(57)【要約】【課題】自車前方の撮影画像の微分２値画像データから注目領域の画像エッジヒストグラムを算出する際のメモリアクセス回数を極力少なくし、画像処理負担を軽減して迅速に注目領域の画像エッジヒストグラムを算出する。【解決手段】自車前方の撮影画像の各画素の微分２値画像データを形成し、この微分２値画像データを加算して累積することをくり返して微分２値画像データの累積度数データを形成し、撮影画像の少なくとも設定された注目領域の各画素の累積度数データをメモリに書き込んで累積度数テーブルを形成し、この累積度数テーブルから注目領域の各累積始、終端の画素の累積度数データを読み出して差分を演算し、少ないメモリアクセス回数で注目領域の累積方向の画像エッジヒストグラムを算出する。【選択図】図２
2006209284.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車前方の撮影画像の各画素の画像濃度を隣接画素との画像濃度差から微分して２値化し、前記撮影画像の各画素の微分２値画像データを形成し、
各画素の前記微分２値画像データを加算して累積することをくり返し、前記撮影画像の画素毎に前記微分２値画像データの累積度数データを形成し、
前記撮影画像の少なくとも設定された注目領域の各画素の前記累積度数データをメモリに書き込んで前記注目領域の前記微分２値画像データの累積度数テーブルを形成し、
前記メモリの前記累積度数テーブルから前記注目領域の各累積始、終端の画素の前記累積度数データを読み出して差分を演算し、前記注目領域の累積方向の画像エッジヒストグラムを算出することを特徴とする画像エッジヒストグラム演算方法。
【請求項２】
累積方向が撮影画像の水平方向及び垂直方向であって、
各画素の微分２値画像データを前記撮影画像の水平方向、垂直方向それぞれについて形成し、
前記水平方向、前記垂直方向の前記各微分２値画像データに基き、注目領域の前記微分２値画像データの累積度数テーブルを前記水平方向、前記垂直方向それぞれについて形成し、
前記メモリの前記水平方向、前記垂直方向それぞれの前記累積度数テーブルから前記注目領域の各累積始、終端の画素の前記累積度数データを読み出して差分を演算し、
前記注目領域の前記水平方向、前記垂直方向それぞれの画像エッジヒストグラムを算出することを特徴とする請求項１記載の画像エッジヒストグラム演算方法。
【請求項３】
自車に搭載されて自車前方を撮影する撮像装置と、
前記撮像装置の撮影画像の各画素の画像濃度を隣接画素との画像濃度差から微分して２値化し、前記撮影画像の各画素の微分２値画像データを形成する２値微分処理手段と、
各画素の前記微分２値画像データを加算して累積することをくり返し、前記撮影画像の画素毎に前記微分２値画像データの累積度数データを形成する累積演算手段と、
前記撮影画像の少なくとも設定された注目領域の各画素の前記累積度数データが書き込まれて前記注目領域の前記微分２値画像データの累積度数テーブルを形成するメモリと、
前記メモリの前記累積度数テーブルから前記注目領域の各累積始、終端の前記累積度数データを読み出して差分を演算し、前記注目領域の累積方向の画像エッジヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段とを備えたことを特徴とする画像エッジヒストグラム演算装置。
【請求項４】
累積方向が撮影画像の水平方向及び垂直方向であって、
２値微分処理手段が各画素の微分２値画像データを前記水平方向、前記垂直方向それぞれについて形成し、
累積演算手段が前記水平方向、前記垂直方向の前記各微分２値画像データに基いて注目領域の前記微分２値画像データの累積度数テーブルを前記水平方向、前記垂直方向それぞれについて形成し、
メモリに前記注目領域の前記水平方向、前記垂直方向それぞれの前記累積度数データを書き込んで前記微分２値画像データの累積度数テーブルを前記水平方向、前記垂直方向それぞれについて形成し、
ヒストグラム形成手段が前記メモリの前記水平方向、前記垂直方向それぞれの前記累積度数テーブルから前記注目領域の各累積始、終端の画素の前記累積度数データを読み出して差分を演算し、前記注目領域の前記水平方向、前記垂直方向それぞれの画像エッジヒストグラムを算出することを特徴とする請求項３記載の画像エッジヒストグラム演算装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車前方の撮影画像を２値微分処理して得られた微分２値画像データから注目領域の画像エッジヒストグラムを形成する画像エッジヒストグラム演算方法及び画像エッジヒストグラム演算装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自車前方の先行車等の障害物を認識する車両（障害物）認識システム等を備えた車両にあっては、自車に搭載した撮像装置（カメラ）により自車前方を撮影し、この撮影によって毎フレームに例えば図５に示す撮影画像（入力画像）Ｐａを得る。
【０００３】
そして、ＥＣＵのコンピュータ画像処理により、毎フレームの撮影画像Ｐａの各画素に、それらの近隣画素を用いた２値微分処理を施し、毎フレームの撮影画像Ｐａを微分して２値化し、水平方向、垂直方向それぞれについての例えば図６に示すような微分２値画像Ｐｂのデータ（微分２値画像データ）を得る。
【０００４】
さらに、例えばレーザレーダのような測距レーダの測定情報等に基づいて、微分２値画像Ｐｂに例えば図６の注目領域（特定領域）ＲＯＩを１又は複数個設定し、これらの注目領域ＲＯＩについて、水平方向、垂直方向それぞれの微分２値画像データの累積演算を行なうことにより、図７に示すような水平方向、垂直方向それぞれの画像エッジヒストグラムを求め、このれらの画像エッジヒストグラムの情報に基き、撮影画像Ｐａの先行車両等の障害物を認識している（例えば、特許文献１参照。）。
【０００５】
この場合、前記画像処理により、まず、水平方向、垂直方向それぞれについて、微分２値画像Ｐｂの１フレーム分の各画素の微分２値画像データを前記ＥＣＵの演算処理装置（ＣＰＵ）外のＤＲＡＭ構成のメインメモリ等のメモリに書き込み、例えば図８の微分２値画像データのテーブルＭａのようなに示すような微分２値画像データのテーブルを保持し、つぎに、例えば水平方向の画像エッジヒストグラムを求めるのであれば、前記ＣＰＵ外のメモリの水平方向のテーブルの微分２値画像データにつき、累積方向を水平方向にして、注目領域ＲＯＩのデータを１画素ずつ順に加算して累積することをくり返し、領域ＲＯＩの水平方向の画像エッジヒストグラムを算出して形成する。
【０００６】
また、垂直方向の画像エッジヒストグラムについても、前記ＣＰＵ外のメモリの垂直方向のテーブルの微分２値画像データにつき、累積方向を垂直方向にして、注目領域ＲＯＩのデータを１画素ずつ順に加算して累積することをくり返し、水平方向と同様の領域ＲＯＩの垂直方向の画像エッジヒストグラムを算出して形成する。
【０００７】
【特許文献１】特許第３１５７９５８号公報（段落［０００９］−［００２０］、図２、図４‐図８）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
前記従来のように、テーブルＭａのような微分２値画像Ｐｂのテーブルを形成し、その後、テーブルの微分２値画像データを１画素ずつ読み出し、加算して累積することをくり返して累積度数データを形成し、この累積度数データから注目領域ＲＯＩの画像エッジヒストグラムを形成する場合、ＣＰＵによりメモリアクセスをくり返して微分２値画像Ｐｂの各画素の微分２値画像データをメモリに書き込んでテーブルＭａのような微分２値画像データのテーブルを形成し、さらに、ＣＰＵによりメモリアクセスをくり返してそのテーブルから注目領域ＲＯＩの各画素の微分２値画像データを１画素ずつ読み出して加算し、累積することが必要になる。
【０００９】
この場合、例えばテーブルＭａの注目領域ＲＯＩがＭ行Ｎ列の画素構成であったとすると、そのテーブルＭａの各画素の微分２値画像データに基いて注目領域ＲＯＩの水平方向の画像エッジヒストグラムを形成するために、テーブルＭａの注目領域ＲＯＩの各微分２値画像データを水平方向の画素毎に読み出し、加算して累積するＭ×Ｎ回のメモリアクセスが必要になり、このとき、１回のメモリアクセス時間を１０（ｎｓ）とすると、その処理時間として、ほぼ１０×Ｍ×Ｎ（ｎｓ）の時間が必要になり、注目領域ＲＯＩの垂直方向の画像エッジヒストグラムを形成するためにも、同様の時間が必要になる。
【００１０】
そして、この種の画像処理においては、よく知られているようにＣＰＵの演算よりメモリアクセスに時間がかかり、前記従来の場合、例えばテーブルＭａを形成する各微分２値画像データの書き込みの画素毎のメモリアクセスだけでなく、テーブルＭａから各２値微分画像データを読み出して処理する画素毎のメモリアクセスも必要になり、メモリアクセス回数が多くなるとともに演算処理量（データ量）が多くなって処理時間がかかる問題があり、注目領域ＲＯＩが多くなる場合や、注目領域ＲＯＩの画素数が多くなる場合には、メモリアクセス回数が極めて多くなってＣＰＵの画像処理負担が過大になり、注目領域ＲＯＩの画像エッジヒストグラムを迅速に得て時間遅れなく障害物を認識しようとすると、高速に多量の処理が行なえるＣＰＵが必要になって画像処理装置が高価になる。このことは、水平方向、垂直方向それぞれの注目領域ＲＯＩの画像エッジヒストグラムを算出する場合についていえるのは勿論、水平方向、垂直方向の両方の画像エッジヒストグラムを算出する場合に顕著になる。
【００１１】
本発明は、自車前方の撮影画像を２値微分処理して得られた微分２値画像データから注目領域の画像エッジヒストグラムを算出する際のメモリアクセス回数を極力少なくし、画像処理負担を軽減して迅速に注目領域の画像エッジヒストグラムを算出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記した目的を達成するために、本発明の画像エッジヒストグラム演算方法は、自車前方の撮影画像の各画素の画像濃度を隣接画素との画像濃度差から微分して２値化し、前記撮影画像の各画素の微分２値画像データを形成し、各画素の前記微分２値画像データを加算して累積することをくり返し、前記撮影画像の画素毎に前記微分２値画像データの累積度数データを形成し、前記撮影画像の少なくとも設定された注目領域の各画素の前記累積度数データをメモリに書き込んで前記注目領域の前記微分２値画像データの累積度数テーブルを形成し、前記メモリの前記累積度数テーブルから前記注目領域の各累積始、終端の画素の前記累積度数データを読み出して差分を演算し、前記注目領域の累積方向の画像エッジヒストグラムを算出することを特徴としている（請求項１）。
【００１３】
さらに、本発明の画像エッジヒストグラム演算方法は、累積方向が撮影画像の水平方向及び垂直方向であって、各画素の微分２値画像データを前記撮影画像の水平方向、垂直方向それぞれについて形成し、前記水平方向、前記垂直方向の前記各微分２値画像データに基き、注目領域の前記微分２値画像データの累積度数テーブルを前記水平方向、前記垂直方向それぞれについて形成し、前記メモリの前記水平方向、前記垂直方向それぞれの前記累積度数テーブルから前記注目領域の各累積始、終端の画素の前記累積度数データを読み出して差分を演算し、前記注目領域の前記水平方向、前記垂直方向それぞれの画像エッジヒストグラムを算出することを特徴としている（請求項２）。
【００１４】
つぎに、上記した目的を達成するために、本発明の画像エッジヒストグラム演算装置は、自車に搭載されて自車前方を撮影する撮像装置と、前記撮像装置の撮影画像の各画素の画像濃度を隣接画素との画像濃度差から微分して２値化し、前記撮影画像の各画素の微分２値画像データを形成する２値微分処理手段と、各画素の前記微分２値画像データを加算して累積することをくり返し、前記撮影画像の画素毎に前記微分２値画像データの累積度数データを形成する累積演算手段と、前記撮影画像の少なくとも設定された注目領域の各画素の前記累積度数データが書き込まれて前記注目領域の前記微分２値画像データの累積度数テーブルを形成するメモリと、前記メモリの前記累積度数テーブルから前記注目領域の各累積始、終端の前記累積度数データを読み出して差分を演算し、前記注目領域の累積方向の画像エッジヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段とを備えたことを特徴としている（請求項３）。
【００１５】
さらに、本発明の画像エッジヒストグラム演算装置は、累積方向が撮影画像の水平方向及び垂直方向であって、２値微分処理手段が各画素の微分２値画像データを前記水平方向、前記垂直方向それぞれについて形成し、累積演算手段が前記水平方向、前記垂直方向の前記各微分２値画像データに基いて注目領域の前記微分２値画像データの累積度数テーブルを前記水平方向、前記垂直方向それぞれについて形成し、メモリに前記注目領域の前記水平方向、前記垂直方向それぞれの前記累積度数データを書き込んで前記微分２値画像データの累積度数テーブルを前記水平方向、前記垂直方向それぞれについて形成し、ヒストグラム形成手段が前記メモリの前記水平方向、前記垂直方向それぞれの前記累積度数テーブルから前記注目領域の各累積始、終端の画素の前記累積度数データを読み出して差分を演算し、前記注目領域の前記水平方向、前記垂直方向それぞれの画像エッジヒストグラムを算出することを特徴としている（請求項４）。
【発明の効果】
【００１６】
まず、請求項１、３の構成によれば、撮影画像の画像エッジヒストグラムを算出して形成する際に、従来のように撮影画像の各画素の微分２値画像データをメモリに書き込んで微分２値画像データのテーブルを形成するのではなく、各微分２値画像データをそれぞれの直前画素のデータに加算して累積した画素毎の累積度数データをメモリに書き込んで累積度数データのテーブルを形成する。
【００１７】
そして、この累積度数データのテーブル作成後、従来のようにメモリに書き込まれた各画素の微分２値画像データを１画素ずつ読み出し、加算して累積することをくり返すのではなく、メモリの前記累積度数テーブルから注目領域の各累積始、終端の画素の累積度数データのみを読み出して差を演算することで、撮影画像の画像エッジヒストグラムを算出して形成することができる。
【００１８】
この場合、注目領域がＭ行Ｎ列の画素構成であるとすると、従来はメモリの微分２値画像データのテーブルから微分２値画像データを１画素ずつメモリアクセスして読み出し、加算するため、水平方向、垂直方向それぞれについてＭ×Ｎ回のメモリアクセスが必要になるのに対して、この発明では、１回のメモリアクセスによって、水平方向については各１行、垂直方向については各１列の累積始、終端の画素の累積度数データを読み出して差を演算するればよく、メモリアクセス回数がＭ回（水平方向）、Ｎ回（垂直方向）で済むようになる。
【００１９】
したがって、注目領域の画像エッジヒストグラムを算出する際のメモリアクセス回数が従来より大幅に少なくなって演算処理量（データ量）も大幅に減少し、画像処理負担を軽減して迅速に注目領域の画像エッジヒストグラムを算出することができ、その装置を極力安価に形成することができる。
【００２０】
また、請求項２、４の構成によれば、累積方向を撮影画像の水平方向、垂直方向それぞれとし、水平方向、垂直方向それぞれについて、請求項１、３と同様の処理を行なうことにより、注目領域の水平方向、垂直方向の画像エッジヒストグラムを算出する際のメモリアクセス回数、演算処理量を従来より大幅に少なくし、画像処理負担を軽減して迅速に注目領域の水平方向、垂直方向の画像エッジヒストグラムを算出することができ、装置を極めて安価に形成することができ、車両（障害物）認識システム等の障害物認識に好適である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
つぎに、本発明をより詳細に説明するため、その一実施形態について、図１〜図４にしたがって詳述する。
【００２２】
図１は車両（障害物）認識システムを搭載した車両１の１例のブロック図、図２は図１の画像エッジヒストグラム演算のフローチャート、図３は図１の累積度数テーブルの１例の説明図、図４は比較のための従来例の画像エッジヒストグラム演算のフローチャートである。
【００２３】
そして、図１に示すように車両１はＣＣＤ単眼カメラ等からなる撮像装置２、レーザレーダ等からなる測距用のレーダ装置３、車輪速センサからなる自車速検出用の車速センサ４、その他自車の走行状態を検出する各種センサを備え、撮像装置２は自車前方を撮影して前記図５の撮影画像Ｐａのようなモノクロ又はカラーの時々刻々の（毎フレームの）撮影画像の信号を制御処理用のＥＣＵ５に出力し、レーダ装置３は例えば自車前方の先行車等の障害物での反射波を受信して送、受時間差の測距情報の信号をＥＣＵ５に出力し、車速センサ５は自車速の信号をＥＣＵ５に出力する。
【００２４】
このＥＣＵ５は車両１の走行制御の各種プログラムを実行するマイクロコンピュータ６等からなり、このマイクロコンピュータ６は、演算処理装置（ＣＰＵ）６１、メインメモリ６２及び入力側、出力側インタフェース部６３、６４等をバス接続して形成され、前記の撮影画像の信号、測距情報の信号、自車速の信号等は入力側インターフェース部６１を介してＣＰＵ６１に取り込まれる。このとき、撮影画像の信号等のアナログ信号は、入力側インタフェース部６３でＡ／Ｄ変換等が施されてデジタル情報に変換される。
【００２５】
さらに、ＣＰＵ６１が予め設定された画像エッジヒストグラム演算のプログラムを実行することにより、ＥＣＵ５はつぎの（ａ）〜（ｃ）の手段を備えた画像エッジヒストグラム演算装置を形成する。
【００２６】
（ａ）２値微分処理手段
この手段は、撮像装置２の撮影画像の各画素の画像濃度を隣接画素との画像濃度差から微分して２値化し、撮影画像の各画素の微分２値画像データを形成する。
【００２７】
具体的には、この実施形態の場合、微分２値画像データの累積方向が撮影画像の水平方向（ｘ方向）及び垂直方向（ｙ方向）であって、撮影画像の水平方向及び垂直方向の画像エッジヒストグラムを形成するため、撮像装置２の撮影画像が入力される毎に、ＣＰＵ６１により、その内部レジスタ等によって撮影画像の各画素の画像濃度（輝度）の情報を例えば３Ｈ（Ｈは水平期間）遅延保持し、各画素とそれぞれの水平方向、垂直方向の前後の画素との画像濃度差を演算して各画素の画像濃度を微分し、さらに、その微分値と所定のしきい値とを比較して２値化し、水平方向、垂直方向それぞれにつき、例えば図８に示したような撮影画像の各画素の微分２値画像データＢｘ（ｘ、ｙ）、Ｂｙ（ｘ、ｙ）を順次に形成する。
【００２８】
（ｂ）累積演算手段
この手段は、各画素の微分２値画像データＢｘ（ｘ、ｙ）、Ｂｙ（ｘ、ｙ）を加算して累積することをくり返し、撮影画像の画素毎に微分２値画像データの累積度数データを形成してメモリに書き込む。
【００２９】
すなわち、前記の２値微分処理手段によって水平方向、垂直方向それぞれの各画素の微分２値画像データＢｘ（ｘ、ｙ）、Ｂｙ（ｘ、ｙ）が形成される場合、ＣＰＵ６１により、水平方向の微分２値画像データＢｘ（ｘ、ｙ）については、形成された微分２値画像データＢｘ（ｘ、ｙ）を水平方向の同じ行の直前画素のデータに加算することをくり返し、例えば図８のテーブルＭａの各画素の微分２値画像データＢｘ（ｘ、ｙ）を水平方向に加算して累積した図３のテーブルＭｂのデータのような水平方向の微分２値画像データＢｘ（ｘ、ｙ）の累積度数データＲｘ（ｘ、ｙ）を順次に形成し、形成した水平方向の各画素の累積度数データＲｘ（ｘ、ｙ）をメモリアクセスによってメインメモリ６２に画素配列順に順次に書き込み、同様に、垂直方向についても、形成された微分２値画像データＢｙ（ｘ、ｙ）を垂直方向の同じ列の直前画素のデータに加算することをくり返し、垂直方向の微分２値画像データＢｙ（ｘ、ｙ）の各画素の累積度数データＲｙ（ｘ、ｙ）を順次に形成し、形成した垂直方向の各画素の累積度数データＲｙ（ｘ、ｙ）をメインメモリ６２に画素配列順に順次に書き込む。
【００３０】
これらの書き込みにより、メインメモリ６２は、水平方向、垂直方向それぞれにつき、図８のテーブルＭａのような微分２値画像データＢｘ（ｘ、ｙ）、Ｂｙ（ｘ、ｙ）のテーブルを保持することなく、テーブルＭａの各画素の微分２値画像データＢｘ（ｘ、ｙ）を加算して形成された図３の累積度数テーブルＭｂのような累積度数テーブルを保持する。
【００３１】
なお、図３の太枠内が注目領域ＲＯＩであり、メモリ使用量の低減等を図る場合は、水平方向、垂直方向それぞれにつき、メインメモリ６２に、累積度数テーブルＭｂのような撮影画像全体の累積度数テーブルＭｂでなく注目領域ＲＯＩのみの累積度数データＲｘ（ｘ、ｙ）、Ｒｙ（ｘ、ｙ）の累積度数テーブルを形成して保持するようにしてもよい。
【００３２】
（ｃ）ヒストグラム算出手段
この手段は、メインメモリ６２からテーブルＭｂ等の累積度数テーブルの各累積始、終端の累積度数データＲｓ、Ｒｅを読み出して差分を演算し、注目領域ＲＯＩの累積方向の画像エッジヒストグラムを算出する。
【００３３】
具体的には、水平方向、垂直方向の画像エッジヒストグラムＨｘ，Ｈｙを算出するこの実施形態の場合、毎フィールドにテーブルＭｂのような水平方向、垂直方向の累積度数テーブルが形成されてメインメモリ６２に保持されると、ＣＰＵ６２は、メモリアクセスにより、メインメモリ６２の水平方向、垂直方向それぞれの累積度数テーブルから注目領域ＲＯＩの各１列（水平方向）、各１行（垂直方向）の累積始、終端の累積度数データＲｓ、Ｒｅのみを読み出す。
【００３４】
すなわち、水平方向については、メインメモリ６２に例えば図３の累積度数テーブルＭｂが保持されているとすると、各１回のメモリアクセスにより、テーブルＭｂの注目領域ＲＯＩの水平方向（図中のｘ方向）の各１行の始めの画素（始端画素）の累積度数データＲｓと最後の画素（終端画素）の累積度数データＲｅとを読み出す。同様にして、垂直方向については、各１回のメモリアクセスにより、累積度数テーブルの注目領域ＲＯＩの垂直方向（図３のｘ方向）の各１列の始めの画素の累積度数データＲｓと最後の画素の累積度数データＲｅとを読み出す。
【００３５】
このとき、水平方向については、図３からも明らかなように、注目領域ＲＯＩの各１行の始めの画素の累積度数データＲｓが０であれば、最後の画素の累積度数データＲｅと始めの画素の累積度数データＲｓとの差（Ｒｅ−Ｒｓ＝Ｒｅ−０）が注目領域ＲＯＩのそれらの行の微分２値画像データの累積値になり、注目領域ＲＯＩの各１行の始めの画素の累積度数データＲｓが０でなければ、最後の画素の累積度数データＲｅと始めの画素の累積度数データＲｓとの差（Ｒｅ−Ｒｓ）＋１が注目領域ＲＯＩのそれらの行の微分２値画像データの累積値になる。
【００３６】
したがって、図３の場合、上から２行目、３行目、…５行目を注目領域ＲＯＩの第１行、第２行、第３行、第４行とすると、注目領域ＲＯＩのそれらの行の微分２値画像データの累積値はつぎのようにして算出される。
【００３７】
第１行：Ｒｅ−０＝２−０＝２
第２行：Ｒｅ−０＝２−０＝２
第３行：Ｒｅ−１＋１＝３−１＋１＝３
第４行：Ｒｅ−０＝４−０＝４
そして、垂直方向についても、読み出された注目領域ＲＯＩの各１列の微分２値画像データの累積値が、各列の最後の画素の累積度数データＲｅと始めの画素の累積度数データＲｓとの差に基き、水平方向の場合と同様にして算出することができる。
【００３８】
そこで、メインメモリ６２の水平方向、垂直方向それぞれの累積度数テーブルから読み出した注目領域ＲＯＩの各１列（水平方向）、各１行（垂直方向）の累積始、終端の累積度数データＲｓ、Ｒｅの差に基き、前記のように始めの画素の累積度数データＲｓが０であるか否かを判別し、０でなければ１を加算し、注目領域ＲＯＩの水平方向、垂直方向の画像エッジヒストグラムＨｘ、Ｈｙを算出する。
【００３９】
そして、以上の構成の画像エッジヒストグラム演算装置の動作は、例えば図２のフローチャートに示すようになり、１フレームの撮影画像がＥＣＵ５に入力される毎に、同図のステップＳ１からステップＳ２のＡ／Ｄ変換を介してステップＳ３の微分２値化処理に移行し、水平方向、垂直方向の微分２値画像データＢｘ（ｘ、ｙ）、Ｂｙ（ｘ、ｙ）を形成し、ステップＳ４のメモリアクセスとステップＳ５の書き込みとにより、水平方向、垂直方向の累積度数データＲｘ（ｘ、ｙ）、Ｒｙ（ｘ、ｙ）のテーブル（累積度数テーブル）をメインメモリ６２に書き込んで形成する。
【００４０】
さらに、メインメモリ６２の書き込みが終了して水平方向、垂直方向の累積度数テーブルが形成されると、ステップＳ２〜Ｓ５のループ処理を終了し、ステップＳ５からステップＳ６に移行し、ステップＳ６〜Ｓ８のループ処理により、前記したようにして注目領域ＲＯＩの水平方向、垂直方向の画像エッジヒストグラムＨｘ、Ｈｙを算出する。
【００４１】
ところで、従来例装置の動作のフローチャートは、例えば図４に示すようになり、同図のステップＱ１、Ｑ２は図２のステップＳ１、Ｓ２に対応し、従来装置では、ステップＱ２〜Ｑ５のループ処理により、メインメモリ６２をアクセスして水平方向、垂直方向の微分２値画像データのテーブルを書き込んで形成し、その後、ステップＱ６〜Ｑ８のループ処理により、メモリの水平方向、垂直方向の微分２値画像データのテーブルから、注目領域ＲＯＩの各画素の微分２値画像データを１画素ずつ読み出して水平方向、垂直方向それぞれに加算して累積し、注目領域ＲＯＩの水平方向、垂直方向の画像エッジヒストグラムＨｘ、Ｈｙを算出する。
【００４２】
そして、図２のステップＳ４のメモリアクセス回数は、微分２値画像データのテーブルをメインメモリ６２に書き込んで形成する従来装置の図４のステップＱ４のメモリアクセス回数と同じであるが、図２のステップＳ６のメモリアクセス回数は、図４のステップＱ６のメモリアクセス回数より、著しく少なくなる。
【００４３】
すなわち、注目領域ＲＯＩをＭ行Ｎ列の画素構成であるとすると、従来のステップＱ６のメモリアクセス回数は水平方向、垂直方向のいずれであっても、Ｍ×Ｎ回の多数回になるが、ステップＳ４のメモリアクセス回数は水平方向についてはＭ回、垂直方向についてはＮ回で済み、その分、演算処理量（データ量）も少なくなり、マイクロコンピュータ６の処理負担が大幅に軽減される。
【００４４】
そして、１回のメモリアクセスの時間を１０ｎｓとすると、従来装置では水平方向、垂直方向それぞれに１０×Ｍ×Ｎｎｓかかっていた処理が、実施形態の場合は１０×Ｍｎｓ、１０×Ｎｎｓで行なえるようになり、マイクロコンピュータ６の画像エッジヒストグラムＨｘ、Ｈｙの演算処理が、処理能力の高い高価なマイクロコンピュータを用いることなく安価な構成で迅速に行なえる。
【００４５】
なお、マイクロコンピュータ６は、演算した画像エッジヒストグラムＨｘ、Ｈｙに基いて注目領域ＲＯＩの撮影画像Ｐａの先行車両等の障害物を認識し、この認識及びレーダ装置３の測距情報、車速センサ４の自車速の情報等に基いて衝突可能性等を求め、その結果に基づき、出力側インタフェース部６４から表示警報ユニット７、スロットル制御ユニット８、ブレーキ制御ユニット９等に、警報や制御の情報を出力し、警報制御、走行制御等を行なう。
【００４６】
そして、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて上述したもの以外に種々の変更を行うことが可能であり、例えば、累積方向が水平方向、垂直方向のいずれか一方であって、その一方の累積度数テーブルを形成して画像エッジヒストグラムＨｘ（又はＨｙ）を算出する場合にも同様にして適用することができるのは勿論である。
【００４７】
また、ＣＰＵ６１の画像エッジヒストグラム演算のプログラムが前記実施形態と異なり、その処理手順が図２と異なっていてもよいのは勿論である。
【００４８】
そして、本発明は、種々の車両の障害物認識等の画像エッジヒストグラムの演算に適用することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４９】
ところで、自車１の装備部品数を少なくするため、例えば図１の撮像装置２、レーダ装置３、車速センサ４等は他の制御のセンサに兼用する場合にも適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】この発明の一実施形態のブロック図である。
【図２】図１の画像エッジヒストグラム演算のフローチャートである。
【図３】図１の警報・制御介入の相対速度と距離との関係の説明図である。
【図４】従来例の画像エッジヒストグラム演算のフローチャートである。
【図５】撮影画像の１例の説明図である。
【図６】図５の撮影画像の微分２値画像の説明図である。
【図７】図６の注目領域の画像エッジヒストグラムの説明図である。
【図８】従来例の微分２値画像データのテーブルの説明図である。
【符号の説明】
【００５１】
１    車両
２    撮像装置
５    ＥＣＵ
６    マイクロコンピュータ
Ｐａ    撮影画像
Ｍｂ    累積度数テーブル
ＲＯＩ    注目領域
【図１】
2006209284.tif 000003
【図２】
2006209284.tif 000004
【図３】
2006209284.tif 000005
【図４】
2006209284.tif 000006
【図７】
2006209284.tif 000007
【図８】
2006209284.tif 000008
【図５】
2006209284.tif 000009
【図６】
2006209284.tif 000010