フレームから高輝度領域を検出する処理部である。検出部１５２は、予め設定された検出領域内に占める高輝度領域の割合が所定の割合以上となる処理フレームの情報を、候補リスト１４２に登録する。【００３５】
図５は、検出部の処理を説明するための図（１）である。検出部１５２は、図５に示すように、処理フレーム２１内に、検出領域２１ａを設定する。検出領域２１ａは、自車線を含む所定の領域である。【００３６】
例えば、この検出領域２１ａは、消失点２２ａを頂点とする３角形の領域であり、検出領域２１ａの底辺の位置は、車両のボンネット２２ｂの位置よりも上方とする。例えば、消失点２２ａの位置は、車両の直線走行時に、予め算出された消失点の位置を利用する。消失点の求め方は、上述した夜間判定部１５１と同一でよい。ボンネット２２ｂの位置は、予め設定しておくか、所定の画像処理により、特定すればよい。【００３７】
検出部１５２は、検出領域２１ａ内において、所定の輝度よりも大きくなる高輝度領域２１ｂを検出する。そして、検出部１５２は、検出領域２１ａの面積に対する高輝度領域２１ｂの面積の割合を算出し、算出した割合が所定の割合以上となる場合に、処理フレーム２１の情報を、候補リスト１４２に登録する。所定の割合は、適宜、管理者が設定しておくものとする。【００３８】
これに対して、検出部１５２は、検出領域２１ａの面積に対する高輝度領域２１ｂの面積の割合が、所定の割合未満となる場合には、該当する処理フレーム２１の情報を、候補リスト１４２に登録しない。【００３９】
検出部１５２は、夜間判定部１５１から取得した全ての処理フレーム２１に対して上記処理を行った後に、候補リスト１４２に登録した処理フレームを基にして、連結候補を生成する。例えば、検出部１５２は、候補リスト１４２のフレーム番号が連続する前後の処理フレームの高輝度領域２１ｂの座標を比較し、座標が重なる処理フレームの組みを、連結候補として生成する。検出部１５２は、連結候補の情報を、判定部１５３に出力する。【００４０】
図６は、検出部の処理を説明するための図（２）である。図６に示す処理フレーム３１，３２，３３は、候補リスト１４２に登録されている処理フレームであり、処理フレーム３１、３２、３３は、フレーム番号が連続しているものとする。検出部１５２は、処理フレーム３１の高輝度領域３１ａの座標と処理フレーム３２の高輝度領域３２ａの座標とを比較する。また、検出部１５２は、処理フレーム３２の高輝度領域３２ａの座標と処理フレーム３３の高輝度領域３３ａの座標とを比較する。ここで、高輝度領域３１ａの座標と高輝度領域３２ａの座標とが一部重なり、高輝度領域３２ａの座標と高輝度領域３３ａの座標とが一部重なったとする。この場合には、検出部１５２は、処理フレーム３１、３２、３３の組みを、連結候補とする。【００４１】
判定部１５３は、連結候補に含まれる処理フレームが、カーブ走行中に撮影されたものであるか直線走行中に撮影されたものであるかを基にして、高輝度領域が検出対象であるか否かの判定内容を切り替えて判定する。検出対象は、例えば、横断者や自転車等に対応する。【００４２】
判定部１５３が、連結候補の各処理フレームについて、カーブ走行中に撮影されたものであるか直線走行中に撮影されたものであるかを判定する処理について説明する。判定部１５３は、各処理フレームのフレーム番号をキーにして、ドラレコ情報１４１から、各処理フレームの位置情報を取得し、各位置情報を基にして、カーブ走行中であるか否かを判定する。例えば、判定部１５３は、各処理フレームの各位置情報と地図情報とを比較し、交差点等で車両の走行方向が変わる期間、あるいはそれまで走行していた車線の方向とは異なる車線に変わる期間を、カーブ走行中であると判定する。【００４３】
図７は、判定部の処理の一例を説明するための図である。例えば、図７に示すように、各処理フレームの位置が、１，２，３，４，５のように順次変化したとする。この場合には、判定部１５３は、位置１，２，３，４，５に対応する各処理フレームを、カーブ走行中に撮影されたものであると判定する。【００４４】
なお、判定部１５３は、ドラレコ情報１４１にウインカ点灯情報が含まれている場合には、ウインカ点灯情報を用いて、カーブ走行中に撮影された処理フレームであるか否かを判定する。判定部１５３は、右ウインカまたは左ウインカが点灯している期間の処理フレームを、カーブ走行中に撮影されたものであると判定する。【００４５】
上記以外の場合には、判定部１５３は、連結候補の各処理フレームを、直線走行中に撮影されたものであると判定する。なお、判定部１５３は、各処理フレームの各位置情報と地図情報とを比較し、車両が同一の車線を走行している期間の処理フレームを、直線走行中に撮影されたものであると判定してもよい。【００４６】
次に、判定部１５３が、カーブ走行中に撮影された各処理フレームから、検出対象を検出する処理について説明する。判定部１５３は、カメラと高輝度領域との距離を処理フレーム毎に算出し、距離の推移が一定の割合で変化する場合には、高輝度領域を、静止物と判定する。これに対して、判定部１５３は、カメラと高輝度領域との距離の推移が一定の割合で変化しない場合には、高輝度領域を、検出対象として判定する。【００４７】
判定部１５３は、前後の処理フレームについて、カメラと高輝度領域との距離の差分を算出する。例えば、処理フレームＮにおいて、カメラと高輝度領域との距離がＮａであり、処理フレームＮ＋１において、カメラと高輝度領域との距離がＮｂの場合には、差分Ｎａ−Ｎｂを算出する。判定部１５３は、差分Ｎａ−Ｎｂの値が閾値以上となる差分の数が、所定数未満の場合には、距離の推移が一定の割合で変化していると判定する。【００４８】
図８は、距離の推移が一定の割合で変化するカメラと高輝度領域との距離の関係を示す図である。図８の縦軸は、車両の進行方向の軸である。横軸は、車両の進行方向に対して、垂直方向の軸である。高輝度領域が、自動販売機等の静止物である場合には、運転手は気にせず、等速で運転するため、距離の推移が一定の割合で変化する。【００４９】
これに対して、判定部１５３は、差分の値が閾値以上となる差分の数が、所定数以上の場合には、距離の推移が一定の割合で変化していないと判定する。【００５０】
図９は、距離の推移が一定の割合で変化しないカメラと高輝度領域との距離の関係を示す図である。図９の縦軸は、車両の進行方向の軸である。横軸は、車両の進行方向に対して、垂直方向の軸である。高輝度領域が、横断者等の検出対象である場合には、車両と横断者とがそれぞれ避ける方向に移動するため、距離の推移が一定の割合で変化しない。【００５１】
ところで、判定部１５３は、車両の速度の推移を更に利用して、検出対象を検出しても良い。判定部１５３は、カーブ走行中に撮影された各処理フレームから検出対象を検出した後に、ドラレコ情報１４１を参照し、各処理フレームを撮影した時点の車両の速度の推移を求める。判定部１５３は、車両の速度が減少し、車両の速度が所定の速度未満となった場合に、検出対象が確かに検出対象であると確定する。【００５２】
次に、判定部１５３が、直線走行中に撮影された各処理フレームから、検出対象を検出する処理について説明する。この場合には、判定部１５３は、連結候補に含まれる処理フレームの高輝度領域を、検出対象として判定する。【００５３】
判定部１５３は、検出対象であると判定した各処理フレームのフレーム番号を、出力する。例えば、判定部１５３は、フレーム番号を、表示部１３０に出力しても良いし、通信部１１０を介して、他の装置にフレーム番号を通知しても良い。【００５４】
次に、判定部１５３が、処理フレームの高輝度領域と、ドライブレコーダのカメラとの距離を算出する処理の一例を示す。なお、判定部１５３は、下記の説明に限らず、処理フレーム上の座標と、距離とを変換する周知の変換テーブルを利用して、高輝度領域とカメラとの距離を特定しても良い。【００５５】
図１０は、高輝度領域とカメラとの距離を算出する処理を説明するための図である。まず、判定部１５３は、カメラパラメータ１４３を取得する。カメラパラメータ１４３は、カメラ４０の水平画角ＣＨ（radian）、カメラ４０の垂直画角ＣＶ（radian）、処理フレームの水平解像度ＳＨ（pixel）、処理フレームの垂直解像度ＳＶ（pixel）、カメラ４０の設置高さＨＧＴ（ｍ）を含む。【００５６】
図１０において、４０ａはカメラ視野を示し、４０ｂは消失点の位置を示す。また、４１は、距離ｄでの投影面ＳＶ上で、検出対象を検出した検出位置に対応する。また、図１０のθは、カメラ４０および消失点４０ｂを結ぶ直線と、カメラ４０および検出位置４１を結ぶ直線とのなす角度である。また、ｃｙは、消失点４０ｂと検出位置４１との垂直方向の距離である。【００５７】
ここで、式（１）が成立するため、θは式（２）によって表される。また、θを用いることで、距離ｄは、式（３）によって表すことができる。【００５８】
ｃｙ／ＳＶ＝θ／ＣＶ・・・（１）【００５９】
θ＝ＣＶ×ｃｙ／ＳＶ・・・（２）【００６０】
ｄ＝ＨＧＴ／ｔａｎ（θ）・・・（３）【００６１】
より具体的には、式（２）は式（４）によって表すことができる。式（４）において、ＶａｎＹ[ｐｉｘｅｌ]は、処理フレーム上の消失点のｙ座標を示す。ｙ[ｐｉｘｅｌ]は、処理フレーム上の検出対象のｙ座標を示す。ＡＢＳは絶対値を示す。【００６２】
θ＝ＣＶ[ｒａｄ]×ＡＢＳ（ＶａｎＹ[ｐｉｘｅｌ]−ｙ[ｐｉｘｅｌ]）／ＳＶ[ｐｉｘｅｌ]・・・（４）【００６３】
そして、高輝度領域とカメラ距離とにつき、ｘ軸方向の距離は、式（５）によって算出される。なお、ｙ軸方向の距離は、式（３）によって求められるｄの値である。【００６４】
ｘ軸方向の距離＝ｄ×ｔａｎ（ＣＨ[ｒａｄ]／２）×２・・・（５）【００６５】
次に、本実施例２に係る画像処理装置１００の処理手順について説明する。図１１は、本実施例２に係る画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。例えば、図１１に示すフローチャートは、処理実行命令を受け付けたことを契機にして実行される。画像処理装置１００は、入力部１２０から処理命令を受け付けても良いし、通信部１１０を介して、他の装置から受け付けても良い。【００６６】
図１１に示すように、画像処理装置１００は、夜間判定を実行し、夜間に撮影された処理フレームを抽出する（ステップＳ１０２）。画像処理装置１００は検出領域を設定し（ステップＳ１０３）、検出領域に高輝度領域が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０４）。【００６７】
画像処理装置１００は、検出領域に高輝度領域が存在しない場合には（ステップＳ１０４，Ｎｏ）、ステップＳ１０６に移行する。一方、画像処理装置１００は、検出領域に高輝度領域が存在する場合には（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、処理フレームを候補リスト１４２に登録する（ステップＳ１０５）。【００６８】
画像処理装置１００は、全ての処理フレームを選択したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。画像処理装置１００は、全ての処理フレームを選択していない場合には（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、未選択の処理フレームを選択し（ステップＳ１０７）、ステップＳ１０３に移行する。【００６９】
一方、画像処理装置１００は、全ての処理フレームを選択した場合には（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、連結候補を作成する（ステップＳ１０８）。画像処理装置１００は、連結候補の処理フレームが、カーブ中に撮影された処理フレームであるか否かを判定する（ステップＳ１０９）。【００７０】
画像処理装置１００は、処理フレームがカーブ中に撮影された処理フレームの場合には（ステップＳ１０９，Ｙｅｓ）、カーブ中の判定基準により、検出対象を検出する（ステップＳ１１０）。一方、画像処理装置１００は、処理フレームが直線走行中に撮影された処理フレームの場合には（ステップＳ１０９，Ｎｏ）、直線走行中の判定基準により、検出対象を検出する（ステップＳ１１１）。【００７１】
次に、本実施例に係る画像処理装置１００の効果について説明する。画像処理装置１００は、夜間にカメラに撮影された処理フレームを判定する。画像処理装置１００は、処理フレームがカーブ走行中に撮影された処理フレームであるか直線走行中に撮影された処理フレームであるかを基にして、高輝度領域が検出対象であるか否かの判定内容を切り替えて判定する。例えば、自車線内を検出領域とすると、カーブ中に検出領域に静止物が入り込み、静止物が高輝度領域として検出されてしまう。これに対して、自車両が直線走行中の場合には、検出領域に静止物が入り込むことがない。このため、カーブ走行中の場合と直線走行中の場合とに分けて、高輝度領域が検出対象であるか否かの判定内容を切り替えることで、両者に即した検出が出来るようになり、正確に検出対象を検出することができる。【００７２】
また、画像処理装置１００は、処理フレームがカーブ走行中に撮影された動画データである場合に、高輝度領域を検出してからの車両の移動速度の推移、または、カメラと高輝度領域との距離の推移を基にして、高輝度領域を検出対象とするか否かを判定する。このため、カーブ中において、検出領域に含まれる高輝度領域が、検出対象であるか静止物であるかを正確に判定することができる。例えば、高輝度領域が横断者などの場合には、運転手は気が付いて急減速するものと考えられる。これに対して、高輝度領域が静止物であれば、運転手は気にせず、速度推移が一定となる。また、高輝度領域が歩行者であれば、歩行者は車両をよけ、車両は歩行者をよけるように移動するため、高輝度領域と、カメラとの距離変化がばらばらになると考えられる。【００７３】
また、画像処理装置１００は、速度が減速する間の処理フレームを用いて、検出対象を検出する。例えば、速度が上がるのであれば、減速すべき原因が解決されたからなので、その時点では、ヒヤリハットの原因となる検出対象は映っていないものと考えられる。このため、速度が減速する間の処理フレームを用いて、検出対象を検出することで、無駄な処理を行わずにすむ。【００７４】
また、画像処理装置１００は、自車線を含む所定の範囲から、前記高輝度領域を検出する。横断者は自車線に存在する可能性が高いので、かかる自車線を含む領域を検出対象とすることで、全体画像から検出対象を検出する場合と比較して、計算量を削減することができる。【００７５】
次に、上記の実施例に示した画像処理装置と同様の機能を実現する画像処理プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１２は、画像処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。【００７６】
図１２に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２０２と、ディスプレイ２０３を有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読取る読み取り装置２０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインタフェース装置２０５とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０６と、ハードディスク装置２０７を有する。そして、各装置２０１〜２０７は、バス２０８に接続される。【００７７】
ハードディスク装置２０７は、例えば、特定プログラム２０７ａ、検出プログラム２０７ｂ、判定プログラム２０７ｃを有する。ＣＰＵ２０１は、各プログラム２０７ａ〜２０７ｃを読み出してＲＡＭ２０６に展開する。【００７８】
特定プログラム２０７ａは、特定プロセス２０６ａとして機能する。検出プログラム２０７ｂは、検出プロセス２０６ｂとして機能する。判定プログラム２０７ｃは、判定プロセス２０６ｃとして機能する。【００７９】
例えば、特定プロセス２０６ａは、特定部１１、夜間判定部１５１等に対応する。検出プロセス２０６ｂは、検出部１２，１５２等に対応する。判定プロセス２０６ｃは、判定部１３，１５３に対応する。【００８０】
なお、各プログラム２０７ａ〜２０７ｃについては、必ずしも最初からハードディスク装置２０７に記憶させておかなくてもよい。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００がこれらから各プログラム２０７ａ〜２０７ｃを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００８１】
１０  画像処理装置
１１  特定部
１２  検出部
１３  判定部
【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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【国際調査報告】
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