(57)【要約】      （修正有）【課題】入力画像における背景と濃淡値の大きな箇所をトロリー線として誤検出することを防止する。【解決手段】トロリー線２０が映る面像をカメラ１０により取得し、取得した画像へトロリー線検出演算子を積和してトロリー線のエッジを抽出し、抽出したエッジの座標をHough変換でHough空間へ投票し、投票されたHough空間の頂点を検出することでトロリー線を検出する画像処理を行うトロリー線検出装置４０において、トロリー線検出演算子の積和の前に、トロリー線検出演算子の左右両端座標（ｈ，ｊ），（ｋ，ｊ）に対応する画像の濃淡値ｇ（ｈ，ｊ），ｇ（ｋ，ｊ）の差が一定値以上か否かを判定し、一定値以下の場合はトロリー線であるとして積和計算を行うが、一定値以上の場合はトロリー線以外であるとして積和計算しないので、トロリー線の誤検出を防ぐ利点がある。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
トロリー線が映る面像へトロリー線検出演算子を積和してトロリー線のエッジを抽出する画像処理を行うトロリー線検出装置において、前記トロリー線検出演算子の積和の前に、前記演算子の左右両端に対応する画像の濃淡値を検査し、卜ロリー線以外の誤検出を防止することを特徴とするトロリー線検出装置。
【請求項２】
請求項1において、前記トロリー線検出装置は、検出したエッジの座標をHough変換でHough空間へ投票し、投票されたHough空間の頂点を検出することでトロリー線を検出するに際し、Hough変換の頂点を所定の閾値で判定し、入力画像から１又は２以上の頂点を検出することを特徴とするトロリー線検出装置。
【請求項３】
請求項1又は２において、前記トロリー線検出装置は、前記トロリー線検出演算子として昼用演算子と夜用演算子を併用し、有効な結果が得られた方を、トロリー線の検出結果にすることを特徴とするトロリー線検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、トロリー線検出装置に関する。例えば、パンタグラフが映るように電車に設置されたカメラの映像を画像処理してトロリー線を検出するトロリー線検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像処理によりトロリー線を検出する現在の技術としては、映像中に直線で見えるトロリー線をエッジの検出する方法がある（特許文献１参照）。画像処理に使用されるHough変換については、非特許文献１に記載されている。
【特許文献１】特開平８−１４８２０号（特願平６−１４９２４６号「画像処理装置のエッジ検出回路」）
【非特許文献１】「O plus E」 1995/12  pp94-106
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
トロリー線が映る画像に対して、図２のトロリー線検出演算子(特願２００３−３２５４１１（以下、先願明細書という）に記載される)を単に積和演算すると、図３に示すように、狭い幅の個所１（灰色）をトロリー線のエッジとして正しく検出する一方、背景（白色）との濃淡差の大きな個所２（黒色）もトロリー線のエッジとして誤検出する問題がある。
また、薄暮の場合も、照明の強弱によって、図２に示す単純なトロリー線検出演算子を積和するだけでは、トロリー線を検出できなくなる問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決する本発明の請求項１に係るトロリー線検出装置は、トロリー線が映る面像を取得し、この画像へトロリー線検出演算子を積和してトロリー線のエッジを抽出する画像処理を行うトロリー線検出装置において、トロリー線検出演算子の積和の前に、トロリー線検出演算子の左右両端に対応する画像の濃淡値を検査し、卜ロリー線以外の誤検出を防止することを特徴とする。
【０００５】
上記課題を解決する本発明の請求項２に係るトロリー線検出装置は、請求項１において、Hough変換の頂点を所定の閾値で判定し、入力画像から１又は２以上の頂点を確実に検出することを特徴とする。
【０００６】
上記課題を解決する本発明の請求項３に係るトロリー線検出装置は、請求項1又は２において、昼用演算子と夜用演算子を併用し、有効な結果が得られた方を、トロリー線の検出結果にすることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
請求項1に係る発明においては、トロリー線検出演算子の左右両端に対応する画像の濃淡値の差が一定値以上か否かを積和の前に判定し、一定値以下の場合はトロリー線であるとして積和計算を行うが、一定値以上の場合はトロリー線以外であるとして積和計算しないので、トロリー線の誤検出を防ぐ利点がある。
【０００８】
また、請求項２に係る発明においては、Hough変換の頂点を所定の閾値で判定し、入力画像から１又は２以上の頂点を確実に検出することができ、特に、閾値を適切に設定することにより、誤った頂点を排除できる利点がある。
【０００９】
また、請求項３に係る発明においては、昼・夜どちらとも判断し難い薄暮の場合や、昼間にトンネル坑口を走り抜けて一瞬で画像輝度が切り替わる場合等、証明の強弱によって、灰色の背景中にトロリー線が白又は黒の直線で見える場合でも、入力画像ごと昼用演算子か夜用演算子のどちらを使用するのか判定するため、正しくトロリー線を検出できる利点がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下に実施例１〜３として示す実施の形態が本発明を実施するための最良の形態である。
【実施例１】
【００１１】
（トロリー線の濃淡値を検査）
本実施例は、図１に示すように、トロリー線２０とパンタグラフ３０が映る画像をカメラ１０より取得してトロリー線検出装置４０へ出力し、この画像へ図２のトロリー線検出演算子（以降は演算子と呼ぶ）を積和してトロリー線のエッジを検出する際に、演算子の左右両端の画像の濃淡値を式（１）により検査し、トロリー線の誤検出を防止するものである。
【００１２】
即ち、取得された図３に示す画像へ単純に図２の演算子を積和すると、図８に示すような積和画像が得られる。
ここで、入力画像において、現在積和している領域と、その積和領域の中心画素を図６に示し、その積和領域の拡大図を図７に示す。
図７に示すように、ｇ（ｈ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｇ（ｋ，ｊ）は、それぞれ演算子の中心、左右両端の座標(ｈ，ｊ) ,（ｉ，ｊ），（ｋ，ｊ）における濃淡値であり、ｋ＝ｉ＋（ω／２）＋１、ｈ＝ｉ−（ω／２）−１である。
【００１３】
図８に示す積和画像おいて、トロリー線以外のエッジを横切る箇所Ｅｌと、トロリー線のエッジを横切る箇所Ｅ２では図９，図１０で示すように濃淡値プロフィルが異なる。
図１０に示すように、トロリー線である箇所Ｅ２の場合、積和演算の中心座標（ｉ，ｊ）の濃淡値ｇ（ｉ，ｊ）に比較して、その左右の座標ｈ，ｋの濃淡値ｇ（ｈ，ｊ），ｇ（ｋ，ｊ）が双方とも大きいのに対し、図９に示すように、トロリー線でない箇所Ｅｌの場合、演算子の積和領域の中心座標（ｉ，ｊ）の濃淡値ｇ（ｉ，ｊ）に比較して、その左右の座標ｈ，ｋの濃淡値ｇ（ｈ，ｊ），ｇ（ｋ，ｊ）の一方のみが大きい。図９，図１０において、縦軸は濃淡値、横軸は画像の横方向の位置である。
【００１４】
従って、下式（１）を評価することにより、Ｅｌをトロリー線以外のエッジであると判定し、Ｅ２のみがトロリー線のエッジであると判別することが出来る。
ＬＲ＞０  かつ  ｔＬ＞Ｒ  かつ  Ｌ＜ｔＲ  …  式（１）
但し、
Ｌ＝ｇ（ｈ，ｊ）−ｇ（ｉ，ｊ），
Ｒ＝ｇ（ｋ，ｊ）−ｇ（ｉ，ｊ），
ｔ＞１
【００１５】
ここで、式（１）のＬＲ＞０は、ＬとＲの符号が同じか判定するものであり、ｔＬ＞Ｒ  かつ  Ｌ＜ｔＲは、図９、図１０に示すように、ＬとＲの差が一定以上あるか判定する意味がある。
図９の濃淡分布はトロリー線以外のものに関するので、ＬとＲに差があるのに対し、図１０の濃淡分布はトロリー線に関するので、ＬとＲの値が近接している。
またｔは１を超える係数で、ｔ＝２とした場合、ＲがＬの２倍以下の値で、かつＲがＬの半分以上の値なら、ＬとＲが近似していると判定される。
【００１６】
本実施例の具体的な手順について、図４のフローチャートを参照して説明する。
先ず、図１に示すカメラ１０を使用してトロリー線２０とパンタグラフ３０が映る画像を取得し（ステップＳ１）、画像の左上の画素より走査して（ステップＳ２）、１画素ごと図２の演算子を積和してトロリー線のエッジを検出する（ステップＳ４）。
【００１７】
ただし、図７に示すように、演算子の左右両端（ｈ，ｊ），（ｋ，ｊ）に対応する画像の濃淡値ｇ（ｈ，ｊ），ｇ（ｋ，ｊ）が、式（１）を満たすかどうか積和の前に判定し（ステップＳ３）、満たす場合は積和計算を行い（ステップＳ４）、満たさない場合は積和計算しない。この処理を画像左上の画素から走査して画像右下の画素まで行う（ステップＳ５）。
次に、先願明細書に記載される通り、トロリー線のエッジをHough変換によりHough空間に投票し（ステップＳ６）、投票されたHough空間の頂点を検出することでトロリー線を検出する。以上を画像入力ごと繰り返す（ステップＳ７）。
【００１８】
このように説明したように、本実施例によれば、以下の効果を奏する。
即ち、先願明細書に記載された演算子を入力画像に対して単純に積和すると、図３に示すトロリー線以外の個所２をトロリー線として誤って検出するおそれがある。
しかし、本実施例のように、演算子の左右両端（ｈ，ｊ），（ｋ，ｊ）に対応する画像の濃淡値ｇ（ｈ，ｊ），ｇ（ｋ，ｊ）が、式（１）を満たすかどうか、即ち、その差が一定値以上か否かを積和の前に判定し、一定値以下の場合はトロリー線であるとして積和計算を行うが、一定値以上の場合はトロリー線以外であるとして積和計算しないので、トロリー線の誤検出を防ぐ利点がある。
【実施例２】
【００１９】
（トロリー線の頂点の検査）
本実施例は、図５のフローチャートに示すように、Hough変換の頂点（＝トロリー線）を所定の閾値で判定し、入力画像から1又は２以上の頂点を確実に検出するものである。
【００２０】
即ち、先願明細書に記載されるように、Hough変換で頂点１個を検出することは容易であるが、Hough変換で求めた頂点を棒グラフにした一例を図１１と図１２に示すように、制約条件なしで第１候補だけを選ぶのか、または第３候補まで選ぶのか判断するのは困難であり、複数の頂点を誤り無く検出することは難しい。
しかし、トロリー線が画像中に複数映るときは、画像中の複数のトロリー線の長さがほぼ同じである制約条件がある。
【００２１】
これにより、画像中にトロリー線が２本ある場合、図１１のように第１候補と第２候補の頂点はほぼ同じ値になる。
また、トロリー線が１本ある場合、図１２のように第２候補以降はノイズ並の小さい頂点になる。
このように制約条件の無いHough変換では、いくつまでの候補を選び出すかを決めるのは困難であるのに対し、本実施例では、頂点に所定の制約条件を設定し、複数候補を確実に選ぶことができる。
また、図１に示すカメラ１０で取得した画像には、トロリー線が通常２本映ることを利用すれば、図１１に示すように第1候補、第２候補の頂点を閾値で確実に判定し、誤った頂点を排除できる利点がある。
【００２２】
本実施例の具体的な手順を図５のフローチャートで説明する。
先ず、実施例１と同様に、図１に示すカメラ１０を使用してトロリー線２０とパンタグラフ３０が映る画像を取得し（ステップＳ１）、画像の左上の画素より走査して（ステップＳ２）、１画素ごと図２の演算子を積和してトロリー線のエッジを検出する（ステップＳ４）。
ただし、図２の演算子の左右両端（ｈ，ｊ），（ｋ，ｊ）に対応する画像の濃淡値ｇ（ｈ，ｊ），ｇ（ｋ，ｊ）が、式（１）を満たすかどうか積和の前に判定し（ステップＳ３）、満たす場合は積和計算を行い（ステップＳ４）、満たさない場合は積和計算しない。この処理を画像左上の画素から走査して画像右下の画素まで行う（ステップＳ５）。
【００２３】
次に、先願明細書に記載される通り、トロリー線のエッジをHough変換によりHough空間に投票し（ステップＳ６）、投票されたHough空間の頂点を検出することでトロリー線を検出する。
このとき検出した頂点をｐ（ｎ）とすると（ｎは検出した頂点番号、ｎ＝１は頂点の第１候補、ｋは実験的に決定）、ｐ（１）＞ｋ×ｐ（ｎ）を満たす場合ｐ（ｎ）を排除し、１〜ｎ−１の頂点をトロリー線とする（ステップＳ８）。以上を画像入力ごと繰り返す（ステップＳ７）。
【００２４】
このように説明したように本実施例は、Hough変換の頂点（＝トロリー線）を、所定の閾値で判定し、入力画像から１又は２以上の頂点を確実に検出することができる。本実施例では、閾値を適切に設定することにより、誤った頂点を排除できる利点がある。
【実施例３】
【００２５】
（昼間処理と夜間処理の並列化）
本実施例は、図１３のフローチャートに示すように、昼用演算子と夜用演算子を並用し、有効な結果が得られた方を、トロリー線の検出結果にするものである。
従来の技術では、昼・夜どちらとも判断し難い薄暮の場合や、昼間にトンネル坑口を走り抜けて一瞬で画像輝度が切り替わる場合に、トロリー線を正確に検出できない問題がある。
【００２６】
例えば、薄暮で強い照明をトロリー線に向けた場合、背景が灰色の空にトロリー線が白い直線で見える為、夜用演算子ではトロリー線が検出できるが昼用演算子では検出できない。
逆に薄暮で弱い照明をトロリー線に向けた場合、背景が灰色の空にトロリー線が黒い直線で見える為、昼用演算子ではトロリー線を検出できるが夜用演算子では検出できない。
【００２７】
本実施例は、昼用演算子と使用演算子を並用し、入力画像ごと昼用演算子か夜用演算子のどちらを使用するのか判定するため、昼夜の照度や照明の照度に影響されず、正しくトロリー線を検出できる利点がある。
【００２８】
本実施例の具体例を図１３のフローチャートで説明する。
先ず、実施例１と同様に、入力画像に昼用演算子と夜用演算子をそれぞれ積和し、トロリー線の昼用エッジと夜用エッジをそれぞれ検出する（ステップＳ１〜ステップＳ５）。但し、夜用演算子を使用する場合は、Ｌ→−Ｌ，Ｒ→−Ｒとして、式（１）の判定を行う。このエッジを求める手段として実施例２の手段を使用しても良い。
【００２９】
次に、先願明細書に記載される通り、トロリー線の昼用エッジと夜用エッジをHough変換によりHough空間にそれぞれ投票し、このHough空間の頂点を検出する（ステップＳ６）。
最後に、昼用演算子の頂点と夜用演算子の頂点とを比較し大きい方をトロリー線の検出結果とする（ステップＳ９）。以上を画像入力毎に繰り返す（ステップＳ７）。
【００３０】
このように説明したように、本実施例は、昼用演算子と夜用演算子を並用し、有効な結果が得られた方を、トロリー線の検出結果にするものである。
従って、昼・夜どちらとも判断し難い薄暮の場合や、昼間にトンネル坑口を走り抜けて一瞬で画像輝度が切り替わる場合、証明の強弱によって、灰色の背景中にトロリー線が白又は黒の直線で見える場合でも、入力画像ごと昼用演算子か夜用演算子のどちらを使用するのか判定するため、正しくトロリー線を検出できる利点がある。
【産業上の利用可能性】
【００３１】
本発明は、パンタグラフが映るように電車に設置されたカメラの映像を画像処理してトロリー線を検出するトロリー線検出装置として利用でき、検出したトロリー線は、規定の位置に設置されてるか定量的に管理される。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明のトロリー線検出器の装置全体図である。
【図２】トロリー線検出演算子を示す説明図である。
【図３】トロリー線の映る画像を示す説明図である。
【図４】演算子両端の濃淡値を検査する手順を示すフローチャートである。
【図５】トロリー線の頂点を検査する手順を示すフローチャートである。
【図６】入力画像において現在積和している領域とその積和領域の中心画素を示す説明図である。
【図７】図６における積和領域の中心画素の拡大図である。
【図８】演算子の積和画像を示す説明図である。
【図９】トロリー線以外の濃淡値プロフィルを示すグラフである。
【図１０】トロリー線の濃淡値プロフィルを示すグラフである。
【図１１】トロリー線が２本映った頂点を示す棒グラフである。
【図１２】トロリー線が１本映った頂点を示す棒グラフである。
【図１３】昼用演算子と夜用演算子を並用する手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３３】
１０  カメラ
２０  トロリー線
３０  パンタグラフ
４０  画像処理装置
【図１】
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【図２】
2006248410.tif 000004
【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】
2006248410.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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