(57)【要約】【課題】  高速かつ高精度に撮像画像を領域分割可能な領域分割方法を提供することを課題とする。【解決手段】  撮像した画像を所望の領域に分割する領域分割方法であって、視点の異なる複数の画像を撮像する撮像ステップと、複数の撮像画像を複数の領域に各々分割する分割ステップ（Ｓ１０）と、複数の撮像画像の視点情報と分割した各領域の輪郭に基づいて分割した各領域のフロンティアポイントの候補を算出する算出ステップ（Ｓ１４）と、複数の撮像画像のうちの任意の撮像画像における領域と複数の撮像画像のうちの他の撮像画像における領域とが共通して存在する領域か否かをフロンティアポイントの候補に基づいて判定する判定ステップ（Ｓ１７）と、分割した２つ以上の領域を１つの領域に統合する統合ステップ（Ｓ１８）とを含み、判定ステップにおける判定結果に基づいて領域を統合していくことを特徴とする。【選択図】  図１３
2006190188.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像した画像を所望の領域に分割する領域分割方法であって、
視点の異なる複数の画像を撮像する撮像ステップと、
前記複数の撮像画像を複数の領域に各々分割する分割ステップと、
前記複数の撮像画像の視点情報と前記分割した各領域の輪郭に基づいて前記分割した各領域のフロンティアポイントの候補を算出する算出ステップと、
前記複数の撮像画像のうちの任意の撮像画像における領域と前記複数の撮像画像のうちの他の撮像画像における領域とが共通して存在する領域か否かを前記フロンティアポイントの候補に基づいて判定する判定ステップと、
前記分割した２つ以上の領域を１つの領域に統合する統合ステップと
を含み、
前記判定ステップにおける判定結果に基づいて領域を統合していくことを特徴とする領域分割方法。
【請求項２】
前記共通して存在すると判定した領域を物体の存在する領域と判断する判断ステップを含むことを特徴とする請求項１に記載する領域分割方法。
【請求項３】
前記判定ステップでは、前記任意の撮像画像における領域と前記他の撮像画像における領域とにおいて対応するフロンティアポイントがある場合、当該対応するフロンティアポイントの数、撮像手段からフロンティアポイントまでの距離または各領域におけるフロンティアポイント間の距離に基づいて判定することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載する領域分割方法。
【請求項４】
前記判定ステップにおいて共通して存在すると判定した領域を基準領域とする基準領域設定ステップと、
前記複数の撮像画像のうちの任意の撮像画像における基準領域と、前記複数の撮像画像のうちの他の撮像画像における基準領域と当該基準領域以外の領域とを統合した領域とが共通して存在する領域か否かを判定し、共通して存在する領域と判定した場合には前記統合した領域を基準領域に更新する第１更新ステップと
を含むことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載する領域分割方法。
【請求項５】
前記第１更新ステップで更新する前の基準領域を記憶する記憶ステップを含み、
前記複数の撮像画像のうちの任意の撮像画像における基準領域と、前記複数の撮像画像のうちの他の撮像画像における前記記憶ステップで記憶した更新前の基準領域とが共通して存在する領域か否かを判定し、共通して存在する領域と判定した場合には前記更新前の基準領域を基準領域に更新する第２更新ステップと
を含むことを特徴とする請求項４に記載する領域分割方法。
【請求項６】
前記各更新ステップでは、フロンティアポイントの数が増加しなかった場合には更新しないことを特徴とする請求項４又は請求項５に記載する領域分割方法。
【請求項７】
前記各更新ステップでは、フロンティアポイントの数が増加しなかった場合、前記複数の撮像画像のうちの任意の撮像画像における基準領域の形状と前記複数の撮像画像のうちの他の撮像画像における判定対象の領域の形状との類似に基づいて更新するか否かを判定することを特徴とする請求項４又は請求項５に記載する領域分割方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、視点の異なる複数の撮像画像を所望の領域に分割する領域分割方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
物体検出などを目的として、カメラで撮像した画像を所望の領域に分割する領域分割方法が開発されている。領域分割方法としては、単眼カメラで撮像した単一の撮像画像を用いるものやステレオカメラで撮像した複数の撮像画像を用いるものなどがある。単眼カメラで撮像した撮像画像を用いる領域分割方法の一例としては、撮像画像における画素間の類似度に基づいて類似した画素に対して同一の領域ラベルを付与することにより、撮像画像を領域ラベルで識別される領域に分割する方法がある（特許文献１参照）。また、ステレオカメラで撮像した撮像画像を用いる領域分割方法の一例としては、視点の異なる複数の撮像画像間で相関演算を行い、その演算結果から得られた視差に基づく物体の距離分布情報から物体毎の領域に分割する方法がある（特許文献２参照）。これら領域分割を行う場合、最初に撮像画像を過分割し、過分割された領域を統合していくことにより所望の領域に分割していく手法も採られている。
【特許文献１】特開２００４−３０２８２号公報
【特許文献２】特開平１０−１４２４９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
単眼カメラで撮像した撮像画像を用いる領域分割方法では、単一の撮像画像における各画素の持っている情報（例えば、色、輝度、エッジ）のみを用いて過分割された領域を統合していくので、統合の良し悪しの判定を正確に行えない場合がある。つまり、情報としては単一の撮像画像の情報しかないので、領域分割の精度が低い。したがって、精度を向上させるためには、より信頼性の高い情報を追加して統合を行う必要がある。一方、ステレオカメラで撮像した撮像画像を用いる領域分割方法では、複数の撮像画像の情報を用いるので、領域分割の精度は向上する。しかし、複数の撮像画像間において画素毎に相関演算を行わなければならないので、処理負荷が高く、非常に処理時間を要する。そのため、自動車からの物体検出やロボットビジョン等のリアルタイム処理が必要とされる領域分割としては、処理時間が問題となり、適用するのは難しい。ちなみに、相関演算を行う際に演算対象の画素を減らすなどして処理負荷を軽減することも考えられるが、このような高速化を図ると、精度が低下する。
【０００４】
そこで、本発明は、高速かつ高精度に撮像画像を領域分割可能な領域分割方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る領域分割方法は、撮像した画像を所望の領域に分割する領域分割方法であって、視点の異なる複数の画像を撮像する撮像ステップと、複数の撮像画像を複数の領域に各々分割する分割ステップと、複数の撮像画像の視点情報と分割した各領域の輪郭に基づいて分割した各領域のフロンティアポイントの候補を算出する算出ステップと、複数の撮像画像のうちの任意の撮像画像における領域と複数の撮像画像のうちの他の撮像画像における領域とが共通して存在する領域か否かをフロンティアポイントの候補に基づいて判定する判定ステップと、分割した２つ以上の領域を１つの領域に統合する統合ステップとを含み、判定ステップにおける判定結果に基づいて領域を統合していくことを特徴とする。
【０００６】
この領域分割方法では、撮像ステップにおいて視点の異なる複数の撮像手段により同じ対象を撮像する。そして、領域分割方法では、分割ステップにおいて複数の撮像画像をそれぞれ複数の領域に分割する。ここでの領域分割では、過度に領域を分割する。さらに、領域分割手段では、算出ステップにおいて複数の撮像画像の視点情報と各撮像画像における各分割領域の輪郭からその分割領域のフロンティアポイントの候補を算出する。フロンティアポイントの候補は、撮像画像のエピポール（複数の撮像画像の視点を結ぶ線と各撮像画像又は各撮像画像の延長平面との交点）から分割領域の輪郭に接線を引いたときのその接線と輪郭との接点である。輪郭が閉領域であれば、少なくとも２点以上のフロンティアポイントの候補が存在する。そして、領域分割方法では、判定ステップにおいてフロンティアポイントの候補に基づいて任意の撮像画像における領域と他の撮像画像における領域とが共通して存在する領域か否かを判定する。さらに、領域分割方法では、統合ステップにおいてその判定結果に基づいて分割領域を統合し、所望の領域を得る。つまり、撮像画像間で共通して存在する領域は同一の撮像対象の一部分又は全部分である可能性が非常に高いので、その共通して存在する領域を統合対象の領域とすることにより、撮像対象の所望の領域を得ることができる。この領域分割方法では、視点の異なる複数の撮像画像における情報を用いて領域の分割を行うので、単一の撮像画像を用いて領域分割を行うより、高精度に領域分割を行うことができる。さらに、領域分割方法では、非常にロバストなフロンティアポイントを利用しているので、複数の撮像画像間における誤対応を防止でき、高精度に領域分割を行うことができる。また、この領域分割方法では、フロンティアポイントを利用して、視点の異なる複数の撮像画像において共通して存在する領域を検出することによって所望の領域を得るので、複数の撮像画像における画素間で相関演算などを行う必要がないので、処理負荷が軽減し、高速に領域分割を行うことができる。そのため、リアルタイム処理が必要とされる各種装置に適用可能である。
【０００７】
本発明の上記領域分割方法では、共通して存在すると判定した領域を物体の存在する領域と判断する判断ステップを含む構成としてもよい。
【０００８】
この領域分割方法では、判断ステップにおいて判定ステップにおける判定によって複数の撮像画像間で共通して存在する領域を物体の存在する領域と判断する。上記したように、撮像画像間で共通して存在する領域は同一の撮像対象の一部分又は全部分である可能性が非常に高いので、その共通して存在する領域を物体が撮像された領域とする。
【０００９】
本発明の上記領域分割方法の判定ステップでは、任意の撮像画像における領域と他の撮像画像における領域とにおいて対応するフロンティアポイントがある場合、当該対応するフロンティアポイントの数、撮像手段からフロンティアポイントまでの距離または各領域におけるフロンティアポイント間の距離に基づいて判定すると好適である。
【００１０】
この領域分割方法の判定ステップでは、複数の撮像画像における領域間の各フロンティアポイントの候補において対応するフロンティアポイントが存在する場合、その対応するフロンティアポイントの数、撮像手段からその対応するフロンティアポイントまでの距離、各領域におけるフロンティアポイント間の距離に基づいて共通して存在する領域か否かを判定する。例えば、通常、輪郭が閉領域のときにはフロンティアポイントが２点以上存在するので、対応するフロンティアポイントが２点以上の場合に共通する領域と判定したり、同一の物体を示す領域であればその領域の各点では撮像手段からの距離がほぼ同じ距離になるので、撮像手段から各フロンティアポイントまでの距離がほぼ同じであれば共通する領域と判定したり、同一の物体を示す領域であれば各領域のフロンティアポイントの間隔はほぼ同じになるので、各領域におけるフロンティアポイント間の距離がほぼ同じ距離の場合に共通する領域と判定する。
【００１１】
本発明の上記領域分割方法では、判定ステップにおいて共通して存在すると判定した領域を基準領域とする基準領域設定ステップと、複数の撮像画像のうちの任意の撮像画像における基準領域と、複数の撮像画像のうちの他の撮像画像における基準領域と当該基準領域以外の領域とを統合した領域とが共通して存在する領域か否かを判定し、共通して存在する領域と判定した場合には統合した領域を基準領域に更新する第１更新ステップとを含む構成としてもよい。
【００１２】
この領域分割方法では、基準領域設定ステップにおいて複数の撮像画像間で共通して存在すると判定した領域を基準領域とする。そして、領域分割方法では、第１更新ステップにおいて任意の撮像領域における基準領域と他の撮像領域における基準領域にそれ以外の領域を統合した統合領域とが共通して存在する領域か否かを判定し、共通して存在する領域の場合にはその統合領域を基準領域に更新する。複数の撮像画像をそれぞれ領域分割すると、それぞれ分割のされかたが異なる場合があり、複数の撮像画像間で共通して存在する領域が１対１の関係とは限らない。例えば、ある物体を撮像した２つの撮像画像がある場合、一方の撮像画像ではその物体が存在する領域が３つに過分割され、他方の撮像画像ではその物体が存在する領域が５つに過分割される場合がある。この場合、過分割領域を様々な組み合せで統合し、統合した領域間で共通して存在する領域かを判定しないと、その物体を示す所望の領域を得ることはできない。そこで、基準領域を設定し、基準領域に接する他の領域とを様々なパターンで組み合せながら、複数の撮像画像間で共通して存在する領域か否かを判定していく。
【００１３】
本発明の上記領域分割方法では、第１更新ステップで更新する前の基準領域を記憶する記憶ステップを含み、複数の撮像画像のうちの任意の撮像画像における基準領域と、複数の撮像画像のうちの他の撮像画像における記憶ステップで記憶した更新前の基準領域とが共通して存在する領域か否かを判定し、共通して存在する領域と判定した場合には更新前の基準領域を基準領域に更新する第２更新ステップとを含む構成としてもよい。
【００１４】
この領域分割方法では、記憶ステップにおいて第１更新ステップで更新する前の基準領域（つまり、統合する前の基準領域）を記憶しておく。そして、領域分割方法では、第２更新ステップにおいて任意の撮像領域における基準領域と他の撮像領域における更新前の基準領域とが共通して存在する領域か否かを判定し、共通して存在する領域の場合にはその更新前の基準領域を基準領域に更新する。このように更新前の基準領域を記憶しておくことにより、背景などの余計な領域に統合された場合でもその余計に統合された領域を後から取り除くことができる。つまり、過統合した場合でも、後から過統合領域を分割し、元の領域に戻すことができる。
【００１５】
本発明の上記領域分割方法の各更新ステップでは、フロンティアポイントの数が増加しなかった場合には更新しない構成としてもよい。
【００１６】
この領域分割方法の各更新ステップでは、基準領域に対して領域の統合や分割をする場合、その統合領域や分割領域においてフロンティアポイントの数が増加しなかったときには更新を行わない。つまり、領域を統合したりあるいは分割したりすることによってフロンティアポイントが増加しない場合、統合する前の領域や分割する前の領域のフロンティアポイントを含む領域だけが判定対象となっており（すなわち、統合する領域や分割する領域が判定に関係しない領域であり）、余計な領域が追加されたりあるいは必要な領域が取り除かれる可能性があるので、その統合した後の領域や分割した後の領域を基準領域とはしない。
【００１７】
本発明の上記領域分割方法の各更新ステップでは、フロンティアポイントの数が増加しなかった場合、複数の撮像画像のうちの任意の撮像画像における基準領域の形状と複数の撮像画像のうちの他の撮像画像における判定対象の領域の形状との類似に基づいて更新するか否かを判定する構成としてもよい。
【００１８】
この領域分割方法の各更新ステップでは、基準領域に対して領域の統合や分割をする場合、その統合領域や分割領域においてフロンティアポイントの数が増加しなかったときには、任意の撮像領域における基準領域の形状と他の撮像領域における統合領域あるいは分割領域の形状が類似しているか否かによって更新するか否かを判定する。領域を統合や分割した場合にフロンティアポイントが増加しないときでも、形状が似ていれば共通して存在する領域と判定する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、各領域のフロンティアポイントを利用することにより、高速かつ高精度に撮像画像を領域分割することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、図面を参照して、本発明に係る領域分割方法の実施の形態を説明する。
【００２１】
本実施の形態では、本発明に係る領域分割方法を、ある物体を検出するための物体検出装置に適用する。本実施の形態に係る物体検出装置は、２台のステレオカメラで物体を撮影し、そのステレオ画像に対して領域分割を行い、分割された領域から物体を検出する。
【００２２】
図１〜図５を参照して、本実施の形態に係る物体検出装置１の構成について説明する。図１は、本実施の形態に係る物体検出装置の構成図である。図２は、エピポーラ幾何の説明図である。図３は、フロンティアポイントの説明図である。図４は、過分割領域の統合過程の一例である。図５は、図４の過分割領域を統合して照合を行う際の照合対象となる過分割領域の組み合せの一例である。
【００２３】
物体検出装置１について具体的に説明する前に、領域分割する際に利用するエピポーラ幾何及びフロンティアポイントについて説明しておく。
【００２４】
まず、図２参照して、エピポーラ幾何について説明する。エピポーラ幾何とは、空間上の点を複数のカメラに投影した場合に複数の画像間に表れる特有の幾何である。図２に示すように、視点ＶＬのカメラと視点ＶＲのカメラからなるステレオカメラにより物体Ｏを撮像した場合、視点ＶＬのカメラにより左撮像画像ＩＬが撮像され、視点ＶＲのカメラにより右撮像画像ＩＲが撮像されたとする。物体Ｏの表面上の任意の点をＯＰとすると、点ＯＰ（空間上の点）、視点ＶＬ、視点ＶＲによって一つの平面を定義でき、この平面がエピポーラ平面である。各撮像画像ＩＬ，ＩＲにおける点ＯＰの投影点ＩＰＬ，ＩＰＲは、エピポーラ平面上にあり、エピポーラ線ＥＬＬ，ＥＬＲ上に存在する。エピポーラ線ＥＬＬ，ＥＬＲは、エピポーラ平面と各撮像画像ＩＬ，ＩＲとの交線である。視点ＶＬと視点ＶＲを結ぶ直線と各撮像画像ＩＬ，ＩＲ又はその各撮像画像ＩＬ，ＩＲを延長した各平面との交点が、エピポールＥＬ，ＥＲである。各撮像画像ＩＬ，ＩＲにおける全てのエピポーラ線は、エピポールＥＲ，ＥＬをそれぞれ通る。
【００２５】
図３を参照して、フロンティアポイントについて説明する。図３に示すように、視点の異なるステレオカメラによりある物体を撮像した場合、左撮像画像ＩＬと右撮像画像ＩＲが得られ、点ＥＬを左撮像画像ＩＬのエピポールとし、点ＥＲを右撮像画像ＩＲのエピポールとする。各撮像画像ＩＬ，ＩＲをそれぞれ領域分割し、左撮像画像ＩＬにおける任意の領域をＡＬとし、右撮像画像ＩＲにおける任意の領域をＡＲとする。左撮像画像ＩＬでは、エピポールＥＬから任意の領域ＡＬに対して接線ＴＬ１，ＴＬ２が引け、その接点であるＦＰＬ１，ＦＰＬ２がフロンティアポイントの候補となる。一方、右撮像画像ＩＲでは、エピポールＥＲから任意の領域ＡＲに対して接線ＴＲ１，ＴＲ２が引け、その接点であるＦＰＲ１，ＦＰＲ２がフロンティアポイントの候補となる。領域が閉領域であれば、エピポールＥＬ，ＥＲから必ず２本以上の接線が引けるので、２点以上のフロンティアポイントの候補が存在する。
【００２６】
左右の撮像画像ＩＬ，ＩＲにおいて、フロンティアポイントの候補ＦＰＬ１，ＦＰＬ２とフロンティアポイントの候補ＦＰＲ１，ＦＰＲ２とが物体の同一の点を示す対応点であれば、ＦＰＬ１とＦＰＲ１及びＦＰＬ２とＦＰＲ２はそれぞれフロンティアポイントである。また、一方の撮像画像ＩＬの領域ＡＬのフロンティアポイントの候補ＦＰＬ１、ＦＰＬ２を求め、その点に対する他方の撮像画像ＩＲにおけるエピポーラ線を求め、そのエピポーラ線が任意の領域ＡＲの接線ＴＲ１，ＴＲ２であれば、ＦＰＬ１とＦＰＲ１及びＦＰＬ２とＦＰＲ２はそれぞれフロンティアポイントである。
【００２７】
左右の領域間においてフロンティアポイントの数が多いほど、左右の撮像画像ＩＬ，ＩＲにおいて共通して存在する領域である可能性が高い（つまり、同一の物体を示す領域である可能が高い）。また、フロンティアポイント（対応点）であるＦＰＬ１とＦＰＲ１やＦＰＲ２とＦＰＬ２から視差を算出でき、この視差からカメラからフロンティアポイントまでの距離が判る。領域の各対応点であるフロンティアポイントまでの距離がほぼ同じか同じであれば、左右の撮像画像ＩＬ，ＩＲにおいて共通して存在する領域である可能性が高い。また、同じ領域におけるフロンティアポイント間の距離であるＦＰＬ１とＦＰＬ２との間の距離とＦＰＲ１とＦＰＲ２との間の距離とが同じかほぼ同じであれば、左右の撮像画像ＩＬ，ＩＲにおいて共通して存在する領域である可能性が高い。このように、左右の撮像画像ＩＬ，ＩＲにおける領域間のフロンティアポイントを利用することにより、その左右の領域が同じ物体を示す領域か否かを判定することができる。
【００２８】
それでは、物体検出装置１について説明する。物体検出装置１は、ステレオカメラで撮像し、その左右の撮像画像から物体を検出する。この検出対象の物体については色情報等が予め判っているものとする。特に、物体検出装置１では、物体を検出するために撮像画像を領域分割するが、この領域分割を高速かつ高精度に行う。物体検出装置１は、ステレオカメラを構成する２台のカメラ２，３、モニタ４及び画像処理装置５を備えている。
【００２９】
カメラ２，３は、検出対象の物体の左右に配置され、同一の物体を撮影するステレオカメラである。カメラ２，３は、アナログカメラでもあるいはデジタルカメラでもよく、アナログカメラの場合にはＡ／Ｄ変換後に画像処理装置５に撮像画像データが入力され、デジタルカメラの場合には画像処理装置５に撮像画像データが直接入力される。撮像画像データが画像処理装置５に入力される前に、左右の撮像画像に対してカメラキャリブレーションが行われる。モニタ４は、液晶モニタでもあるいはＣＲＴ[Cathode Ray Tube]モニタでもよく、画像処理装置５の処理結果を表示出力する。
【００３０】
画像処理装置５は、ステレオ画像処理用の画像処理装置であり、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]等からなる。画像処理装置５では、物体検出装置１が起動されると、ＲＯＭに記憶されている専用のプログラムをＲＡＭにロードし、ＣＰＵによってプログラムに記述された各処理を実行する。画像処理装置５では、カメラ２，３から撮像画像（ステレオ画像）をそれぞれ取り入れ、各撮像画像を過分割に領域分割する。そして、画像処理装置５では、フロンティアポイントを利用し、左右の撮像画像間に共通して存在する領域か否かの左右の領域の照合を行う。特に、画像処理装置５では、過分割された領域を統合してゆき、統合領域での照合を行い、統合した領域によって対象の物体の輪郭を抽出する。その際、画像処理装置５では、統合していく過程を統合履歴に保存し、統合履歴に基づいて統合を進めていく。なお、画像処理装置５では、照合判定、統合、履歴更新等の一連の処理を、最初に、左右の画像の一方を基準として他方の画像に対して一連の処理を行い、その後に、左右の画像の他方を基準として一方の画像に対して一連の処理を行う。
【００３１】
画像処理装置５では、左右の撮像画像を取り入れると、色情報、輝度情報、エッジ情報等の画像情報を用いて左右の撮像画像に対して過分割な領域分割を行う。過度な領域分割を行うので、ある物体が撮像された場合、各撮像画像におけるその物体の存在する領域としては複数の領域に分かれる可能性が高い。また、左右の撮像画像において分割のされかたが異なる可能性が高い。領域の分割手法としては、特に限定するものでなく、例えば、Ｍｅａｎ−ｓｈｉｆｔ法等を用いることにより高速に分割を行う。各種手法で領域分割を行う際に、閾値を高く設定することにより（つまり、分割条件を厳しくすることにより）、過度に領域を分割するようにする。図６には、ステレオ画像の一例として、検出対象の物体を急須とした左右の撮像画像を示している。また、図７には、図６の左右の撮像画像に対して過分割な領域分割を施した画像を示している。この左右の領域分割画像では、急須が存在する領域が多数の過分割領域からなっており、左右の画像で過分割領域の数や分割のされかたが異なっている。
【００３２】
画像処理装置５では、過分割な領域分割を行うと、左右の領域分割画像の対象の物体を検出するための候補の領域を選定する。この候補領域の選定手法としては、例えば、左右の画像間で色情報、輝度情報、大きさ、形状等が近い領域を選定、検出対象の物体の色情報に近い色情報を有する領域を選定、あるいは、検出対象の物体の大きさに近い領域を選定する。さらに、画像処理装置５では、その候補領域の中から基準領域を選定する。この基準領域の選定手法としては、例えば、候補領域の選定で用いた手法において最も近い領域を選定したり、あるいは、候補領域の選定手法の中の幾つかの手法を組み合せて最も確度の高い領域を選定する。基準領域は、左右の画像間において共通して存在するか否かの照合判定する際の照合対象の領域である。そして、画像処理装置５では、選定した基準領域を統合履歴に設定し、保存する。統合履歴は、過分割領域を統合していく過程で統合される過分割領域の組み合せの履歴である。この履歴には、過分割領域の組み合せの他に、対応点であるフロンティアポイントの情報、カメラからフロンティアポイントまでの距離情報、各領域におけるフロンティアポイント間の距離情報などの情報も保存する。図８には、図７の左右の領域分割画像から選定された基準領域ＢＬ，ＢＲの一例を示しており、検出対象の物体と最も色情報が近い領域がそれぞれ選定されている。
【００３３】
画像処理装置５では、基準領域を選定すると、その基準領域の輪郭座標（ｘｋ，ｙｋ）（ｋ＝１，２・・・）を算出する。そして、画像処理装置５では、画像のエピポールから基準領域の輪郭に接する接線を算出し、輪郭との接点を算出する。この各接点が、フロンティアポイントの候補ＦＰ（Ｉ＝画像番号，Ａ＝領域番号，Ｃ＝候補番号）である。この際、左右の画像の一方（基準となる画像）の基準領域だけに対してフロンティアポイントの候補点を算出するようにしてもよい。図９には、図８の左画像の基準領域ＢＬに対するフロンティアポイントの候補ＦＰ，ＦＰ・・・と右画像の基準領域ＢＲに対するフロンティアポイントの候補ＦＰ，ＦＰ・・・を示している。
【００３４】
画像処理装置５では、フロンティアポイントの候補を算出すると、エピポーラ幾何制約を利用して、基準となる画像の基準領域に対するフロンティアポイントの候補に対応する他方の画像におけるエピポーラ線をそれぞれ算出する。そして、画像処理装置５では、他方の画像おいて各エピポーラ線が基準領域に対する接線になっている否かを判定し、エピポーラ線が接線になっている場合にはそのフロンティアポイントの候補が左右の画像において対応する点（フロンティアポイント）であると判定する。他方の画像における接線は、他方の画像のエピポールを通る基準領域との接線である。エピポーラ線に一致する接線がある場合、画像処理装置５では、他方の画像の基準領域においてその接線との接点（つまり、対応点）を算出する。図１０には、左画像の基準領域ＢＬのフロンティアポイントの候補ＦＰ，ＦＰ・・・に対応する右画像におけるエピポーラ線ＥＬＲ，ＥＬＲ・・・を示している。このエピポーラ線ＥＬＲ，ＥＬＲ・・・のうち右画像の基準領域ＢＲの接線と一致すれば、その接線の接点が対応点（フロンティアポイント）となる。
【００３５】
画像処理装置５では、左右の画像における各対応点（フロンティアポイント）から視差をそれぞれ算出し、その各視差に基づいてカメラ２，３からフロンティアポイントまでの距離をそれぞれ算出する。そして、画像処理装置５では、この各距離の差が閾値以下か否かを判定し、閾値以下の場合には左右の画像でそれぞれ選定された基準領域が共通して存在する領域（同じ物体を示す領域）であると判定する。画像処理装置５では、共通して存在する領域と判定した場合にはその照合した基準領域を統合履歴に保存する。閾値は、カメラ２，３から基準領域における各フロンティアポイントまでの各距離が同じ距離かあるいはほぼ同じ距離であることを判定するための値が設定される。なお、この照合判定では、フロンティアポイントまでの距離で判定するのでなく、フロンティアポイントの数（２以上か否か）、各基準領域におけるフロンティアポイント間の各距離が同じ距離かあるいはほぼ同じ距離かなどで判定してもよい。
【００３６】
さらに、画像処理装置５では、左右の画像間で過分割領域自体が１対１で照合しない場合があるので、基準領域に対して過分割領域の統合を行い、統合領域に対する照合を行う。つまり、左右の画像に対してそれぞれ過分割を施した場合、分割の程度が左右の画像で異なり、検出対象の物体が存在する領域を構成する過分割領域の数、形状、大きさ等が異なる場合がある。そのため、過分割領域が１対１の関係で照合する可能性は低いので、基準領域に対して過分割領域を統合していき、過分割領域を様々なパターンで組み合せた統合領域が共通して存在する領域であるのか否かの照合判定を行う。図４には統合過程の一例を示しており、左画像ＩＬでは４つの過分割領域ＡＬ１，ＡＬ２，ＡＬ３，ＡＬ３が統合されて基準領域ＢＬとなっており、右画像ＩＲでは３つの過分割領域ＡＲ１，ＡＲ２，ＡＲ３が照合対象となっている。左画像ＩＬにおける基準領域ＢＬに対するフロンティアポイントの候補がＦＰＬ１とＦＰＬ２であり、右画像ＩＲにおけるそのフロンティアポイントの候補ＦＰＬ１，ＦＰＬ２に対応するエピポーラ線がＥＬＲ１，ＥＬＲ２である。このエピポーラ線ＥＬＲ１，ＥＬＲ２は過分割領域ＡＲ１と過分割領域ＡＲ２とが統合された領域の各接線となっており、その接点（対応点）がフロンティアポイントＦＰＲ１，ＦＰＲ２となる。
【００３７】
図５に示すように、基準領域ＢＬに対して、照合対象の組み合せとしては過分割領域ＡＲ１のみからなる基準領域ＢＲ１、過分割領域ＡＲ１と過分割領域ＡＲ２からなる基準領域ＢＲ２、過分割領域ＡＲ１と過分割領域ＡＲ２と過分割領域ＡＲ３からなる基準領域ＢＲ３がある。統合及び照合では基準領域ＢＬと３つの基準領域ＢＲ１、ＢＲ２，ＢＲ３との照合が行われる。このように統合した各領域に対してそれぞれ照合を行っていくことにより、過分割のされかたに関係なく、対象の物体の領域（輪郭）を抽出することができる。
【００３８】
画像処理装置５では、基準となる画像の基準領域に接している過分割領域があるか否かを判定し（つまり、統合可能な過分割領域があるか否かを判定し）、接している過分割領域が無い場合には統合を止める。基準領域に接している領域がある場合、画像処理装置５では、統合条件に基づいて、基準領域に対して１つの過分割領域を統合し、その統合された領域を基準領域とする。この統合条件としては、左右の画像間で色情報、輝度情報、大きさ、形状等が近い過分割領域から統合したり、検出対象の物体と色情報の近い過分割領域から統合したり、あるいは、検出対象の物体の大きさに近い過分割領域を統合する。この際、閾値を設け、閾値による判定条件を満たさない過分割領域を統合対象から外してもよい。そして、画像処理装置５では、統合された基準領域の輪郭座標（ｘｋ，ｙｋ）（ｋ＝１，２・・・）を算出し、基準領域の輪郭のフロンティアポイントの候補ＦＰ，・・・を算出する。さらに、画像処理装置５では、上記と同様の手法により、エピポーラ幾何制約を利用して、基準となる画像の基準領域の各フロンティアポイントの候補に対応する他方の画像における基準領域での対応点（フロンティアポイント）を探索する。
【００３９】
対応点であるフロンティアポイントが存在する場合、画像処理装置５では、基準となる画像の基準領域と他方の画像における基準領域とにおいて照合条件を満たしているか否かを判定する。照合条件を満たしている場合、画像処理装置５では、基準となる画像と他方の画像とにおいて共通して存在する領域と判定し、統合前の基準領域に過分割領域を統合した履歴を統合履歴に保存し、更新する。一方、照合条件を満たしていない場合、画像処理装置５では、統合履歴を更新しない。照合条件としては、対応点であるフロンティアポイントが２点以上存在しかつ統合前の照合におけるフロンティアポイントの数より多くなったか否かで判定する。このように統合前よりフロンティアポイントの数が増えていることを条件とするのは、過分割領域が統合されてもフロンティアポイントの数が増えていない場合には統合前の基準領域に余計な過分割領域が統合された可能性があるので（つまり、同じ物体を示す領域でない領域（例えば、背景）が統合された可能性があるので）、フロンティアポイントの数が増えていない場合には共通に存在する領域とは判定しない。統合前の照合におけるフロンティアポイントの数より多くない場合、基準となる画像の基準領域と他方の画像の基準領域との形状が類似しているか否かや面積が近いか否かなどによって判定してもよい。また、照合条件としては、各基準領域におけるフロンティアポイント間の各距離が同じ距離かあるいはほぼ同じ距離かで判定してもよい。画像処理装置５では、以上のような統合及び照合を統合可能な過分割領域が無くなるまで繰り返し実行する。
【００４０】
図１１には、統合過程の一例を示しており、左画像の統合した基準領域ＢＬの各フロンティアポイントの候補ＦＰ，ＦＰ・・・に対応する右画像におけるエピポーラ線ＥＬＲ，ＥＬＲ・・・を示している。このエピポーラ線ＥＬＲ，ＥＬＲ・・・のうちＥＬＲ’で示すエピポーラ線が右画像の基準領域ＢＲの接線と一致し、その接線の接点が対応点（フロンティアポイントＦＰ’）となっている。このように、過分割領域自体が左右の画像間で照合しないときでも、左右の画像の過分割領域をそれぞれ統合して照合することによって、対象の物体が存在する領域を抽出することができる。
【００４１】
統合によって左右の画像間で領域が照合した場合、その統合によって余計な過分割領域が統合されいるされている可能性があるので、画像処理装置５では、統合領域から過分割領域の分割を行い、分割後の領域に対する照合を行う。まず、画像処理装置５では、これまでの処理で得た情報である対応点（フロンティアポイント）の情報、各領域の距離情報、色情報、輝度情報、統合履歴情報を取得する。そして、画像処理装置５では、統合履歴を参照し、統合領域から過分割領域を分割し、その過分割領域を取り除いた領域を基準領域とする。分割する優先順位としては、色の差や輝度の差が大きい過分割領域、あるいは、過分割領域を取り除くことによって左右の画像間の基準領域の面積の差が小さくなるような過分割領域を優先的に分割していく。そして、画像処理装置５では、基準となる画像の基準領域と他方の画像における基準領域とにおいて照合条件を満たしているか否かを判定する。照合条件としては、上記した統合領域を照合判定する際の照合条件と同様の条件とする。照合条件を満たしている場合、画像処理装置５では、基準となる画像と他方の画像とにおいて共通して存在する領域と判定し、分割前の基準領域から過分割領域を取り除いた履歴を統合履歴に保存し、更新する。一方、照合条件を満たしていない場合、画像処理装置５では、統合履歴を更新しない。画像処理装置５では、以上のような分割及び照合を統合及び照合によって統合履歴が更新される毎に実行する。
【００４２】
画像処理装置５では、更新した統合履歴に過去の履歴と同じものがあれば（つまり、全ての組み合せについて統合及びその照合が終了すると）、統合履歴に保存されている領域の中から物体を示す領域を確定する。領域の確定条件としては、対応するフロンティアポイントの数が最も多い領域、領域の面積が最も大きい領域、左右の画像間で領域の面積が最も近い領域、あるいは、左右の画像間で領域の形状の類似度が最も高い領域である。ちなみに、対応するフロンティアポイントが多いほど（エピポールからの接線を多く引けるほど）、複雑な形状をしており、複雑な形状において対応する点が多いので、左右の画像間で領域が対応していると判断できる。以上の処理により、左右の画像において基準とした画像における物体を示す領域が検出されたことになる。
【００４３】
画像処理装置５では、この確定した領域を示す情報あるいは確定した領域を示した画像等のデータを検出結果信号としてモニタ４に送信し、モニタ４に物体の検出結果を表示させる。
【００４４】
図１２には、図６の左右の撮像画像から領域をそれぞれ確定し、その確定領域を実線で囲んだ検出結果画像をそれぞれ示している。図１２（ａ）に示す左検出結果画像では、急須を示す領域が実線で囲まれている。図１２（ｂ）に示す右検出結果画像では、急須と急須の上方の他の物体を含む領域が実線で囲まれている。この上方の他の物体は急須に色情報や輝度情報が近かったために含まれたと考えられる。図１２の１，２の白丸で示す部分は、対応点であるフロンティアポイントの一例である。
【００４５】
図１を参照して、物体検出装置１の動作について説明する。特に、画像処理装置５におけるメイン処理は図１３のフローチャートに沿って説明し、領域統合処理については図１４のフローチャートに沿って説明し、領域分割処理については図１５のフローチャートに沿って説明する。図１３は、図１の画像処理装置におけるメイン処理の流れを示すフローチャートである。図１４は、図１の画像処理装置における領域統合処理の流れを示すフローチャートである。図１５は、図１の画像処理装置における領域分割処理の流れを示すフローチャートである。
【００４６】
カメラ２，３では、左右から対象の物体を撮像し、その撮像画像のデータを画像処理装置５にそれぞれ出力する。この際、左右の撮像画像に対してカメラキャリブレーションが行われ、左右の撮像画像の平行化が行われる。
【００４７】
画像処理装置５では、左右の撮像画像のデータを取り入れると、各撮像画像に対して過分割な領域分割処理を行う（Ｓ１０）。そして、画像処理装置５では、対象の物体の色情報等を利用して、左右の領域分割画像から対象の物体を検出するための候補の領域を選定する（Ｓ１１）。さらに、画像処理装置５では、候補領域の中から基準領域を選定し、その基準領域を統合履歴に保存して更新する（Ｓ１２）。
【００４８】
画像処理装置５では、基準領域の輪郭の座標を算出する（Ｓ１３）。さらに、画像処理装置５では、基準となる画像（例えば、左画像）の基準領域のフロンティアポイントの候補を算出する（Ｓ１４）。
【００４９】
画像処理装置５では、エピポーラ幾何を用いて、基準となる画像の基準領域のフロンティアポイントの候補に対応する他方の画像の基準画像における対応点を探索する（Ｓ１５）。対応点が存在する場合、この対応点がフロンティアポイントとなる。
【００５０】
画像処理装置５では、対応点が存在する場合、各対応点からカメラ２，３までの距離をそれぞれ算出する（Ｓ１６）。そして、画像処理装置５では、算出した各距離の差が閾値以下か否かを判定する（Ｓ１７）。閾値以下の場合、画像処理装置５では、左右の画像における基準領域が共通して存在する領域（同じ物体を示す領域）とし、左右の画像において対応する領域として統合履歴に保存して更新する（Ｓ１７）。なお、対応点が存在しない場合、Ｓ１６及びＳ１７の処理を行わずに、Ｓ１８の領域統合処理に移行する。
【００５１】
次に、画像処理装置５では、基準領域に対する過分割領域の統合及び統合領域による照合を行う（Ｓ１８）。画像処理装置５では、統合した領域が照合条件を満たす場合には、その統合領域が左右の画像において対応する領域として統合履歴を更新する。この領域統合処理における動作について後で詳細に説明する。
【００５２】
領域統合処理が終わると、画像処理装置５では、照合条件を満たす統合があったか否か（すなわち、統合履歴が更新された統合があったか否か）を判定する（Ｓ１９）。照合条件を満たす統合があった場合、画像処理装置５では、統合履歴を参照し、統合領域から過分割領域を分割し、分割領域による照合を行う（Ｓ２０）。画像処理装置５では、分割した領域が照合条件を満たす場合には、その分割領域が左右の画像において対応する領域として統合履歴を更新する。この領域分割処理における動作について後で詳細に説明する。一方、照合条件を満たす統合がなかった場合、画像処理装置５では、Ｓ２１の処理に移行する。
【００５３】
画像処理装置５では、更新した統合履歴を参照し、更新した統合履歴の中に過去の履歴と同じ履歴があるか否かを判定する（Ｓ２１）。つまり、統合可能な過分割領域に対して全ての組み合せでの統合及びその統合領域による照合が終わった否かを判定する。過去の履歴と同じ履歴がない場合（つまり、全ての組み合せについての統合が終わっていない場合）、画像処理装置５では、最新の統合履歴で更新された領域を基準領域とし、その基準領域の輪郭の座標を算出し（Ｓ２２）、Ｓ１４の処理に戻る。これによって、統合あるいは分割された新たな組み合せの基準領域を用いて、再び、Ｓ１４からの一連の処理が繰り返し実行される。
【００５４】
一方、過去の履歴と同じ履歴がある場合（つまり、全ての組み合せについての統合及び照合が終わった場合）、画像処理装置５では、保存された全ての統合履歴の基準領域の中から対象の物体を示す領域を確定する（Ｓ２３）。これによって、左右の画像のうちの一方の画像を基準とした場合の一方の画像における対象物体が存在する領域が確定され、対象物体の輪郭が検出されたことになる。
【００５５】
さらに、画像処理装置５では、基準となる画像を他方の画像（例えば、右画像）に変え、その他方の画像を基準として上記した一連の処理を行う。これによって、左右の画像のうちの他方の画像を基準とした場合の他方の画像における対象物体が存在する領域が確定され、対象物体の輪郭が検出されたことになる。そして、画像処理装置５では、左右の画像でそれぞれ確定した領域を示す情報あるいはその各領域を表示する左右の画像などのデータを示す検出結果信号をモニタ４に送信する。
【００５６】
検出結果信号を受信すると、モニタ４では、検出結果信号に応じた検出結果を画面表示する。
【００５７】
領域統合処理について説明する。画像処理装置５では、基準領域に統合可能な過分割領域があるか否かを判定する（Ｓ３０）。統合可能な過分割領域が無い場合、画像処理装置５では、領域統合処理を終了する。
【００５８】
一方、統合可能な過分割領域がある場合、画像処理装置５では、統合条件に従って１つの過分割領域を基準領域に統合する（Ｓ３１）。そして、画像処理装置５では、統合された基準領域の輪郭座標を算出し、その基準領域の輪郭のフロンティアポイントの候補を算出する（Ｓ３２）。さらに、画像処理装置５では、エピポーラ幾何を用いて、その基準領域のフロンティアポイントの候補に対応する他方の画像における基準領域での対応点を探索する（Ｓ３３）。なお、対応点が存在しない場合、Ｓ３４の処理を行わずに、Ｓ３０の処理に戻る。
【００５９】
対応点が存在する場合、画像処理装置５では、基準となる画像の基準領域と他方の画像における基準領域とにおいて照合条件を満たしているか否かを判定する（Ｓ３４）。照合条件を満たしている場合、画像処理装置５では、基準となる画像と他方の画像とにおいて共通して存在する領域と判定し、その統合した領域を対応する領域として統合履歴に保存して更新し（Ｓ３４）、Ｓ３０の処理に戻る。一方、照合条件を満たしていない場合、画像処理装置５では、統合履歴を更新せずに、Ｓ３０の処理に戻る。
【００６０】
以上の処理が繰り返し実行され、基準領域に対して統合条件を満たす全ての組み合せの過分割領域が統合され、その統合領域についての照合が行われ、照合条件を満たす統合領域のみが統合履歴に保存されていく。
【００６１】
領域分割処理について説明する。画像処理装置５では、対応点（フロンティアポイント）の情報、各領域の距離情報、色情報、輝度情報、統合履歴情報を取得する（Ｓ４０）。そして、画像処理装置５では、統合履歴を参照し、分割の優先順位に従って統合領域から過去に過分割領域であった領域を分割する（Ｓ４１）。
【００６２】
画像処理装置５では、分割した基準領域と他方の画像における基準領域とにおいて照合条件を満たしているか否かを判定する（Ｓ４２）。照合条件を満たしている場合、画像処理装置５では、基準となる画像と他方の画像とにおいて共通して存在する領域と判定し、その分割した領域を対応する領域として統合履歴に保存して更新する（Ｓ４２）。一方、照合条件を満たしていない場合、画像処理装置５では、統合履歴を更新しない。
【００６３】
そして、画像処理装置５では、Ｓ４０で取得した統合履歴において参照していない履歴があるか否かを判定する（Ｓ４３）。つまり、領域統合処理において統合履歴に保存している全ての組み合せの統合領域について分割を行ったか否かを判定する。参照していない履歴がある場合、画像処理装置５では、Ｓ４０の処理に戻る。一方、参照していない履歴がない場合、画像処理装置５では、領域分割処理を終了する。
【００６４】
以上の処理が繰り返し実行され、統合履歴に保存されている全ての組み合せの統合領域について過分割領域が分割され、その分割領域について照合が行われ、照合条件を満たす分割領域のみが統合履歴に保存されていく。
【００６５】
この物体検出装置１（特に、画像処理装置５）によれば、ロバストな点であるフロンティアポイントを用いて左右の画像の領域を照合するので、誤対応を防止でき、高精度に領域を分割（物体を検出）することができる。フロンティアポイントを用いることにより、曲面を有する物体に対して誤対応を防止できる。特に、左右の画像の情報を用いているので、単一の画像の情報を用いるよりも精度が高い。また、左右の画像の各画素間の相関演算を行わずに、フロンティアポイントを用いて距離等を算出し、照合を行うので、処理負荷も軽減し、高速処理が可能である。そのため、リアルタイム処理が要求される装置に適用可能である。さらに、仮に物体による隠れ部分や外乱等がある場合でも、他に存在するフロンティアポイントにより、安定した領域分割（物体検出）が可能である。
【００６６】
また、物体検出装置１によれば、エピポーラ幾何制約を利用してフロンティアポイントの候補から対応点を絞り込んでいるので、高速処理が可能となり、高精度にフロンティアポイントを求めることができる。
【００６７】
また、物体検出装置１によれば、領域を統合しながら照合を行うので、１つの物体が多数の領域に分割されている場合や左右の画像間で領域の分割程度が異なる場合などの過分割のされかたに関係なく、対象の物体が存在する領域を検出することができる。さらに、物体検出装置１によれば、統合された領域を分割しながら照合を行うので、誤って統合した場合でも元の領域に戻すことや余計な領域を取り除くことができる。特に、物体検出装置１では、統合履歴によって統合や分割の履歴を残していくので、領域統合処理や領域分割処理を容易に行うことができる。
【００６８】
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。
【００６９】
例えば、本実施の形態では本発明に係る領域分割方法をステレオ画像による物体検出に適用したが、物体を検出するのではなく、単に領域分割や領域の輪郭抽出する場合にも適用可能であり、あるいは、空と海の境界検出、空と山との境界検出、道路検出、横断歩道の検出等の様々なシーンの検出にも適用可能である。
【００７０】
また、本実施の形態ではソフトウエアによって各処理を実現する構成としたが、各処理を行うハードウエアで構成してもよい。
【００７１】
また、本実施の形態では選定条件、照合条件、統合条件、分割優先条件などの各種条件について幾つかの具体的な条件をそれぞれ示したが、これらの条件は特に限定するのではなく、他の条件を用いてもよい。
【００７２】
また、本実施の形態では統合した領域については分割し、分割領域で照合を行う構成としたが、分割及びその照合処理を行わない構成としてもよい。この場合、更に高速化を実現できる。なお、統合領域における過統合を無くすために、照合条件を厳しくするなどして対応するとよい。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】本実施の形態に係る物体検出装置の構成図である。
【図２】エピポーラ幾何の説明図である。
【図３】フロンティアポイントの説明図である。
【図４】過分割領域の統合過程の一例である。
【図５】図４の過分割領域を統合して照合を行う際の照合対象となる過分割領域の組み合せの一例である。
【図６】ステレオ画像の一例であり、（ａ）が左撮像画像であり、（ｂ）が右撮像画像である。
【図７】図６のステレオ画像を過分割した画像の一例であり、（ａ）が左領域分割画像であり、（ｂ）が右領域分割画像である。
【図８】図７の左右の領域分割画像から選定された基準領域を示す画像の一例であり、（ａ）が左画像であり、（ｂ）が右画像である。
【図９】図８の基準領域に対するフロンティアポイントの候補を示す画像であり、（ａ）が左画像であり、（ｂ）が右画像である。
【図１０】図９のフロンティアポイントの候補からの対応点探索の説明図であり、（ａ）が左画像であり、（ｂ）が右画像である。
【図１１】図８の基準領域からの統合過程の一例であり、（ａ）が左画像であり、（ｂ）が右画像である。
【図１２】図６のステレオ画像から検出した物体が存在する領域を示す検出結果画像であり、（ａ）が左検出結果画像であり、（ｂ）が右検出結果画像である。
【図１３】図１の画像処理装置におけるメイン処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】図１の画像処理装置における領域統合処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】図１の画像処理装置における領域分割処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７４】
１…物体検出装置、２，３…カメラ、４…モニタ、５…画像処理装置
【図１】
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【図２】
2006190188.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】
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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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