(57)【要約】【課題】路面を検出する精度を向上させること。【解決手段】画像処理装置において、複数の撮像部で各々撮影された複数の撮影画像における路面の距離に応じた距離値を有する距離画像の垂直方向の位置に応じた路面の距離を、基準となる路面に基づいて算出する算出部と、前記算出部により算出された距離、及び路面におけるレーンの幅に応じて、前記距離画像において距離値を抽出する領域を設定する設定部と、前記設定部により設定された領域から抽出した距離値に基づいて、前記距離画像の垂直方向に対する距離値の頻度の分布を示す垂直方向分布データを生成する生成部と、前記垂直方向分布データに基づいて、路面を推定する推定部と、を備える。【選択図】図３
2018025906.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の撮像部で各々撮影された複数の撮影画像における路面の距離に応じた距離値を有する距離画像の垂直方向の位置に応じた路面の距離を、基準となる路面に基づいて算出する算出部と、
前記算出部により算出された距離、及び路面におけるレーンの幅に応じて、前記距離画像において距離値を抽出する領域を設定する設定部と、
前記設定部により設定された領域から抽出した距離値に基づいて、前記距離画像の垂直方向に対する距離値の頻度の分布を示す垂直方向分布データを生成する生成部と、
前記垂直方向分布データに基づいて、路面を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記設定部は、路面におけるレーンの幅に対する、前記算出部により算出された距離に応じた前記距離画像における画素数に応じて、前記領域の幅を設定する、
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記基準となる路面は、予め設定されている平坦な路面、または前記複数の撮像部で以前に各々撮影された撮影画像に基づく距離画像を用いて、前記推定部により推定された路面である
ことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記設定部は、前記距離画像の垂直方向に対する前記領域の位置の上限を、前記距離画像における消失点に基づいて設定する、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記設定部は、レーンの湾曲度に応じて、前記距離画像の水平方向に対する前記領域の位置を設定する
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記設定部は、前記湾曲度に応じたレーンの水平方向の移動量に対する、前記算出部により算出された距離に応じた前記距離画像における画素数に応じて、前記距離画像の水平方向に対する前記領域の位置を設定する
ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
複数の撮像部と、
前記複数の撮像部で各々撮影された複数の撮影画像から、前記複数の撮影画像における物体の視差に応じた距離値を有する距離画像を生成する距離画像生成部と、
前記距離画像の垂直方向の位置に応じた路面の距離を、基準となる路面に基づいて算出する算出部と、
前記算出部により算出された距離、及び路面におけるレーンの幅に応じて、前記距離画像において距離値を抽出する領域を設定する設定部と、
前記設定部により設定された領域から抽出した距離値に基づいて、前記距離画像の垂直方向に対する距離値の頻度の分布を示す垂直方向分布データを生成する生成部と、
前記垂直方向分布データに基づいて、路面を推定する推定部と、
を備える撮像装置。
【請求項８】
移動体に搭載され、前記移動体の前方を撮像する複数の撮像部と、
前記複数の撮像部で各々撮影された複数の撮影画像から、前記複数の撮影画像における物体の視差に応じた距離値を有する距離画像を生成する距離画像生成部と、
前記距離画像の垂直方向の位置に応じた移動面の距離を、基準となる移動面に基づいて算出する算出部と、
前記算出部により算出された距離、及び移動面におけるレーンの幅に応じて、前記距離画像において距離値を抽出する領域を設定する設定部と、
前記設定部により設定された領域から抽出した距離値に基づいて、前記距離画像の垂直方向に対する距離値の頻度の分布を示す垂直方向分布データを生成する生成部と、
前記垂直方向分布データに基づいて、移動面を推定する推定部と、
前記移動面、及び前記距離画像に基づいて、前記複数の撮影画像における物体を検出する物体検出部と、
前記物体検出部により検出された物体のデータに基づいて、前記移動体の制御を行う制御部と、
を備える移動体機器制御システム。
【請求項９】
コンピュータが、
複数の撮像部で各々撮影された複数の撮影画像における路面の距離に応じた距離値を有する距離画像の垂直方向の位置に応じた路面の距離を、基準となる路面に基づいて算出するステップと、
前記算出された距離、及び路面におけるレーンの幅に応じて、前記距離画像において距離値を抽出する領域を設定するステップと、
前記設定された領域から抽出した距離値に基づいて、前記距離画像の垂直方向に対する距離値の頻度の分布を示す垂直方向分布データを生成するステップと、
前記垂直方向分布データに基づいて、路面を推定するステップと、
を実行する、画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
複数の撮像部で各々撮影された複数の撮影画像における路面の距離に応じた距離値を有する距離画像の垂直方向の位置に応じた路面の距離を、基準となる路面に基づいて算出するステップと、
前記算出された距離、及び路面におけるレーンの幅に応じて、前記距離画像において距離値を抽出する領域を設定するステップと、
前記設定された領域から抽出した距離値に基づいて、前記距離画像の垂直方向に対する距離値の頻度の分布を示す垂直方向分布データを生成するステップと、
前記垂直方向分布データに基づいて、路面を推定するステップと、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、撮像装置、移動体機器制御システム、画像処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車の安全性において、従来は歩行者や自動車と衝突したときに、いかに歩行者を守れるか、乗員を保護できるかの観点から自動車のボディー構造などの開発が行われてきた。しかしながら近年、情報処理技術、画像処理技術の発達により、高速に人や自動車等を検出する技術が開発されてきている。これらの技術を応用して、衝突する前に自動的にブレーキをかけ、衝突を未然に防ぐという自動車もすでに発売されている。
【０００３】
自動的にブレーキをかけるには人や他車等の物体までの距離を測定する必要があり、そのために、ステレオカメラの画像を用いた測定が実用化されている。
【０００４】
人や他車等の物体を検出するためには、まず、路面を検出する必要がある。路面を正確に検出できない場合、例えば、路面を人や他車等の物体と誤認識する可能性がある。
【０００５】
特許文献１には、以下のような処理により、車線が標示されていない場合でも路面を検出する技術が開示されている。まず、横軸に視差値、縦軸に視差の頻度を表す頻度ヒストグラムを生成する。次に、視差の頻度が最も高い最頻点を各ｙ座標における視差の代表値として決定する。そして、この代表値を、視差画像の各ｙ座標における水平方向の視差点群の仮想平面にプロットし、路面推定に利用する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来技術では、視差画像に基づいて路面を検出する際、路面以外の物体の視差を、路面の視差であると誤判定する場合があるという問題がある。
【０００７】
そこで、路面を検出する精度を向上させる技術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】
画像処理装置において、複数の撮像部で各々撮影された複数の撮影画像における路面の距離に応じた距離値を有する距離画像の垂直方向の位置に応じた路面の距離を、基準となる路面に基づいて算出する算出部と、前記算出部により算出された距離、及び路面におけるレーンの幅に応じて、前記距離画像において距離値を抽出する領域を設定する設定部と、前記設定部により設定された領域から抽出した距離値に基づいて、前記距離画像の垂直方向に対する距離値の頻度の分布を示す垂直方向分布データを生成する生成部と、前記垂直方向分布データに基づいて、路面を推定する推定部と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
開示の技術によれば、路面を検出する精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係る車載機器制御システムの構成を示す模式図である。
【図２】撮像ユニット及び画像解析ユニットの構成を示す模式図である。
【図３】移動体機器制御システムの機能ブロック図である。
【図４】視差画像データ、及びその視差画像データから生成されるＶマップについて説明するための図である。
【図５】一方の撮像部で撮像された基準画像としての撮影画像の画像例と、その撮影画像に対応するＶマップを示す図である。
【図６】第１の実施形態に係るＶマップ生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】実距離の算出方法について説明する図である。
【図８】実距離と画素数の関係を説明する図である。
【図９】一方の撮像部で撮像された基準画像としての撮影画像の画像例と、その撮影画像に対応する所定の領域のＶマップを示す図である。
【図１０】視差画像の全領域から視差を抽出し、Ｖマップを生成した場合の例を示す図である。
【図１１】路面推定部の一例を示す機能ブロック図である。
【図１２】標本点抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】外れ点除去処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４】外れ点除去処理を説明する図である。
【図１５】第２の実施形態に係るＶマップ生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】左右の移動量ｘを算出する方法について説明する図である。
【図１７】視差抽出領域を回転半径Ｒの値に応じて移動させた例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、実施形態に係る画像処理装置を有する移動体機器制御システムについて説明する。
［第１の実施形態］
〈車載機器制御システムの構成〉
図１は、本発明の実施形態に係る移動体機器制御システムとしての車載機器制御システムの構成を示す図である。
【００１２】
この車載機器制御システム１は、移動体である自動車などの自車両１００に搭載されており、撮像ユニット５００、画像解析ユニット６００、表示モニタ１０３、及び車両走行制御ユニット１０４からなる。そして、撮像ユニット５００で、移動体の前方を撮像した自車両進行方向前方領域（撮像領域）の撮像画像データから、自車両前方の路面（移動面）の相対的な高さ情報（相対的な傾斜状況を示す情報）を検知し、その検知結果から、自車両前方の走行路面の３次元形状を検出し、その検出結果を利用して移動体や各種車載機器の制御を行う。移動体の制御には、例えば、警告の報知、自車両１００（自移動体）のハンドルの制御、または自車両１００（自移動体）のブレーキが含まれる。
【００１３】
撮像ユニット５００は、例えば、自車両１００のフロントガラス１０５のルームミラー（図示せず）付近に設置される。撮像ユニット５００の撮像によって得られる撮像画像データ等の各種データは、画像処理手段としての画像解析ユニット６００に入力される。
【００１４】
画像解析ユニット６００は、撮像ユニット５００から送信されてくるデータを解析して、自車両１００が走行している路面部分（自車両の真下に位置する路面部分）に対する自車両前方の走行路面上の各地点における相対的な高さ（位置情報）を検出し、自車両前方の走行路面の３次元形状を把握する。また、自車両前方の他車両、歩行者、各種障害物などの認識対象物を認識する。
【００１５】
画像解析ユニット６００の解析結果は、表示モニタ１０３及び車両走行制御ユニット１０４に送られる。表示モニタ１０３は、撮像ユニット５００で得られた撮像画像データ及び解析結果を表示する。車両走行制御ユニット１０４は、画像解析ユニット６００による自車両前方の他車両、歩行者、各種障害物などの認識対象物の認識結果に基づいて、例えば、自車両１００の運転者へ警告を報知したり、自車両のハンドルやブレーキを制御したりするなどの走行支援制御を行う。
【００１６】
〈撮像ユニット５００及び画像解析ユニット６００の構成〉
図２は、撮像ユニット５００及び画像解析ユニット６００の構成を示す図である。
【００１７】
撮像ユニット５００は、撮像手段としての２つの撮像部５１０ａ，５１０ｂを備えたステレオカメラで構成されており、２つの撮像部５１０ａ，５１０ｂは同一のものである。各撮像部５１０ａ，５１０ｂは、それぞれ、撮像レンズ５１１ａ，５１１ｂと、受光素子が２次元配置された画像センサ５１３ａ，５１３ｂを含んだセンサ基板５１４ａ，５１４ｂと、センサ基板５１４ａ，５１４ｂから出力されるアナログ電気信号（画像センサ５１３ａ，５１３ｂ上の各受光素子が受光した受光量に対応する電気信号）をデジタル電気信号に変換した撮像画像データを生成して出力する信号処理部５１５ａ，５１５ｂとから構成されている。撮像ユニット５００からは、輝度画像データと視差画像データが出力される。
【００１８】
また、撮像ユニット５００は、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等からなる処理ハードウェア部５１０を備えている。この処理ハードウェア部５１０は、各撮像部５１０ａ，５１０ｂから出力される輝度画像データから視差画像を得るために、各撮像部５１０ａ，５１０ｂでそれぞれ撮像した撮像画像間の対応画像部分の視差値を演算する視差画像情報生成手段としての視差演算部５１１を備えている。
【００１９】
ここでいう視差値とは、各撮像部５１０ａ，５１０ｂでそれぞれ撮像した撮像画像の一方を基準画像、他方を比較画像とし、撮像領域内の同一地点に対応した基準画像上の画像部分に対する比較画像上の画像部分の位置ズレ量を、当該画像部分の視差値として算出したものである。三角測量の原理を利用することで、この視差値から当該画像部分に対応した撮像領域内の当該同一地点までの距離を算出することができる。
【００２０】
画像解析ユニット６００は、画像処理基板等から構成され、撮像ユニット５００から出力される輝度画像データ及び視差画像データを記憶するＲＡＭやＲＯＭ等で構成される記憶手段６０１と、識別対象の認識処理や視差計算制御などを行うためのコンピュータプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）６０２と、データＩ／Ｆ（インタフェース）６０３と、シリアルＩ／Ｆ６０４を備えている。
【００２１】
処理ハードウェア部５１０を構成するＦＰＧＡは、画像データに対してリアルタイム性が要求される処理、例えばガンマ補正、ゆがみ補正（左右の撮像画像の平行化）、ブロックマッチングによる視差演算を行って視差画像の情報を生成し、画像解析ユニット６００のＲＡＭに書き出す処理などを行う。画像解析ユニット６００のＣＰＵ６０２は、各撮像部５１０ａ，５１０ｂの画像センサコントローラの制御および画像処理基板の全体的な制御を担うとともに、路面の３次元形状の検出処理、ガードレールその他の各種オブジェクト（識別対象物）の検出処理などを実行するプログラムをＲＯＭからロードして、ＲＡＭに蓄えられた輝度画像データや視差画像データを入力として各種処理を実行し、その処理結果をデータＩ／Ｆ６０３やシリアルＩ／Ｆ６０４から外部へと出力する。このような処理の実行に際し、データＩ／Ｆ６０３を利用して、自車両１００の車速、加速度（主に自車両前後方向に生じる加速度）、操舵角、ヨーレートなどの車両動作情報を入力し、各種処理のパラメータとして使用することもできる。外部に出力されるデータは、自車両１００の各種機器の制御（ブレーキ制御、車速制御、警告制御など）を行うための入力データとして使用される。
【００２２】
なお、撮像ユニット５００及び画像解析ユニット６００は、一体の装置である撮像装置２として構成してもよい。
【００２３】
図３は、図２における処理ハードウェア部５１０、画像解析ユニット６００、及び車両走行制御ユニット１０４で実現される車載機器制御システム１の機能ブロック図である。なお、画像解析ユニット６００で実現される機能部は、画像解析ユニット６００にインストールされた１以上のプログラムが、画像解析ユニット６００のＣＰＵ６０２に実行させる処理により実現される。
【００２４】
以下、本実施形態における処理について説明する。
【００２５】
〈視差画像生成処理〉
視差画像生成部１１は、視差画像データ（視差画像情報）を生成する視差画像生成処理を行う。なお、視差画像生成部１１は、例えば視差演算部５１１（図２）によって構成される。
【００２６】
視差画像生成処理では、まず、２つの撮像部５１０ａ，５１０ｂのうちの一方の撮像部５１０ａの輝度画像データを基準画像データとし、他方の撮像部５１０ｂの輝度画像データを比較画像データとし、これらを用いて両者の視差を演算して、視差画像データを生成して出力する。この視差画像データは、基準画像データ上の各画像部分について算出される視差値ｄに応じた画素値をそれぞれの画像部分の画素値として表した視差画像を示すものである。
【００２７】
具体的には、視差画像生成部１１は、基準画像データのある行について、一つの注目画素を中心とした複数画素（例えば１６画素×１画素）からなるブロックを定義する。一方、比較画像データにおける同じ行において、定義した基準画像データのブロックと同じサイズのブロックを１画素ずつ横ライン方向（ｘ方向）へずらし、基準画像データにおいて定義したブロックの画素値の特徴を示す特徴量と比較画像データにおける各ブロックの画素値の特徴を示す特徴量との相関を示す相関値を、それぞれ算出する。そして、算出した相関値に基づき、比較画像データにおける各ブロックの中で最も基準画像データのブロックと相関があった比較画像データのブロックを選定するマッチング処理を行う。その後、基準画像データのブロックの注目画素と、マッチング処理で選定された比較画像データのブロックの対応画素との位置ズレ量を視差値ｄとして算出する。このような視差値ｄを算出する処理を基準画像データの全域又は特定の一領域について行うことで、視差画像データを得ることができる。
【００２８】
マッチング処理に用いるブロックの特徴量としては、例えば、ブロック内の各画素の値（輝度値）を用いることができ、相関値としては、例えば、基準画像データのブロック内の各画素の値（輝度値）と、これらの画素にそれぞれ対応する比較画像データのブロック内の各画素の値（輝度値）との差分の絶対値の総和を用いることができる。この場合、当該総和が最も小さくなるブロックが最も相関があると言える。
【００２９】
視差画像生成部１１でのマッチング処理をハードウェア処理によって実現する場合には、例えばＳＳＤ（Sum of Squared Difference）、ＺＳＳＤ（Zero-mean Sum of Squared Difference）、ＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）、ＺＳＡＤ（Zero-mean Sum of Absolute Difference）、ＮＣＣ（Normalized cross correlation）などの方法を用いることができる。なお、マッチング処理では画素単位での視差値しか算出できないので、１画素未満のサブピクセルレベルの視差値が必要な場合には推定値を用いる必要がある。その推定方法としては、例えば、等角直線方式、二次曲線方式等を利用することができる。
【００３０】
〈Ｖマップ生成処理〉
Ｖマップ生成部１２は、算出部１２１、設定部１２２、及び生成部１２３を有する。
【００３１】
算出部１２１は、視差画像の垂直方向の位置に応じた路面の距離を、基準となる路面（基準路面）に基づいて算出する。
【００３２】
設定部１２２は、算出部１２１により算出された距離、及び路面におけるレーンの幅に応じて、視差画像において視差を抽出する視差抽出領域を設定する。なお、以下では、レーンの一例として、車線を用いた場合の例について説明する。
【００３３】
生成部１２３は、設定部１２２により設定された視差抽出領域から抽出した視差に基づいて、Ｖマップ（V-Disparity Map、「垂直方向分布データ」の一例）を生成するＶマップ生成処理を実行する。視差画像データに含まれる各視差画素データは、ｘ方向（水平方向）位置とｙ方向（垂直方向）位置と視差値ｄとの組（ｘ，ｙ，ｄ）で示される。これを、Ｘ軸にｄ、Ｙ軸にｙ、Ｚ軸に頻度ｆを設定した三次元座標情報（ｄ，ｙ，ｆ）に変換したもの、又はこの三次元座標情報（ｄ，ｙ，ｆ）から所定の頻度閾値を超える情報に限定した三次元座標情報（ｄ，ｙ，ｆ）を、視差ヒストグラム情報として生成する。本実施形態の視差ヒストグラム情報は、三次元座標情報（ｄ，ｙ，ｆ）からなり、この三次元ヒストグラム情報をＸ−Ｙの２次元座標系に分布させたものを、Ｖマップと呼ぶ。
【００３４】
具体的に説明すると、Ｖマップ生成部１２は、視差画像を上下方向に複数分割して得られる各行領域について、視差値頻度分布を計算する。この視差値頻度分布を示す情報が視差ヒストグラム情報である。
【００３５】
図４は視差画像データ、及びその視差画像データから生成されるＶマップについて説明するための図である。ここで、図４Ａは視差画像の視差値分布の一例を示す図であり、図５Ｂは、図４Ａの視差画像の行毎の視差値頻度分布を示すＶマップを示す図である。
【００３６】
図４Ａに示すような視差値分布をもった視差画像データが入力されたとき、Ｖマップ生成部１２は、行毎の各視差値のデータの個数の分布である視差値頻度分布を計算し、これを視差ヒストグラム情報として出力する。このようにして得られる各行の視差値頻度分布の情報を、Ｙ軸に視差画像上のｙ方向位置（撮像画像の上下方向位置）をとりＸ軸に視差値ｄをとった二次元直交座標系上に表すことで、図４Ｂに示すようなＶマップを得ることができる。このＶマップは、頻度ｆに応じた画素値をもつ画素が前記二次元直交座標系上に分布した画像として表現することもできる。
【００３７】
図５は、一方の撮像部で撮像された基準画像としての撮影画像の画像例と、その撮影画像に対応するＶマップを示す図である。ここで、図５Ａが撮影画像であり、図５ＢがＶマップである。即ち、図５Ａに示すような撮影画像から図５Ｂに示すＶマップが生成される。Ｖマップでは、路面より下の領域には視差は検出されないので、斜線で示した領域Ａで視差がカウントされることはない。
【００３８】
図５Ａに示す画像例では、自車両が走行している路面４０１と、自車両の前方に存在する先行車両４０２と、路外に存在する電柱４０３が映し出されている。また、図５Ｂに示すＶマップには、画像例に対応して、路面５０１、先行車両５０２、及び電柱５０３がある。
【００３９】
この画像例は、自車両の前方路面が、相対的に平坦な路面、即ち、自車両の前方路面が自車両の真下の路面部分と平行な面を自車両前方へ延長して得られる仮想の基準路面（仮想基準移動面）に一致している場合のものである。この場合、画像の下部に対応するＶマップの下部において、高頻度の点は、画像上方へ向かうほど視差値ｄが小さくなるような傾きをもった略直線状に分布する。このような分布を示す画素は、視差画像上の各行においてほぼ同一距離に存在していてかつ最も占有率が高く、しかも画像上方へ向かうほど距離が連続的に遠くなる識別対象物を映し出した画素であると言える。
【００４０】
撮像部５１０ａでは自車両前方領域を撮像するため、その撮像画像の内容は、図５Ａに示すように、画像上方へ向かうほど路面の視差値ｄは小さくなる。また、同じ行（横ライン）内において、路面を映し出す画素はほぼ同じ視差値ｄを持つことになる。従って、Ｖマップ上において上述した略直線状に分布する高頻度の点は、路面（移動面）を映し出す画素が持つ特徴に対応したものである。よって、Ｖマップ上における高頻度の点を直線近似して得られる近似直線上又はその近傍に分布する点の画素は、高い精度で、路面を映し出している画素であると推定することができる。また、各画素に映し出されている路面部分までの距離は、当該近似直線上の対応点の視差値ｄから高精度に求めることができる。
【００４１】
≪第１の実施形態に係るＶマップ生成処理≫
次に、図６を参照し、第１の実施形態に係るＶマップ生成処理について説明する。図６は、第１の実施形態に係るＶマップ生成処理の一例を示すフローチャートである。
【００４２】
ステップＳ１０１において、算出部１２１は、車線の幅を取得する。
【００４３】
予め設定されている車線の幅の値（例えば３．５ｍ）を用いてもよい。または、ＧＰＳ（Global Positioning System）にて取得した現在の位置情報に応じた車線の幅を、地図データベースから取得してもよい。または、ＶＩＣＳ（登録商標）（Vehicle Information and Communication System）を用いて、現在走行中の車線の幅を取得してもよい。あるいは、車線の両側の白線を検出し、後述する基準路面、及び車線の両側の白線間の幅に基づいて、車線の幅を算出してもよい。
【００４４】
続いて、算出部１２１は、基準路面を取得する（ステップＳ１０２）。
【００４５】
基準路面は、例えば、予め設定されている平坦な路面（デフォルト路面）を用いてもよい。この場合、基準路面は、カメラの取り付け高さやピッチング角等を考慮して予め設定しておくことにより、カメラを設置された車体毎のキャリブレーション（調整）を行わなくともよい。
【００４６】
以前に取得した視差画像のフレームに基づいて推定した路面（履歴路面）を、基準路面としてもよい。この場合、例えば直近の一フレーム前で推定した路面を用いてもよい。または、過去の数フレーム分の履歴路面を平均するなどして合成した路面を用いてもよい。
【００４７】
過去の数フレーム分の履歴路面を平均する場合、例えば、数フレーム分の推定路面における傾きと切片をそれぞれ平均してもよい。この場合、後述する路面形状検出部１３３が、直線近似により路面を推定した際の信頼度（相関係数）に基づいた重みを付けた後、平均を算出してもよい。
【００４８】
履歴路面を基準路面として用いる場合、例えば上りや下りの傾斜がある路面の推定をより適切に行うことができる。また、数フレーム分の結果を平均することで、路面を誤って推定してしまった場合の影響を緩和することができる。
【００４９】
続いて、算出部１２１は、視差画像における複数のｙ座標を選定する（ステップＳ１０３）。例えば、各ｙ座標を等間隔で設定してもよい。または、自車両からの距離が遠方になるほど、視差画像における画素（ピクセル）間の実距離が大きくなることから、視差画像の上方向（鉛直上向き方向、高さが高い方向）に向かうにつれて、各ｙ座標を小さな間隔で設定してもよい。
【００５０】
続いて、算出部１２１は、複数のｙ座標の各々における、基準路面の視差ｄを算出する（ステップＳ１０４）。なお、基準路面は、Ｖマップにおけるｙ座標、及び視差ｄの関数である。
【００５１】
続いて、算出部１２１は、算出した各視差ｄに基づいて、自車両から、複数のｙ座標の各々における基準路面までの各実距離を算出する（ステップＳ１０５）。
【００５２】
図７は、実距離の算出方法について説明する図である。左右の２つの撮像部（カメラ）５１０ａ，５１０ｂから対象物５５１までの実距離Ｄは、左右のカメラで捉えた同一の対象物の撮像面でのズレ量である視差ｄ、左右のカメラの間隔である基線長ｂ、及び左右のカメラの焦点距離ｆを用いて、以下の式により算出できる。
【００５３】
Ｄ＝ｂ×ｆ／ｄ  ・・・（１）
これは、ｂ：ｄ＝Ｄ：ｆであるためである。
【００５４】
ここで、上述した視差画像生成処理により、視差ｄは既に算出されている。また、基線長ｂ、及び、焦点距離ｆは、ステレオカメラに固有の値であるため、例えば、ステレオカメラを自車両に設置した際に、予め設定しておくことができる。
【００５５】
続いて、算出部１２１は、各実距離に対する、複数のｙ座標の各々に応じた車線幅の画素数（ピクセル数）を算出する（ステップＳ１０６）。
【００５６】
図８は、実距離と画素数の関係を説明する図である。
【００５７】
視差画像において、所定の実距離Ｄ（ｍｍ）での車線幅ｓ（ｍｍ）の画素数ｐ（pix）は、焦点距離ｆ、センサ間隔ｃ（ｍｍ／ｐｉｘ）とすると、以下の式により算出できる。
【００５８】
ｐ＝ｓ×ｆ／（ｃ×Ｄ）  ・・・（２）
これは、ｓ：Ｄ＝ｃ×ｐ：ｆであるためである。
【００５９】
続いて、設定部１２２は、複数のｙ座標の各々に応じた車線幅の画素数を横幅とする視差抽出領域を、複数のｙ座標の各々に応じた位置に配置する（ステップＳ１０７）。
【００６０】
続いて、生成部１２３は、視差抽出領域から視差を抽出し、Ｖマップを生成する（ステップＳ１０８）。
【００６１】
図９は、一方の撮像部で撮像された基準画像としての撮影画像の画像例と、その撮影画像に対応する所定の領域のＶマップを示す図である。
【００６２】
図９の例では、ステップＳ１０３において、複数のｙ座標ｙ１、ｙ２、ｙ３が選定され、ステップＳ１０４において、ｙ１、ｙ２、ｙ３に対する、基準路面５７０の視差ｄ１、ｄ２、ｄ３が算出される。
【００６３】
Ｖマップ生成部１２は、例えば、図９に示すように、車線幅の中心が、画像の横方向の中心に来るように視差抽出領域を配置してもよい。
【００６４】
図９では、視差抽出領域５６１Ａ、５６１Ｂ、５６１Ｃのように、視差抽出領域を３つ設定する場合の例を示している。視差抽出領域は３つである必要はなく、例えばより多くしても少なくしてもよい。
【００６５】
視差抽出領域を多く設定する場合、各視差抽出領域を積み上げていった形状は台形に近づき、より路面形状を捉えやすくなる。また、各視差抽出領域の縦幅は互いが連続するように設定してもよいし、各視差抽出領域間に縦方向における隙間を作るように不連続に設定してもよい。また、各視差抽出領域同士がオーバーラップしてもよい。
【００６６】
また、図９では、ステップＳ１０３で、各視差抽出領域の下端のｙ座標を選定する例を示しているが、各視差抽出領域の上端のｙ座標を選定してもよいし、各視差抽出領域の上端と下端の間におけるｙ座標を選定してもよい。
【００６７】
これにより、第１の実施形態では、上述したＶマップ生成処理、路面を検出する精度を向上させることが可能となる。
【００６８】
図１０は、視差画像の全領域から視差を抽出し、Ｖマップを生成した場合の例を示す図である。
【００６９】
視差画像から路面の視差を抽出する際、路面が写っている領域を正確に認識する必要がある。従来技術では、路面が写っている領域を正確に認識することはできなかった。
【００７０】
このため、後述する路面推定処理において、Ｖマップ上で視差頻度の最も高い最頻点に基づいて路面を検出する場合を考える。車線５７１が土手５７２の上にあり、つまり、カメラから土手までの距離よりも、カメラから路面までの距離のほうが近い場合、土手から抽出された視差は路面から抽出された視差よりもＶマップ上で左側に投票される（分布する）。これにより、これらの左側に投票された視差を使って推定された路面５７３の高さは、実際の路面５７４に比べて低くなる。この場合、路面の視差を、路面上に位置する物体として誤認識し、誤警報、誤ブレーキの発生原因となる可能性がある。
【００７１】
＜視差抽出領域の設定の変形例＞
Ｖマップ上で視差ｄ＝０である左端の基準路面のｙ座標（終点のｙ座標）は、基準路面が正確である場合、視差画像中の消失点付近に位置している。
【００７２】
従って、路面推定において、視差抽出領域を、消失点の座標よりも上の位置には設定する必要がない。
【００７３】
そのため、視差抽出領域ｙ座標の上限の位置を、消失点の座標以下としてもよい。または、基準路面が正確でなく、基準路面が実際の路面に対して低い場合のため、視差抽出領域ｙ座標の上限の位置を、消失点の座標に所定のオフセットを加えた値以下としてもよい。
【００７４】
これにより、路面の視差が存在しない領域から抽出した視差の頻度に基づいて、路面を推定する可能性を低減できる。
【００７５】
〈路面推定〉
路面推定部１３は、視差画像生成部１１により生成された視差画像に基づき、路面を推定（検出）する。
【００７６】
次に、図１１を参照し、路面推定部１３の機能構成の一例について説明する。図１１は、路面推定部１３の一例を示す機能ブロック図である。
【００７７】
路面推定部１３は、標本点抽出部１３１、外れ点除去部１３２、路面形状検出部１３３、路面補足部１３４、スムージング処理部１３５、路面決定部１３６、及び路面高さテーブル算出部１５を有する。
【００７８】
以下、路面推定部１３の各機能部の処理について説明する。
【００７９】
《標本点抽出処理》
標本点抽出部１３１は、Ｖマップ生成部１２により生成されたＶマップから、路面の推定に用いる標本点を抽出する。
【００８０】
なお、以下では、Ｖマップを、視差値（自車両からの距離値）に応じて、複数のセグメントに分割し、後述する標本点抽出処理や路面形状検出処理等を行う例について説明するが、Ｖマップを分割せずに標本点抽出処理や路面形状検出処理等を行ってもよい。
【００８１】
次に、図１２を参照して、標本点抽出部１３１による標本点抽出処理の詳細例について説明する。図１２は、標本点抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【００８２】
まず、標本点抽出部１３１は、Ｖマップの横軸である視差の値に応じて、Ｖマップを複数のセグメントに分割する（ステップＳ１１）。
【００８３】
続いて、標本点抽出部１３１は、Ｖマップの横軸である視差の値に応じて、抽出する標本点を探索する範囲（探索範囲）を設定する（ステップＳ１２）。標本点抽出部１３１は、探索領域５５３を、例えば、矩形の領域としてもよい。
【００８４】
続いて、標本点抽出部１３１は、探索範囲に含まれる画素の中から、標本点を抽出する（ステップＳ１３）。標本点抽出部１３１は、探索範囲に含まれる画素の中から、例えば、各視差値ｄの座標位置毎に一つ以上の標本点を抽出してもよい。または、標本点抽出部１３１は、探索範囲に含まれる画素の中から、各視差値ｄの座標位置において、頻度の最も多い最頻点を標本点として抽出してもよい。あるいは、標本点抽出部１３１は、探索範囲に含まれる画素の中から、各視差値ｄを含む複数の座標位置（例えば各視差値ｄの座標位置と、当該各視差値ｄの左及び右の少なくとも一方の１以上の座標位置）における頻度の最も多い最頻点を標本点として抽出してもよい。
【００８５】
続いて、外れ点除去部１３２、路面形状検出部１３３、及び路面補足部１３４は、ステップＳ１３で抽出した標本点に基づいて、当該標本点を含むセグメントにおける路面を検出する（ステップＳ１４）。
【００８６】
《外れ点除去処理》
外れ点除去部１３２は、標本点抽出部１３１により抽出された標本点のうち、直線近似に適さない点を除外する。
【００８７】
図１３、図１４を参照して、外れ点除去部１３２による外れ点除去処理について説明する。図１３は、外れ点除去処理の一例を示すフローチャートである。図１４は、外れ点除去処理を説明する図である。
【００８８】
まず、外れ点除去部１３２は、標本点抽出部１３１により抽出された各セグメントの標本点、または、全セグメントの標本点から、近似直線を算出する（ステップＳ２０）。外れ点除去部１３２は、例えば最小二乗法を用いて近似直線を算出する。図１４の例では、近似直線５４１が、図１３のステップＳ２０にて算出される。
【００８９】
続いて、外れ点除去部１３２は、Ｘ座標の値に応じた閾値を算出する（ステップＳ２１）。図１４の例では、所定のＸ座標の値Ｄ（例えば自車両からの距離５０ｍに相当する視差値）を境界として、Ｄ未満（自車両から所定距離より遠い）は所定の閾値を２σ、Ｄ以上（自車両から所定距離以下）をσとしている。これは、視差値が小さい、すなわち自車両からの距離が遠い位置の路面については、ステレオカメラで計測する際の誤差が大きいため、除去する際の閾値を緩くするためである。
【００９０】
続いて、外れ点除去部１３２は、算出した近似直線に対し、距離がステップＳ２１で算出した閾値以上離れている標本点を除去する（ステップＳ２２）。図１４の例では、Ｄ以上で所定の閾値σ以上離れている標本点５４２を除去する。なお、距離としては、ユークリッド距離や、マハラノビス距離等を用いてもよい。
【００９１】
《路面形状検出処理》
路面形状検出部１３３は、Ｖマップ生成部１２により生成されたＶマップの各セグメントから、標本点抽出部１３１により抽出され、外れ点除去部１３２により除去されていない標本点に基づき、路面の形状（位置、高さ）を検出する。
【００９２】
路面形状検出部１３３は、例えば最小二乗法により、各セグメントの標本点から近似直線を算出し、算出した近似直線を、路面として検出（推定）する。
【００９３】
《路面補足処理》
路面補足部１３４は、路面形状検出部１３３により検出（推定）された路面、または、後述する路面決定部１４により選択された路面が不適切か否かを判定し、不適切と判定した場合は、路面を補足する。
【００９４】
路面補足部１３４は、ノイズにより、ステレオカメラにて撮影されることがあり得ない不適切な路面が推定されたかを判定する。そして、路面補足部１３４は、不適切な路面が推定されたと判定すると、デフォルト路面または、以前のフレームにて推定された路面のデータに基づいて、不適切な路面を補足（補間）する。
【００９５】
路面補足部１３４は、Ｖマップにおいて、例えば一部の勾配が所定値以上である急な左下がり（右上がり）の路面のデータが検出された場合、当該路面は、自車両からの距離が離れるにつれ、勾配が急になる下り坂の路面であると判定する。そして、路面補足部１３４は、当該路面のデータを除去し、代わりにデフォルト路面等のデータで補足する。
【００９６】
《スムージング処理》
スムージング処理部１３５は、各セグメントで推定された各路面を、当該各路面が連続するように修正する。スムージング処理部１３５は、隣り合う２つのセグメントにおいてそれぞれ推定された各路面のうち、一方の路面の終点（端点）と、他方の路面の始点（端点）が一致するよう、各路面の傾きと切片を変更する。
【００９７】
〈路面高さテーブル算出処理〉
路面高さテーブル算出部１５は、スムージング処理部１３５にて修正された各セグメントにおける路面に基づいて、路面高さ（自車両の真下の路面部分に対する相対的な高さ）を算出してテーブル化する路面高さテーブル算出処理を行う。
【００９８】
路面高さテーブル算出部１５は、各セグメントにおける路面の情報から、撮像画像上の各行領域（画像上下方向の各位置）に映し出されている各路面部分までの距離を算出する。なお、自車両の真下に位置する路面部分をその面に平行となるように自車両進行方向前方へ延長した仮想平面の自車両進行方向における各面部分が、撮像画像中のどの各行領域に映し出されるかは予め決まっており、この仮想平面（基準路面）はＶマップ上で直線（基準直線）により表される。路面高さテーブル算出部１５は、各セグメントにおける路面と、基準直線とを比較することで、自車両前方の各路面部分の高さを得ることができる。簡易的には、各セグメントにおける路面上のＹ軸位置から、これに対応する視差値から求められる距離だけ自車両前方に存在する路面部分の高さを算出できる。路面高さテーブル算出部１５では、近似直線から得られる各路面部分の高さを、必要な視差範囲についてテーブル化する。
【００９９】
なお、ある視差値ｄにおいてＹ軸位置がｙ'である地点に対応する撮像画像部分に映し出されている物体の路面からの高さは、当該視差値ｄにおける路面上のＹ軸位置をｙ０としたとき、（ｙ'−ｙ０）から算出することができる。一般に、Ｖマップ上における座標（ｄ，ｙ'）に対応する物体についての路面からの高さＨは、下記の式より算出することができる。ただし、下記の式において、「ｚ」は、視差値ｄから計算される距離（ｚ＝ＢＦ／（ｄ−ｏｆｆｓｅｔ））であり、「ｆ」はカメラの焦点距離を（ｙ'−ｙ０）の単位と同じ単位に変換した値である。ここで、「ＢＦ」は、ステレオカメラの基線長と焦点距離を乗じた値であり、「ｏｆｆｓｅｔ」は無限遠の物体を撮影したときの視差値である。
【０１００】
Ｈ＝ｚ×（ｙ'−ｙ０）／ｆ
〈クラスタリング、棄却、トラッキング〉
クラスタリング部１６は、視差画像データに含まれる各視差画素データにおけるｘ方向位置とｙ方向位置と視差値ｄとの組（ｘ，ｙ，ｄ）を、Ｘ軸にｘ、Ｙ軸にｄ、Ｚ軸に頻度を設定し、Ｘ−Ｙの２次元ヒストグラム情報（頻度Ｕマップ）を作成する。
【０１０１】
クラスタリング部１６は、路面高さテーブル算出部１５によってテーブル化された各路面部分の高さに基づいて、路面からの高さＨが所定の高さ範囲（たとえば２０ｃｍから３ｍ）にある視差画像の点（ｘ，ｙ，ｄ）についてだけ頻度Ｕマップを作成する。この場合、路面から当該所定の高さ範囲に存在する物体を適切に抽出することができる。
【０１０２】
クラスタリング部１６は、頻度Ｕマップにおいて、頻度が所定値よりも多い、視差が密集している領域を物体の領域として検出し、視差画像上の座標や、物体の実際の大きさ（サイズ）から予測した物体のタイプ（人や歩行者）などの個体情報を付与する。
【０１０３】
棄却部１７は、視差画像、頻度Ｕマップ、物体の個体情報に基づいて、認識対象ではない物体の情報を棄却する。
【０１０４】
トラッキング部１８は、検出された物体が複数の視差画像のフレームで連続して出現する場合に、追跡対象であるか否かを判定する。
【０１０５】
〈走行支援制御〉
制御部１９は、クラスタリング部１６による、物体の検出結果に基づいて、例えば、自車両１００の運転者へ警告を報知したり、自車両のハンドルやブレーキを制御したりするなどの走行支援制御を行う。
［第２の実施形態］
第２の実施形態では、路面の湾曲度（カーブ）に応じて、視差抽出領域を左右に移動させる例について説明する。なお、第２の実施形態は一部を除いて第１の実施形態と同様であるため、適宜説明を省略する。
【０１０６】
以下では第２の実施形態に係る車載機器制御システム１の処理の詳細について第１の実施形態との差異を説明する。
【０１０７】
図１５を参照し、第２の実施形態に係るＶマップ生成処理について説明する。図１５は、第２の実施形態に係るＶマップ生成処理の一例を示すフローチャートである。
【０１０８】
ステップＳ２０１乃至ステップＳ２０６の処理は、図６のステップＳ１０１乃至ステップＳ１０６の処理と同様である。
【０１０９】
続いて、算出部１２１は、路面の湾曲度を取得する（ステップＳ２０７）。
【０１１０】
路面の湾曲度は、例えば、データＩ／Ｆ６０３を利用して、ＣＡＮ（Controller Area Network）から取得した操舵角（ハンドルの切り角）に基づいて算出してもよい。
【０１１１】
または、ＧＰＳにて取得した現在の位置情報に応じた車線の湾曲度を、地図データベースから取得してもよい。または、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System）を用いて、現在走行中の車線の湾曲度を取得してもよい。
【０１１２】
あるいは、撮像ユニット５００で撮像した撮像画像データから車線の白線等を画像認識することにより、車線の湾曲度を算出してもよい。
【０１１３】
続いて、設定部１２２は、車線幅の画素数に応じた横幅の視差抽出領域を、路面の湾曲度に応じて配置する（ステップＳ２０８）。
【０１１４】
例えば、車線の回転半径Ｒに基づいて、視差抽出領域を設定してもよい。なお、車線の回転半径Ｒは、例えば、Ｒ＝１００の場合、センターラインが半径１００ｍの円を描くようなカーブであることを示す。Ｒの値が小さいほどカーブが急であることを意味する。
【０１１５】
自車両がカーブに差し掛かると、車線の回転半径Ｒの値は小さくなる。そのため、車線の回転半径Ｒの値に応じて、視差抽出領域をカーブの方向に移動させる。
【０１１６】
次に、図１６を参照し、自車両の所定の移動距離ｄに対する左右方向の移動量ｘを、車線の回転半径Ｒから算出する方法について説明する。図１６は、左右の移動量ｘを算出する方法について説明する図である。
【０１１７】
自車両の所定の移動距離ｄ、移動量ｘ、車線の回転半径Ｒには、以下の関係が成り立つ。
【０１１８】
【数１】
2018025906.tif 000003
したがって、移動量ｘは、以下の式により算出できる。
【０１１９】
【数２】
2018025906.tif 000004
ここで、距離ｄは、視差抽出領域を視差画像中に設定した際の、当該視差抽出領域に応じたy座標に対するＶマップ上のｄ座標に対応する。
【０１２０】
視差画像において、所定の実距離Ｄ（ｍｍ）での移動量ｘ（ｍｍ）の画素数ｐ（pix）は、焦点距離ｆ、センサ間隔ｃ（ｍｍ／ｐｉｘ）とすると、第１実施形態にて上述した式（２）と同様に、以下の式により算出できる。
【０１２１】
ｐ＝ｘ×ｆ／（ｃ×Ｄ）  ・・・（３）
移動量ｘは実距離であるため、式（３）を用いて画素数に変換する。
【０１２２】
そして、視差画像の中心位置から、左右に移動量ｘに対応する画素分移動させる。なお、車線が直進の場合に、車線が視差画像の中心に映らないようにステレオカメラが取り付けられている場合は、基準位置を任意の位置に設定してもよい。
【０１２３】
移動量ｘの値によっては、移動させた視差抽出領域が視差画像からはみ出る場合がある。この場合、はみ出た部分は視差抽出領域から除いてもよいし、視差抽出領域が視差画像からはみ出ないよう、視差抽出領域を移動させる量に上限を設けてもよい。
【０１２４】
図１７は、視差抽出領域を回転半径Ｒの値に応じて移動させた例を示す図である。
【０１２５】
図１７では、３つの視差抽出領域５６１Ａ、視差抽出領域５６１Ｂ、視差抽出領域５６１Ｃのうち、一番上の視差抽出領域５６１Ｃが最も大きく移動している。
【０１２６】
続いて、生成部１２３は、視差抽出領域から視差を抽出し、Ｖマップを生成する（ステップＳ２０９）。
【０１２７】
＜まとめ＞
上述した各実施形態によれば、複数の撮像部で各々撮影された複数の撮影画像における路面の距離に応じた視差値を有する視差画像の垂直方向の位置に応じた路面の距離を、基準となる路面に基づいて算出する。そして、算出された距離、及び路面における車線の幅に応じて、視差画像において視差値を抽出する領域を設定する。
【０１２８】
それにより、路面以外の視差の影響が比較的少ないＶマップを生成できるため、路面を検出する精度を向上させることができる。
【０１２９】
なお、距離の値（距離値）と視差値は等価に扱えることから、本実施形態においては距離画像の一例として視差画像を用いて説明しているが、これに限られない。例えば、ステレオカメラを用いて生成した視差画像に対して、ミリ波レーダやレーザレーダ等の検出装置を用いて生成した距離情報を統合して、距離画像を生成してもよい。また、ステレオカメラと、ミリ波レーダやレーザレーダ等の検出装置を併用し、上述したステレオカメラによる物体の検出結果と組み合わせることにより、検出の精度をさらに高める構成としてもよい。
【０１３０】
上述した実施形態におけるシステム構成は一例であり、用途や目的に応じて様々なシステム構成例があることは言うまでもない。また、上述した各実施形態の一部又は全部を組み合わせることも可能である。
【０１３１】
例えば、外れ点除去部１３２、路面補足部１３４、スムージング処理部１３５等の処理は必須ではないため、これらの機能部を有しない構成としてもよい。
【０１３２】
また、処理ハードウェア部５１０、画像解析ユニット６００、及び車両走行制御ユニット１０４の各機能部は、ハードウェアによって実現される構成としてもよいし、ＣＰＵが記憶装置に格納されたプログラムを実行することによって実現される構成としてもよい。このプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルによって、コンピュータで読み取り可能な記録メディアに記録されて流通されるようにしても良い。また、上記記録メディアの例として、ＣＤ−Ｒ(Compact Disc Recordable)、ＤＶＤ(Digital Versatile Disk)、ブルーレイディスク等が挙げられる。また、各プログラムが記憶されたＣＤ−ＲＯＭ等の記録メディア、並びに、これらプログラムが記憶されたＨＤ５０４は、プログラム製品(Program Product)として、国内又は国外へ提供されることができる。
【符号の説明】
【０１３３】
１  車載機器制御システム（「機器制御システム」の一例）
１００  自車両
１０１  撮像ユニット
１０３  表示モニタ
１０６  車両走行制御ユニット（「制御部」の一例）
１１  視差画像生成部（「距離画像生成部」の一例）
１２  Ｖマップ生成部
１２１  算出部
１２２  設定部
１２３  生成部
１３  路面推定部（「推定部」の一例）
１３１  標本点抽出部
１３２  外れ点除去部
１３３  路面形状検出部
１３４  路面補足部
１３５  スムージング処理部
１４  路面決定部（「決定部」の一例）
１５  路面高さテーブル算出部
１６  クラスタリング部（「物体検出部」の一例）
１７  棄却部
１８  トラッキング部
１９  制御部
２  撮像装置
５１０ａ，５１０ｂ  撮像部
５１０  処理ハードウェア部
６００  画像解析ユニット（「画像処理装置」の一例）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１３４】
【特許文献１】特開２０１１−１２８８４４号公報
【図１】
2018025906.tif 000005
【図２】
2018025906.tif 000006
【図３】
2018025906.tif 000007
【図４】
2018025906.tif 000008
【図５】
2018025906.tif 000009
【図６】
2018025906.tif 000010
【図７】
2018025906.tif 000011
【図８】
2018025906.tif 000012
【図９】
2018025906.tif 000013
【図１０】
2018025906.tif 000014
【図１１】
2018025906.tif 000015
【図１２】
2018025906.tif 000016
【図１３】
2018025906.tif 000017
【図１４】
2018025906.tif 000018
【図１５】
2018025906.tif 000019
【図１６】
2018025906.tif 000020
【図１７】
2018025906.tif 000021