(57)【要約】  【課題】  撮像した車両の向きにかかわらず、撮像した画像データに基づいて、周囲を走行する車両の存在を認識することができる画像認識システム、画像認識方法、及び画像処理装置を提供する。  【解決手段】  撮像装置で撮像した画像データを取得して、画像認識処理を施し、処理結果に基づき出力する画像データを生成する画像処理装置を備える画像認識システムにおいて、画像処理装置は、撮像装置から取得した画像データ中に略水平方向の直線部分が存在する場合、略水平方向の直線部分が略鉛直方向の所定の間隔内に複数並んで存在するか否かを判断し、存在する場合、略水平方向の直線部分が略鉛直方向の所定の間隔内に複数並んで存在する部分にて、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在するか否かを判断し、存在する場合、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在する部分を含む領域を強調処理して外部へ出力する。【選択図】        図４
2006173783.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
外部を撮像する撮像装置と、該撮像装置で撮像した画像データを取得して、画像認識処理を施し、処理結果に基づき出力する画像データを生成する画像処理装置と、該画像処理装置で生成した画像データを取得して出力する出力装置とを備える画像認識システムにおいて、
前記画像処理装置は、
前記撮像装置から取得した画像データ中に略水平方向の直線部分が存在するか否かを判断する第１の判断手段と、
該第１の判断手段で存在すると判断した場合、略水平方向の直線部分が略鉛直方向の所定の間隔内に複数並んで存在するか否かを判断する第２の判断手段と、
該第２の判断手段で存在すると判断した場合、略水平方向の直線部分が略鉛直方向の所定の間隔内に複数並んで存在する部分にて、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在するか否かを判断する第３の判断手段と、
該第３の判断手段で存在すると判断した場合、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在する部分を含む領域を強調処理して外部へ出力する手段と
を備えることを特徴とする画像認識システム。
【請求項２】
前記第３の判断手段は、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分をこの順に有する単一の標準パターンを拡大又は縮小することにより、画像データとのマッチング処理を行うようにしてあることを特徴とする請求項１記載の画像認識システム。
【請求項３】
画像処理装置が、外部を撮像した画像データを取得して、画像認識処理を施し、処理結果に基づき出力する画像データを生成して外部へ出力する画像認識方法において、
前記画像処理装置は、
外部から取得した画像データ中に略水平方向の直線部分が存在するか否かを判断し、
存在すると判断した場合、略水平方向の直線部分が略鉛直方向の所定の間隔内に複数並んで存在するか否かを判断し、
存在すると判断した場合、略水平方向の直線部分が略鉛直方向の所定の間隔内に複数並んで存在する部分にて、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在するか否かを判断し、
存在すると判断した場合、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在する部分を含む領域を強調処理して外部へ出力することを特徴とする画像認識方法。
【請求項４】
前記画像処理装置は、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分をこの順に有する単一の標準パターンを拡大又は縮小することにより、画像データとのマッチング処理を行うことを特徴とする請求項３記載の画像認識方法。
【請求項５】
外部を撮像した画像データを取得して、画像認識処理を施し、処理結果に基づき出力する画像データを生成して外部へ出力する画像処理装置において、
外部から取得した画像データ中に略水平方向の直線部分が存在するか否かを判断する第１の判断手段と、
該第１の判断手段で存在すると判断した場合、略水平方向の直線部分が略鉛直方向の所定の間隔内に複数並んで存在するか否かを判断する第２の判断手段と、
該第２の判断手段で存在すると判断した場合、略水平方向の直線部分が略鉛直方向の所定の間隔内に複数並んで存在する部分にて、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在するか否かを判断する第３の判断手段と、
該第３の判断手段で存在すると判断した場合、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在する部分を含む領域を強調処理して外部へ出力する手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
前記第３の判断手段は、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分をこの順に有する単一の標準パターンを拡大又は縮小することにより、画像データとのマッチング処理を行うようにしてあることを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、外部を撮像する撮像装置が撮像した画像データに基づいて、車両に固有の輝度分布パターンを認識することで車両の存在の認識精度を向上する画像認識システム、画像認識方法、及び画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車などの車両に、ボロメータ又は焦電型撮像素子を備えた遠赤外用の撮像装置を搭載し、例えば夜間走行時に、車両前方の歩行者、自転車等の存在を認識して運転者に注意を促す周囲監視システムが多々開発されている。
【０００３】
例えば、前方を走行する車両を遠赤外用の撮像装置で撮像した場合、熱源である排気管は他の車両部分に対して高い輝度を有する。したがって、前方を走行している車両の画像データ中から、所定輝度より高い輝度を有する排気管部分を特定し、排気管部分を基準として、パターンマッチングを行うことにより、前方を走行している車両の位置、車両までの距離等を推定する車両検出装置が開示されている。（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００２−０９８５０９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上述した従来の車両検出装置では、前方を走行している車両を検出することはできるが、対向して接近してくる車両については排気管を特定することができず、車両の位置、車両との距離等を推定することができないという問題点があった。
【０００５】
また、前方を走行する車両との距離を正確に推定するためには、車両に搭載している撮像装置の取り付け角度と路面との傾斜角度が一定であることが必要条件となっているが、例えば悪路を走行する場合、撮像装置の取り付け角度と路面との傾斜角度が変動することから、前方を走行する車両との距離の推定精度を高く維持することが困難となり、前方を走行している車両を検出する精度を維持することも困難となるという問題点もあった。
【０００６】
一方、車体の下部と路面との間は、車両が前方を走行している場合、車両が対向して接近してくる場合の双方において、高い輝度を有する部分、低い輝度を有する部分、高い輝度を有する部分の順に層をなして検出することができる。
【０００７】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、撮像した車両の向きにかかわらず、撮像した画像データに基づいて、周囲を走行する車両の存在を認識することができる画像認識システム、画像認識方法、及び画像処理装置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】
【０００８】
上記目的を達成するために第１発明に係る画像認識システムは、外部を撮像する撮像装置と、該撮像装置で撮像した画像データを取得して、画像認識処理を施し、処理結果に基づき出力する画像データを生成する画像処理装置と、該画像処理装置で生成した画像データを取得して出力する出力装置とを備える画像認識システムにおいて、前記画像処理装置は、前記撮像装置から取得した画像データ中に略水平方向の直線部分が存在するか否かを判断する第１の判断手段と、該第１の判断手段で存在すると判断した場合、略水平方向の直線部分が略鉛直方向の所定の間隔内に複数並んで存在するか否かを判断する第２の判断手段と、該第２の判断手段で存在すると判断した場合、略水平方向の直線部分が略鉛直方向の所定の間隔内に複数並んで存在する部分にて、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在するか否かを判断する第３の判断手段と、該第３の判断手段で存在すると判断した場合、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在する部分を含む領域を強調処理して外部へ出力する手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
また、第２発明に係る画像認識システムは、第１発明において、前記第３の判断手段は、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分をこの順に有する単一の標準パターンを拡大又は縮小することにより、画像データとのマッチング処理を行うようにしてあることを特徴とする。
【００１０】
また、第３発明に係る画像認識方法は、画像処理装置が、外部を撮像した画像データを取得して、画像認識処理を施し、処理結果に基づき出力する画像データを生成して外部へ出力する画像認識方法において、前記画像処理装置は、外部から取得した画像データ中に略水平方向の直線部分が存在するか否かを判断し、存在すると判断した場合、略水平方向の直線部分が略鉛直方向の所定の間隔内に複数並んで存在するか否かを判断し、存在すると判断した場合、略水平方向の直線部分が略鉛直方向の所定の間隔内に複数並んで存在する部分にて、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在するか否かを判断し、存在すると判断した場合、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在する部分を含む領域を強調処理して外部へ出力することを特徴とする。
【００１１】
また、第４発明に係る画像認識方法は、第３発明において、前記画像処理装置は、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分をこの順に有する単一の標準パターンを拡大又は縮小することにより、画像データとのマッチング処理を行うことを特徴とする。
【００１２】
また、第５発明に係る画像処理装置は、外部を撮像した画像データを取得して、画像認識処理を施し、処理結果に基づき出力する画像データを生成して外部へ出力する画像処理装置において、外部から取得した画像データ中に略水平方向の直線部分が存在するか否かを判断する第１の判断手段と、該第１の判断手段で存在すると判断した場合、略水平方向の直線部分が略鉛直方向の所定の間隔内に複数並んで存在するか否かを判断する第２の判断手段と、該第２の判断手段で存在すると判断した場合、略水平方向の直線部分が略鉛直方向の所定の間隔内に複数並んで存在する部分にて、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在するか否かを判断する第３の判断手段と、該第３の判断手段で存在すると判断した場合、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在する部分を含む領域を強調処理して外部へ出力する手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
また、第６発明に係る画像処理装置は、第５発明において、前記第３の判断手段は、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分をこの順に有する単一の標準パターンを拡大又は縮小することにより、画像データとのマッチング処理を行うようにしてあることを特徴とする。
【００１４】
第１発明、第３発明、及び第５発明では、外部から取得した画像データから略水平方向の直線部分を検出し、検出した部分が略鉛直方向の所定の間隔内に複数並んで存在するか否かを判断し、複数並んで存在する場合、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在する場合、該部分を含む領域を強調処理して外部へ出力する。これにより、走行している車両の車体下部と路面との間に固有の温度分布を検出する。例えば車両が前方を同方向に走行している場合、路面は車両のタイヤによる摩擦熱により高い輝度で、車体と路面との間は空間であることから低い輝度で、車体下部は発熱体である排気管からの伝導熱で高い輝度で、それぞれ認識されることから、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在することを検出することで車両の存在を認識することができる。
【００１５】
一方、車両が対向して接近してくる場合も、路面は車両のタイヤによる摩擦熱により高い輝度で、車体と路面との間は空間であることから低い輝度で、車体下部は発熱体であるラジエターからの伝導熱で高い輝度で、それぞれ認識されることから、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在することを検出することで車両の存在を認識することができる。
【００１６】
したがって、略水平方向に、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在する部分を検出することで、該部分を含む領域が車両であると認識することができ、走行する車両の方向に依存することなく車両の存在を精度良く認識することが可能となる。
【００１７】
第２発明、第４発明、及び第６発明では、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分をこの順に有する単一の標準パターンを拡大又は縮小することにより、画像データとのマッチング処理を行う。これにより、単一の標準パターンを準備しておくことで、車両特有の温度分布に対応した輝度分布を有する領域を精度良く認識することが可能となる。
【発明の効果】
【００１８】
第１発明、第３発明、及び第５発明によれば、走行している車両が、同方向に走行している場合であっても、対向して接近してくる場合であっても、車体下部と路面との間での、車両に固有の温度分布を有する部分、すなわち略水平方向に、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在する部分を検出することで、該部分を含む領域が車両であると認識することができ、走行する車両の方向に依存することなく車両の存在を精度良く認識することが可能となる。
【００１９】
第２発明、第４発明、及び第６発明によれば、単一の標準パターンを準備しておくことで、車両特有の温度分布に対応した輝度分布を有する領域を精度良く認識することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
図１は、本発明の実施の形態に係る画像認識システムの構成を示す模式図である。本実施の形態では、画像認識システムを車両に搭載した場合を例として説明する。１、２は、夜間の歩行者、自転車に乗った人間等を撮像する遠赤外用のビデオカメラ（撮像装置）である。ビデオカメラ１、２は、車両のフロントグリル内に、適長の間隔を隔てて略水平方向に並置してある。撮像した画像データは、ＩＥＥＥ１３９４に準拠した車載ＬＡＮケーブル６を介して接続してある画像処理装置３に送信される。
【００２１】
画像処理装置３は、ビデオカメラ１、２の他、操作部を備えた表示装置４、及び音声、効果音等により聴覚的な警告を発する警報装置５とも、車載ＬＡＮケーブル６を介して接続されている。
【００２２】
図２は、本発明の実施の形態に係る画像認識システムの遠赤外用ビデオカメラ１の構成を示すブロック図である。画像撮像部１１は、光学信号を電気信号に変換する撮像素子を備えている。画像撮像部１１は、車両の周囲の赤外光像をＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）のアナログ信号として読み取り、読み取ったＲＧＢ信号を、内部バス１５を介して信号処理部１２へ送信する。
【００２３】
信号処理部１２は、ＬＳＩ基板であり、画像撮像部１１から受信したアナログ信号をＲＧＢのデジタル信号に変換し、光学系で生じた各種の歪みを取り除くための処理、低周波ノイズの除去処理、ガンマ特性を補正する補正処理等を行う。さらに、ＲＧＢ信号をＹＵＶ（Ｙ：輝度、Ｕ、Ｖ：色差）信号に変換し、変換したＹＵＶ信号を画像データとして画像メモリ１３へ記憶する。
【００２４】
通信インタフェース部１４は、ＬＳＩ基板であり、車載ＬＡＮケーブル６を介して画像処理装置３とデータの送受信を行う。通信インタフェース部１４は、画像処理装置３から送出される指令に従って、画像メモリ１３に記憶された画像データの画像処理装置３への送出、ビデオカメラ１、２で撮像した画像の解像度による転送レートの変換、画像データを送出するためのパケットデータの生成等を行う。
【００２５】
図３は、本発明の実施の形態に係る画像認識システムの画像処理装置３の構成を示すブロック図である。通信インタフェース部３１は、ビデオカメラ１、２に対する指令の送信、ビデオカメラ１、２からの画像データの受信を行う。通信インタフェース部３１は、ビデオカメラ１、２から受信した画像データを、１フレーム単位に同期させて画像メモリ３２に記憶する。
【００２６】
また、通信インタフェース部３１は、液晶ディスプレイ等の表示装置４に対して画像データを送出し、ブザー、スピーカ等の警報装置５に対して合成音等の出力信号を送信する。
【００２７】
画像メモリ３２は、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ等であり、通信インタフェース部３１を介してビデオカメラ１、２から受信した画像データを記憶する。
【００２８】
画像処理部３３は、ＬＳＩ基板であり、画像メモリ３２に記憶された画像データをフレーム単位で読出し、読み出した画像データ中に直線部分又は角部分と認識する部分が存在するか否かを判断する。画像処理部３３が、直線部分又は角部分と認識する部分が存在すると判断した場合、画像処理部３３は、直線部分又は角部分を含む領域を画像データから削除し、通信インタフェース部３１を介して表示装置４へ削除処理を施した後の画像データを送出する。また、画像処理部３３は、画像処理に必要なデータ、例えば横エッジ抽出フィルタに用いるパラメータ情報、直線パターンに対応するルックアップテーブル等の他、演算処理の途上で生成したデータを記憶するＲＡＭを内蔵している。
【００２９】
画像処理部３３での詳細な処理について以下に説明する。本実施の形態では、走行している車両の車体下部と路面との間に固有の温度分布を検出した場合に、車両が存在するものと判断している。
【００３０】
例えば車両が前方を同方向に走行している場合、路面は車両のタイヤによる摩擦熱により高い輝度で、車体と路面との間は空間であることから低い輝度で、車体下部は発熱体である排気管からの伝導熱で高い輝度で、それぞれ認識されることから、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在することを検出することで車両の存在を認識することができる。
【００３１】
一方、車両が対向して接近してくる場合も、路面は車両のタイヤによる摩擦熱により高い輝度で、車体と路面との間は空間であることから低い輝度で、車体下部は発熱体であるラジエターからの伝導熱で高い輝度で、それぞれ認識されることから、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在することを検出することで車両の存在を認識することができる。
【００３２】
したがって、略水平方向に、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在することを検出することで、該部分を含む領域が車両であると認識することができ、走行する車両の方向に依存することなく車両の存在を精度良く認識することが可能となる。図４は、本発明の実施の形態に係る画像認識システムの画像処理装置３の画像処理部３３の処理手順を示すフローチャートである。
【００３３】
画像処理部３３は、画像メモリ３２に記憶してある画像データを読出し（ステップＳ４０１）、読み出した画像データの各画素の画素値が所定値より低いか否かを判断する（ステップＳ４０２）。画像処理部３３が、所定値より低いと判断した場合（ステップＳ４０２：ＹＥＳ）、画像処理部３３は、所定値より低い画素値を有する画素につき、画素値を‘０’とし（ステップＳ４０３）、横エッジ検出フィルタを適用して、横エッジ部分を抽出する（ステップＳ４０４）。
【００３４】
なお、画素値の範囲は、０乃至２５５とし、所定値を略１００とすることにより、画像全体における低輝度部分の画素値を‘０’に揃えることができ、横エッジ部分の抽出精度を向上することが可能となる。
【００３５】
横エッジ部分の検出には、横エッジ検出フィルタを適用する。図５は、横エッジ検出フィルタのパラメータの例示図である。本実施例では、上下方向に−１、１、−１の値を有するマスキングパラメータを準備しておき、画像データ中のすべての画素について、横エッジ検出フィルタによる演算処理を行い、画素値が０以下となる画素をエッジ部分でないとして画素値‘０’と設定し、画像処理部３３内のＲＡＭに記憶する。
【００３６】
画像処理部３３は、抽出した横エッジ部分が直線パターンに属するか否かを判断する（ステップＳ４０５）。画像処理部３３が、抽出した横エッジ部分が直線パターンに属すると判断した場合（ステップＳ４０５：ＹＥＳ）、画像処理部３３は、直線パターンに属すると判断した部分の上下方向の一定範囲内に車両候補領域が存在するか否かを判断する（ステップＳ４０６）。
【００３７】
すなわち、上下方向に略水平方向の直線が並列している領域が存在するか否かを検索し、上下方向に略水平方向の直線が並列している領域が存在する場合には、車両が存在する領域、すなわち、略水平方向で、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在する可能性がある部分であると判断することができる。
【００３８】
したがって、画像処理部３３が、直線パターンに属すると判断した部分の上下方向の一定範囲内に車両候補領域が存在すると判断した場合（ステップＳ４０６：ＹＥＳ）、該車両候補領域の画像データと、車両下部を示す標準パターンテンプレートとをマッチングすることにより相関値を算出し（ステップＳ４０７）、相関値が所定の閾値より大きい領域が存在するか否かを判断する（ステップＳ４０８）。画像処理部３３が、相関値が所定の閾値より大きい領域が存在すると判断した場合（ステップＳ４０８：ＹＥＳ）、画像処理部３３は、該領域が車両が存在する領域であると判断して、表示装置４及び警報装置５に対して、通信インタフェース部３１を介して警報に関する情報を送出する（ステップＳ４０９）。
【００３９】
なお、画像処理部３３が、抽出した横エッジ部分が直線パターンに属するか否かを判断する方法は、特に限定されるものではない。例えば、直線パターンを検出するためのルックアップテーブルを用いて判断する。
【００４０】
ルックアップテーブルとは、直線パターンに属する画素の所定の基準点からの相対座標を記憶してあるテーブルである。直線パターンを検出する場合、ルックアップテーブルをｌｕｔ（ｉ）（０≦ｉ≦Ｎ、Ｎは直線の長さ）＝（ｘ、ｙ）とする。始点を（０、０）とすると、ｌｕｔ（０）＝（０、０）となる。例えば、垂直下方の直線を示すときは、ｌｕｔ（１）＝（０、１）、ｌｕｔ（２）＝（０、２）、・・・、ｌｕｔ（Ｎ）＝（０、Ｎ）という値を有するテーブルとなる。
【００４１】
実際の車両が走行する環境においては、路面が水平方向より傾斜していることが多い。したがって、直線パターンを検出するルックアップテーブルについても、上述した水平方向を示すルックアップテーブルだけでなく、例えば傾斜角−２度乃至２度（１度ごと）の５つのルックアップテーブルを準備しておくことが望ましい。
【００４２】
このように検出対象となる直線に応じて、直線パターンに対応するルックアップテーブルを生成し、画像処理部３３内のＲＡＭに記憶しておく。なお、直線パターンに対応するルックアップテーブルを、画像データを受け付ける毎に生成するのではなく、事前に生成して画像処理部３３内のＲＡＭに記憶しておくことが望ましい。画像処理部３３における、以下に示す直線パターンの検出処理に係る演算の高速化を図ることができるからである。
【００４３】
図６は、画像処理部３３の直線パターンを検出する処理手順を示すフローチャートである。画像処理部３３は、抽出した横エッジ部分の基準点を特定する（ステップＳ６０１）。検出するのが直線部分である場合、基準点は直線の始点である。
【００４４】
画像処理部３３は、特定した基準点の位置を、直線パターンのルックアップテーブルの始点と位置合わせし（ステップＳ６０２）、ルックアップテーブル上に横エッジ部分として検出された画素が存在する数をカウントする（ステップＳ６０３）。画像処理部３３は、ルックアップテーブル上に横エッジ部分として検出された画素が存在する数のカウント値が所定の閾値より大きいか否かを判断し（ステップＳ６０４）、画像処理部３３が、所定の閾値より大きいと判断した場合（ステップＳ６０４：ＹＥＳ）、画像処理部３３は、基準点を含む直線パターンが存在しているものと判断する（ステップＳ６０５）。画像処理部３３が、所定の閾値以下であると判断した場合（ステップＳ６０４：ＮＯ）、画像処理部３３は、基準点を含む直線パターンが存在しないものと判断する（ステップＳ６０６）。
【００４５】
上述した判断処理を数式で表すと、（数１）のように表すことができる。（数１）において、ｇ（ｘ、ｙ）は座標（ｘ、ｙ）での横エッジ画像の画素値であり、値として‘１’か‘０’を有する。Ｘ［ｎ］、Ｙ［ｎ］は、ｎ番目のルックアップテーブルの値であり、基準点からの相対的な座標におけるルックアップテーブル値を示している。また、Ｎは直線パターンの長さを、ｔｈは閾値を、それぞれ示している。
【００４６】
【数１】
2006173783.tif 000003
【００４７】
（数１）において、右辺の演算結果が、所定の閾値ｔｈより大きい場合、横エッジ部分が直線パターンと合致している度合が高いことから、抽出した横エッジ部分が直線部分であると判断することができる。
【００４８】
また、直線パターンに属すると判断した部分の近傍に車両が存在するか否かを判断する方法についても、特に限定されるものではない。図７は、画像処理部３３の車両が存在するか否かを判断する処理手順を示すフローチャートである。
【００４９】
画像処理部３３は、抽出した横エッジ部分が直線パターンに属すると判断した場合、直線パターンに属する横エッジ部分の上下方向の所定幅範囲内に、他の直線パターンに属する部分が存在するか否かを判断する（ステップＳ７０１）。画像処理部３３が、他の直線パターンに属する部分が存在しないと判断した場合（ステップＳ７０１：ＮＯ）、抽出した横エッジ部分の近傍で高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在する可能性がないことから、該横エッジ部分の近傍には車両が存在しないものとして処理を終了する。
【００５０】
画像処理部３３が、他の直線パターンに属する部分が存在すると判断した場合（ステップＳ７０１：ＹＥＳ）、抽出した横エッジ部分及び他の直線パターンに属する部分の周辺領域を、車両候補領域と設定する（ステップＳ７０２）。
【００５１】
画像処理部３３は、車両が存在するか否かを判断する特徴量として、車両下部に固有の温度分布を示す車両下部テンプレートと車両候補領域に対応する画素値とをマッチングすることによる相関値Ｒを算出して（ステップＳ７０３）、車両が存在するか否かを図４のステップＳ４０８以下と同様に判断し、存在すると判断した場合（ステップＳ４０８：ＹＥＳ）、画像処理部３３は、表示装置４及び警報装置５に対して、警報に関する情報を送出する（ステップＳ４０９）。相関値Ｒの算出は（数２）に沿って行われる。
【００５２】
【数２】
2006173783.tif 000004
【００５３】
（数２）において、Ｎはマッチング処理を行う領域の総画素数を、ｋは０≦ｋ≦（Ｎ−１）の整数を、Ｆｋは車両下部に固有の温度分布を示すテンプレート内におけるｋ番目の画素の画素値を、Ｇｋはマッチング処理する車両候補領域におけるｋ番目の画素の画素値を、それぞれ示している。
【００５４】
図８は、車両下部に固有の温度分布を示すテンプレートの例示図である。本実施の形態で用いるテンプレートは、２つの高輝度部分８１の間に１つの低輝度部分８２を有している。
【００５５】
該車両下部テンプレートと車両候補領域に対応する画素値とをマッチング処理する場合、車両候補領域の長さにテンプレートの長さＬを合致させ、車両候補領域の低輝度部分の幅にテンプレートの低輝度部分８２の幅Ｈを合致させるよう、テンプレートの画像を拡大縮小してから、相関値Ｒを算出する。このようにすることで、車両下部に固有の温度分布を示すテンプレートを１つＲＡＭに記憶しておけば足り、画像処理部３３のＲＡＭの記憶容量を占有することなく、相関値Ｒを算出することができる。
【００５６】
なお、車両が存在するか否かを判断するのに使用する特徴量としては、上述した車両下部に固有の温度分布を示すテンプレートと車両候補領域とをマッチングすることによる相関値を単独で用いることに限定されるものではなく、車両と認識される領域の大きさ、縦横比、画素値の平均値、分散等、車両と認識される領域を特定することが可能な特徴量を、相関値と組み合わせて判断するものであっても良い。
【００５７】
また、表示装置４及び警報装置５に対して送出する警報に関する情報は、例えば表示装置４に対しては、車両として認識された領域を強調表示した画像データである。また、警報装置５に対しては、ブザーの鳴動開始を指示する信号、再生対象となる合成音声信号等である。警報に関する情報についても、特にこれらに限定されるものではない。
【００５８】
以上のように本実施の形態によれば、走行している車両が、同方向に走行している場合であっても、対向して接近してくる場合であっても、車体下部と路面との間での、車両に固有の温度分布を有する部分、すなわち略水平方向に、高輝度部分、低輝度部分、高輝度部分がこの順に存在する部分の存在を検出することで、該部分を含む領域が車両であると認識することができ、走行する車両の方向に依存することなく車両の存在を精度良く認識することが可能となる。また、単一の両に固有の温度分布を示すテンプレートを準備しておくことで、車両特有の温度分布に対応した輝度分布を有する領域を精度良く認識することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像認識システムの構成を示す模式図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る画像認識システムの遠赤外用ビデオカメラの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る画像認識システムの画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る画像認識システムの画像処理装置の画像処理部の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】横エッジ検出フィルタのパラメータの例示図である。
【図６】画像処理部の直線パターンを検出する処理手順を示すフローチャートである。
【図７】画像処理部の車両が存在するか否かを判断する処理手順を示すフローチャートである。
【図８】車両下部に固有の温度分布を示すテンプレートの例示図である。
【符号の説明】
【００６０】
１、２  ビデオカメラ
３  画像処理装置
４  表示装置
５  警報装置
３１  通信インタフェース部
３２  画像メモリ
３３  画像処理部
８１  高輝度部分
８２  低輝度部分
【図１】
2006173783.tif 000005
【図２】
2006173783.tif 000006
【図３】
2006173783.tif 000007
【図４】
2006173783.tif 000008
【図５】
2006173783.tif 000009
【図６】
2006173783.tif 000010
【図７】
2006173783.tif 000011
【図８】
2006173783.tif 000012