(57)【要約】【課題】車載カメラの光軸ずれに関する判定を適切に行うことを可能とする技術を提供する。【解決手段】車載カメラで撮影された撮影画像を処理する画像処理装置は、前記撮影画像に基づいて前記車載カメラを搭載する車両のボディのエッジを示す円弧を抽出する円弧抽出部と、抽出された前記円弧に基づいて前記車載カメラの光軸ずれに関する判定を行うずれ判定部と、を備える。【選択図】図１
2018121208.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車載カメラで撮影された撮影画像を処理する画像処理装置であって、
前記撮影画像に基づいて前記車載カメラを搭載する車両のボディのエッジを示す円弧を抽出する円弧抽出部と、
抽出された前記円弧に基づいて前記車載カメラの光軸ずれに関する判定を行うずれ判定部と、
を備える、画像処理装置。
【請求項２】
前記円弧抽出部は、前記撮影画像に基づいて複数の前記円弧を抽出し、
前記ずれ判定部は、前記複数の円弧に基づいて前記光軸ずれに関する判定を行う、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記円弧抽出部は、異なるパラメータを用いて生成した２種類のエッジ画像のそれぞれについて前記円弧を抽出し、
前記ずれ判定部は、前記２種類のエッジ画像から抽出された前記円弧を比較し、当該比較結果を考慮して前記光軸ずれに関する判定を行う、請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記ずれ判定部は、前記複数の円弧の延長線の交点座標に基づいて前記光軸ずれに関する判定を行う、請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記ずれ判定部は、前記円弧の中心座標に基づいて前記光軸ずれに関する判定を行う、請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記円弧抽出部は、前記撮影画像を左右に二等分する中心線で分割された左右の分割画像のそれぞれについて前記円弧を抽出する、請求項１から５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記円弧抽出部は、前記左右の分割画像のそれぞれについて、前記中心線で鏡像反転させた反転画像を合成した合成画像を生成し、２つの前記合成画像のそれぞれについて前記円弧を抽出する、請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記円弧抽出部は、前記２つの合成画像のそれぞれについて、前記分割画像と前記反転画像とでエッジ検出に用いるパラメータを異ならせて２種類のエッジ画像を生成し、前記２種類のエッジ画像のそれぞれについて前記円弧を抽出する、請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記円弧抽出部は、前記円弧の中心座標を特定の領域に限定して前記円弧の抽出を行う、請求項１から８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
画像処理装置によって車載カメラで撮影された撮影画像を処理する画像処理方法であって、
前記撮影画像に基づいて前記車載カメラを搭載する車両のボディのエッジを示す円弧を抽出する円弧抽出工程と、
抽出された前記円弧に基づいて前記車載カメラの光軸ずれに関する判定を行うずれ判定工程と、
を備える、画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車載カメラを用いて、例えば車両の駐車支援等の運転支援が行われている。車載カメラは、車両を工場から出荷する前に、車両に固定状態で取り付けられる。しかしながら、車載カメラは、例えば不意の接触や経年変化等によって、工場出荷時の取付状態から光軸ずれを起こすことがある。車載カメラの光軸がずれると、カメラ画像を利用して判断されるハンドルの操舵量等に誤差が生じるために、車載カメラのずれを検出することは重要である。
【０００３】
特許文献１には、車載カメラの光軸ずれを検出する技術が開示される。特許文献１における車載カメラの光軸ずれ検出装置は、画像処理手段と判断手段とを備える。画像処理手段は、運転支援する車体部上のマーキングを含む範囲を撮影する車載カメラの撮影画像から該マーキングの位置情報を検出する。判断手段は、初期設定されたマーキング位置情報と、新たに検出されたマーキングの位置情報とを比較することにより、撮影光軸ずれを判断する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−１７３０３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
車載カメラの撮影画像には、車両周囲の風景等が映るために、例えばマーキングがボンネットの一部の特定形状である場合、当該特定形状を簡単に抽出できないことがある。当該特定形状が誤検出されると、車載カメラの光軸ずれが正確に判断されない可能性がある。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みて、車載カメラの光軸ずれに関する判定を適切に行うことを可能とす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】
【０００７】
上記目的を達成するために本発明の画像処理装置は、車載カメラで撮影された撮影画像を処理する画像処理装置であって、前記撮影画像に基づいて前記車載カメラを搭載する車両のボディのエッジを示す円弧を抽出する円弧抽出部と、抽出された前記円弧に基づいて前記車載カメラの光軸ずれに関する判定を行うずれ判定部と、を備える構成（第１の構成）になっている。
【０００８】
上記第１の構成の画像処理装置において、前記円弧抽出部は、前記撮影画像に基づいて複数の前記円弧を抽出し、前記ずれ判定部は、前記複数の円弧に基づいて前記光軸ずれに関する判定を行う構成（第２の構成）が好ましい。
【０００９】
上記第１又は第２の構成の画像処理装置において、前記円弧抽出部は、異なるパラメータを用いて生成した２種類のエッジ画像のそれぞれについて前記円弧を抽出し、前記ずれ判定部は、前記２種類のエッジ画像から抽出された前記円弧を比較し、当該比較結果を考慮して前記光軸ずれに関する判定を行う構成（第３の構成）が好ましい。
【００１０】
上記第２の構成の画像処理装置において、前記ずれ判定部は、前記複数の円弧の延長線の交点座標に基づいて前記光軸ずれに関する判定を行う構成（第４の構成）であってよい。
【００１１】
上記第１から第４のいずれかの構成の画像処理装置において、前記ずれ判定部は、前記円弧の中心座標に基づいて前記光軸ずれに関する判定を行う構成（第５の構成）が好ましい。
【００１２】
上記第１から第５のいずれかの構成の画像処理装置において、前記円弧抽出部は、前記撮影画像を左右に二等分する中心線で分割した左右の分割画像のそれぞれについて前記円弧を抽出する構成（第６の構成）が好ましい。
【００１３】
上記第６の構成の画像処理装置において、前記円弧抽出部は、前記左右の分割画像のそれぞれについて、前記中心線で鏡像反転させた反転画像を合成した合成画像を生成し、２つの前記合成画像のそれぞれについて前記円弧を抽出する構成（第７の構成）が好ましい。
【００１４】
上記第７の構成の画像処理装置において、前記円弧抽出部は、前記２つの合成画像のそれぞれについて、前記分割画像と前記反転画像とでエッジ検出に用いるパラメータを異ならせて２種類のエッジ画像を生成し、前記２種類のエッジ画像のそれぞれについて前記円弧を抽出する構成（第８の構成）が好ましい。
【００１５】
上記第１から第８のいずれかの構成の画像処理装置において、前記円弧抽出部は、前記円弧の中心座標を特定の領域に限定して前記円弧の抽出を行う構成（第９の構成）が好ましい。
【００１６】
上記目的を達成するために本発明の画像処理方法は、画像処理装置によって車載カメラで撮影された撮影画像を処理する画像処理方法であって、前記撮影画像に基づいて前記車載カメラを搭載する車両のボディのエッジを示す円弧を抽出する円弧抽出工程と、抽出された前記円弧に基づいて前記車載カメラの光軸ずれに関する判定を行うずれ判定工程と、を備える構成（第１０の構成）になっている。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によると、車載カメラの光軸ずれに関する判定を適切に行うことを可能とする技術を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】カメラずれ検出システムの構成を示すブロック図
【図２】４つの車載カメラが車両に配置される位置を例示する図
【図３】カメラずれ検出システムによるカメラずれの検出フローの一例を示すフローチャート
【図４】円弧抽出部による円弧の抽出フローの一例を示すフローチャート
【図５】フロントカメラで撮影した画像の一例を示す模式図
【図６】マスク処理を行ったマスク処理画像の一例を示す模式図
【図７】マスク処理後の合成画像の生成処理について説明するための模式図
【図８】合成画像を用いてエッジ画像を生成する処理について説明するための模式図
【図９】右エッジ画像を用いて円弧を抽出する処理について説明するための模式図
【図１０】ずれ判定部による光軸ずれの判定フローの一例を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の例示的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。以下の説明では、車両の直進進行方向であって、運転席からハンドルに向かう方向を「前方向」とする。また、車両の直進進行方向であって、ハンドルから運転席に向かう方向を「後方向」とする。また、車両の直進進行方向及び鉛直線に垂直な方向であって、前方向を向いている運転者の右側から左側に向かう方向を「左方向」とする。また、車両の直進進行方向及び鉛直線に垂直な方向であって、前方向を向いている運転者の左側から右側に向かう方向を「右方向」とする。また、本明細書では、カメラの光軸ずれのことを、単にカメラずれと表現する場合がある。また、本明細書において、エッジは、画像内の画素の画素値が急激に変化している部分であり、画像内のオブジェクトの輪郭を表す線である。
【００２０】
＜１．カメラずれ検出システムの概略＞
図１は、本実施の形態に係るカメラずれ検出システムＳＹＳ１の構成を示すブロック図である。カメラずれ検出システムＳＹＳ１は、車載カメラの光軸ずれを検出するシステムである。カメラずれ検出システムＳＹＳ１は、画像処理装置１と、撮影部２と、センサ部３と、車両制御装置４と、を備える。
【００２１】
画像処理装置１は、車載カメラで撮影された撮影画像を処理する装置である。画像処理装置１は、車載カメラを搭載する車両ごとに備えられる。本実施の形態では、画像処理装置１は、撮影部２から撮影画像を取得して処理する。また、画像処理装置１は、センサ部３から情報を取得して、取得情報に基づいて画像処理に関する判断を行う。なお、センサ部３は、場合によっては、カメラずれ検出システムＳＹＳ１に含まれなくてもよい。
【００２２】
本実施の形態では、画像処理装置１は、撮影部２で撮影された撮影画像を処理して、カメラずれの検出を行う。また、本実施の形態では、画像処理装置１は、撮影部２で撮影された撮影画像を処理して、カメラずれを検出するために使用される基準データの取得も行う。なお、基準データの取得を行う画像処理装置は、画像処理装置１とは別に設けられる他の画像処理装置であってもよい。
【００２３】
本実施の形態では、画像処理装置１は、表示装置５と運転支援装置６とに処理情報を出力する。なお、画像処理装置１は、これらの装置５、６から情報を受け取り、受け取った情報に基づいてカメラずれの検出処理を行ってもよい。この場合、これらの装置５、６もカメラずれ検出システムＳＹＳ１に含まれてよい。
【００２４】
表示装置５は、画像処理装置１から出力される情報を画面表示する装置であり、例えば液晶表示装置であってよい。表示装置５は、例えばタッチパネル方式等の入力部を備えて、外部から情報を入力できる構成であってよい。
【００２５】
運転支援装置６は、撮影部２で撮影された画像を用いて運転を支援する装置であり、例えば自動運転支援装置、自動駐車支援装置、自動緊急ブレーキ装置等を含んでよい。運転支援装置６は、例えば、エンジンの始動とともに自動的に運転支援を開始する構成であってよい。また、運転支援装置６は、例えば運転者によってボタン等が押された場合に運転支援を開始する構成であってよい。
【００２６】
撮影部２は、車両周辺の状況を監視する目的で設けられる。撮影部２は、４つのカメラ２１〜２４を備える。４つのカメラ２１〜２４は、車載カメラである。図２は、４つの車載カメラ２１〜２４が車両７に配置される位置を例示する図である。
【００２７】
車載カメラ２１は車両７の前端に設けられる。このため、車載カメラ２１をフロントカメラ２１とも呼ぶ。フロントカメラ２１の光軸２１ａは上からの平面視で車両７の前後方向に沿っている。フロントカメラ２１は車両７の前方向を撮影する。車載カメラ２２は車両７の後端に設けられる。このため、車載カメラ２２をバックカメラ２２とも呼ぶ。バックカメラ２２の光軸２２ａは上からの平面視で車両７の前後方向に沿っている。バックカメラ２２は車両７の後方向を撮影する。フロントカメラ２１及びバックカメラ２２の取付位置は、車両７の左右中央であることが好ましいが、左右中央から左右方向に多少ずれた位置であってもよい。
【００２８】
車載カメラ２３は車両７の左側ドアミラー７１に設けられる。このため、車載カメラ２３を左サイドカメラ２３とも呼ぶ。左サイドカメラ２３の光軸２３ａは上からの平面視で車両７の左右方向に沿っている。左サイドカメラ２３は車両７の左方向を撮影する。車載カメラ２４は車両７の右側ドアミラー７２に設けられる。このため、車載カメラ２４を右サイドカメラ２４とも呼ぶ。右サイドカメラ２４の光軸２４ａは上からの平面視で車両７の左右方向に沿っている。右サイドカメラ２４は車両７の右方向を撮影する。
【００２９】
各車載カメラ２１〜２４の水平方向の画角θは１８０度以上である。このため、車載カメラ２１〜２４によって、車両７の水平方向における全周囲を撮影することができる。また、車載カメラ２１〜２４によって撮影される画像には、車載カメラ２１〜２４を搭載する車両７のボディが映り込む。
【００３０】
なお、本実施の形態では、車載カメラの数を４つとしているが、この数は適宜変更されてよく、複数であっても単数であってもよい。例えば、車両７がバックで駐車することを支援する目的で車載カメラが搭載されている場合には、車載カメラは、バックカメラ２２、左サイドカメラ２３、右サイドカメラ２４の３つで構成されてもよい。
【００３１】
図１に戻って、センサ部３は、車載カメラ２１〜２４が搭載される車両７に関する情報を検出する複数のセンサを有する。車両７に関する情報には、車両自体の情報と、車両周辺の情報とが含まれてよい。本実施の形態では、センサ部３は、例えば、車両の速度を検出する車速度センサ、ステアリングホイールの回転角を検出する舵角センサ、車両の変速装置のシフトレバーの操作位置を検出するシフトセンサ、車両周辺の照度を検出する照度センサ等を含む。本実施の形態では、センサ部３で検出された情報は、画像処理装置１に直接入力される構成としているが、これは例示にすぎない。例えば、センサ部３で検出された情報は、車両制御装置４を介して画像処理装置１に入力されてもよい。
【００３２】
車両制御装置４は、車両の動作全般に関わる制御を行う。車両制御装置４は、例えばエンジンを制御するエンジンＥＣＵ、ステアリングを制御するステアリングＥＣＵ、ブレーキを制御するブレーキＥＣＵ、シフトを制御するシフトＥＣＵ、電源制御用ＥＣＵ、ライトを制御するライトＥＣＵ、電動ミラーを制御するミラーＥＣＵ等を含む。なお、ＥＣＵは、「Electronic Control Unit」の略である。本実施の形態では、車両制御装置４は、画像処理装置１と情報をやり取りする。
【００３３】
図３は、カメラずれ検出システムＳＹＳ１によるカメラずれの検出フローの一例を示すフローチャートである。図３に示すように、例えば自動車メーカー等の工場において、各車両７に対して４つの車載カメラ２１〜２４が取り付けられる（ステップＳ１）。各車載カメラ２１〜２４は、所定の向きに光軸２１ａ〜２４ａが合された状態で、所定の取付位置に固定される。
【００３４】
また、工場においては、基準データの取得が行われる（ステップＳ２）。基準データは、車載カメラ２１〜２４を搭載した車両７が市場に出された後において、車載カメラ２１〜２４の光軸ずれが発生しているか否かの判定を行うために使用されるデータである。本実施の形態において、基準データは、画像処理装置１を用いて、各車載カメラ２１〜２４に対して取得される。基準データの取得は、車両７のボディのエッジの誤検出等が生じないように、照明条件、路面の濃淡等の条件が適切に設定された条件で行われることが好ましい。取得された基準データは、画像処理装置１が備える後述の記憶部１２に記憶される。基準データの取得手順については、後述する。
【００３５】
本実施の形態においては、車載カメラ２１〜２４を搭載した車両７が市場に出された後、画像処理装置１によってカメラずれの検出処理が行われる。カメラずれの検出処理は、各車載カメラ２１〜２４に対して行われる。画像処理装置１は、カメラずれを検出するタイミングか否かを判断する（ステップＳ３）。画像処理装置１は、ステップＳ３でＮｏの場合、カメラずれの検出タイミングか否かの判断を繰り返す。本実施の形態では、カメラずれの検出タイミングは、画像処理装置１が自動的に判断する。
【００３６】
カメラずれの検出タイミングは、車両７の走行中であってもよいし、停止中であってもよい。カメラずれの検出タイミングは、車両７のボディと路面との階調差が大きくなるタイミングであることが好ましい。また、カメラずれの検出タイミングは、車両７のボディ７０と路面との境界に、白線や車両の影等が無いタイミングであることが好ましい。これらによって、エッジの誤検出が発生する可能性を低減することができる。
【００３７】
カメラずれの検出タイミングは、センサ部３や車両制御装置４から取得される車両７に関する情報によって判断されてよい。車両７に関する情報には、例えば、車速情報、走行距離情報、舵角情報、車両周辺の照度情報等が含まれてよい。また、カメラずれの検出タイミングは、車両７のエンジン始動を検出したタイミングであってもよい。これにより、運転支援装置６による車両７の運転支援が開始される前にカメラの状態を確認することができ、運転支援の安全性を向上することができる。
【００３８】
なお、画像処理装置１は、例えば、表示装置５等から運転者が入力するカメラずれの検出指示によって、カメラずれの検出タイミングであることを認識してもよい。また、画像処理装置１は、運転支援装置６からの指示によって、カメラずれの検出タイミングであることを認識してもよい。
【００３９】
画像処理装置１は、カメラずれの検出タイミングであると判断すると（ステップＳ３でＹｅｓ）、車載カメラ２１〜２４による撮影画像を取得して円弧抽出を行う（ステップＳ４）。詳細には、画像処理装置１は、撮影画像に基づいて車載カメラ２１〜２４を搭載する車両７のボディのエッジを示す円弧を抽出する。円弧抽出の詳細については後述する。
【００４０】
円弧を抽出すると、画像処理装置１は、抽出された円弧に基づいて車載カメラ２１〜２４の光軸ずれに関する判定を行う（ステップＳ５）。光軸ずれに関する判定を行うに際しては、前述の基準データも利用される。光軸ずれに関する判定の詳細については後述する。
【００４１】
車載カメラ２１〜２４の光軸ずれが発生していないと判定された場合（ステップＳ５でＹｅｓ）、画像処理装置１は、ステップＳ３に戻り、次の検出タイミングを検出した場合にカメラずれに関する判定処理を繰り返す。カメラずれが発生していないと判定された場合、画像処理装置１は、例えば運転支援装置６等に車載カメラが正常であることを通知してもよい。
【００４２】
車載カメラ２１〜２４の光軸ずれが発生していると判定された場合（ステップＳ５でＮｏ）、画像処理装置１は、車載カメラ２１〜２４の光軸ずれが発生したことを報知する（ステップＳ６）。本実施の形態では、画像処理装置１は、車載カメラ２１〜２４の光軸ずれが発生したことを表示装置５によって報知する。カメラずれの発生の報知には、音声等が使用されてもよい。また、画像処理装置１は、運転支援装置６に車載カメラ２１〜２４の光軸ずれの発生を通知して、運転支援装置６による運転支援を停止させる。なお、本実施の形態では、４つの車載カメラ２１〜２４が存在するが、４つの車載カメラ２１〜２４のうちの１つでも光軸ずれが発生した場合には、上記報知処理及び停止処理が行われることが好ましい。
【００４３】
カメラずれの発生に伴い、車両のユーザは、例えばディーラにカメラの取付調整を依頼する。これに応じて、ディーラは、車載カメラの取付調整を行う（ステップＳ７）。また、ディーラは、画像処理装置１を用いて、上述した基準データの再取得処理を行う（ステップＳ８）。この後は、ステップＳ３に戻って、画像処理装置１は、カメラずれの検出タイミングを検出すると、再取得した基準データに基づいて、カメラずれの検出処理を行う。
【００４４】
なお、本実施の形態では、カメラずれが発生していると判定された場合に、車載カメラの取付調整が行われる構成としているが、これは例示にすぎない。カメラずれが発生していると判定した場合に、画像処理装置１は、車載カメラの光軸ずれを補正して撮影画像を用いる構成としてもよい。例えば、車載カメラの取付調整を前提とした、ずれ発生の報知処理や、運転支援の停止処理は、車載カメラのずれ状態が不明な場合にのみ行う構成としてもよい。カメラのずれ状態が不明とは、例えば、カメラがどの程度位置ずれや角度ずれを起しているかが不明な状態を指す。車載カメラのずれ状態が明確で補正して使用できる場合には、画像処理装置１は、ずれ発生の報知処理や、運転支援の停止処理を行わない構成としてよい。
【００４５】
＜２．画像処理装置の詳細＞
図１に戻って、画像処理装置１は、マイコン１１及び記憶部１２を含んで構成される。マイコン１１は、不図示のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及びＲＯＭ（Read Only Memory）を含む。記憶部１２は、不揮発性のメモリである。マイコン１１は、記憶部１２に記憶されたプログラムに基づいて情報の処理及び送受信を行う。マイコン１１は、有線又は無線で、撮影部２、センサ部３、車両制御装置４、表示装置５、及び、運転支援装置６に接続される。
【００４６】
マイコン１１は、円弧抽出部１１１と、ずれ判定部１１２と、を備える。マイコン１１が備えるこれらの各部１１１、１１２の機能は、プログラムに従ってＣＰＵが演算処理を行うことによって実現される。
【００４７】
円弧抽出部１１１は、車載カメラ２１〜２４で撮影された撮影画像に基づいて車載カメラ２１〜２４を搭載する車両７のボディのエッジを示す円弧を抽出する。本実施の形態では、車載カメラ２１〜２４の数は４つであり、円弧抽出部１１１による円弧抽出処理は、各車載カメラ２１〜２４ごとに行われる。円弧の抽出には、特に限定する趣旨ではないが、例えばハフ変換が利用される。本実施の形態では、円弧抽出部１１１は、１つの撮影画像に基づいて複数の円弧を抽出する。
【００４８】
本実施の形態では、円弧抽出部１１１は、撮影画像を左右に二等分する中心線で分割した左右の分割画像のそれぞれについて円弧の抽出を行う。これによれば、複数の円弧を抽出してカメラずれの判定が行われるために、カメラずれの判定を正確に行うことができる。また、これによれば、車載カメラが車両７のボディの左右非対称な位置に取り付けられている場合に、ボディのエッジを適切に抽出することができる。
【００４９】
また、本実施の形態では、円弧抽出部１１１は、左右の分割画像のそれぞれについて、前述の中心線で鏡像反転させた反転画像を合成した合成画像を生成し、２つの合成画像のそれぞれについて円弧を抽出する。これによれば、例えば車両７のボディのエッジに左右非対称に白線が重なっている場合において、少なくとも一方の合成画像から正確なボディのエッジを抽出できる可能性が高くなり、カメラずれの判定を正確に行うことが可能になる。
【００５０】
また、本実施の形態では、円弧抽出部１１１は、２つの合成画像のそれぞれについて、分割画像と反転画像とでエッジ検出に用いるパラメータを異ならせて２種類のエッジ画像を生成し、２種類のエッジ画像のそれぞれについて円弧を抽出する。これによれば、２種類のエッジ画像から得られる円弧抽出の結果を比較することによって、エッジ検出処理の信頼性を確認することができる。このために、カメラずれの判定結果に対する信頼性を向上することができる。
【００５１】
なお、本実施の形態では、円弧抽出部１１１は、カメラずれの検出を行う場合だけでなく、基準データを取得する際にも利用される。基準データの取得の際には、円弧抽出部１１１で抽出された円弧に関するデータ（例えば円弧の中心座標等）は、記憶部１２に記憶される。
【００５２】
ずれ判定部１１２は、円弧抽出部１１１で抽出された円弧に基づいて車載カメラ２１〜２４の光軸ずれに関する判定を行う。本実施の形態では、ずれ判定部１１２は、複数の円弧に基づいて車載カメラ２１〜２４の光軸ずれに関する判定を行う。このために、ずれ判定を正確に行うことができる。また、本実施の形態では、ずれ判定部１１２は、抽出された円弧の中心座標に基づいて車載カメラ２１〜２４の光軸ずれに関する判定を行う。より詳細には、ずれ判定部１１２は、抽出された円弧の中心座標が予め記憶部１２に記憶されている基準データ（中心座標）から所定の範囲内に無い場合に、光軸ずれが生じていると判定する。本実施の形態によれば、円弧の抽出によって簡単に得ることができる指標に基づいて光軸ずれに関する判定を行うことができるので、判定処理が複雑になることを避けられる。
【００５３】
本実施の形態では、上述のように、円弧抽出部１１１は、異なるパラメータを用いて生成した２種類のエッジ画像のそれぞれについて円弧を抽出する。ずれ判定部１１２は、２種類のエッジ画像から抽出された円弧を比較し、当該比較結果を考慮して光軸ずれに関する判定を行う。これによれば、エッジ検出が適切に行われているか否かを確認し、エッジ検出が適切に行われている場合にのみ光軸ずれに関する判定を行う構成とすることができる。すなわち、光軸ずれに関する判定結果の信頼性を向上させることができる。
【００５４】
カメラずれの検出処理が行われる実環境では、例えば白線や車両の影等のノイズが存在する場合や、車両７が特殊な路面（砂利道等）上にいる場合に、撮影画像からエッジ検出処理によってボディのエッジを正確に検出することが難しくなる。また、例えば照度が不足する等によって、撮影画像からエッジ検出処理によってボディのエッジを十分に検出できないことがある。このために、例えば、エッジ検出処理によって得られた車両７のボディエッジの基準画像と検査画像との間で画素毎の一致率を比較してカメラずれの発生を判定する方式では、カメラずれの判定精度が低下する可能性がある。この点、本実施の形態では、撮影画像に映り込む車両７の形状の特徴を利用して、ボディのエッジを形状の纏まりとして捉えて抽出し、当該抽出結果を利用して光軸ずれに関する判定を行う。このために、本実施の形態では、エッジ検出処理によって得られるボディのエッジ情報が多少不正確であっても、カメラずれの判定精度が低下することを抑制できる。
【００５５】
（２−１．円弧抽出処理）
次に、円弧抽出部１１１による円弧抽出処理について、具体例を挙げて説明する。なお、上述のように、４つの車載カメラ２１〜２４のそれぞれに対して円弧抽出処理が行われるが、いずれの車載カメラ２１〜２４においても円弧の抽出処理方法は同じである。このために、ここでは、フロントカメラ２１の場合を代表例として説明し、その他の車載カメラ２２〜２４に対する円弧の抽出処理については説明を省略する。
【００５６】
図４は、円弧抽出部１１１による円弧の抽出フローの一例を示すフローチャートである。図４に示すように、円弧抽出部１１１は、所定のタイミングでフロントカメラ２１から撮影画像を取得する（ステップＳ４１）。図５は、フロントカメラ２１で撮影した撮影画像Ｐ１の一例を示す模式図である。フロントカメラ２１は、画角θが１８０度以上であり、図５に示すように、撮影画像Ｐ１には、車両７のボディ７０が映り込む。
【００５７】
図４に戻って、円弧抽出部１１１は、取得した撮影画像Ｐ１に対して、前処理（ぼかし）を行う（ステップＳ４２）。前処理は、撮影画像Ｐ１を平滑化する処理であり、ノイズを低減する目的で行われる。前処理は、例えば、ガウシアンフィルタ処理やメディアンフィルタ処理であってよい。また、前処理は、撮影画像Ｐ１の部位ごとに処理条件を変更して実施されてもよい。例えば、撮影画像Ｐ１の中央側が先鋭であり、端側がぼやけた印象である場合には、画像の真ん中側のぼかしが端側より強調された処理となるように、撮影画像Ｐ１の部位ごとに処理条件が変更されてよい。
【００５８】
円弧抽出部１１１は、前処理を行った画像に対してマスク処理を行う（ステップＳ４３）。図６は、マスク処理を行ったマスク処理画像Ｐ２の一例を示す模式図である。図６に示すように、本実施の形態では、矩形状の円弧抽出領域８ａを除いて、マスク処理が施されたマスク領域８ｂとなっている。マスク領域８ｂにおいては、各画素値は０とされる。すなわち、マスク領域８ｂは黒色である。図６では、図の見易さ等を考慮して便宜的にマスク領域８ｂを白で表している。なお、円弧抽出領域８ａでは、マスク処理の前後で画素値は変更されない。
【００５９】
円弧抽出に必要な車両７のボディ７０のエッジが撮影画像のどの範囲に映り込むかは、設計値によって予め特定することができる。一方で、フロントカメラ２１の取付誤差等によって、撮影画像Ｐ１から得られる車両７のボディ７０のエッジは、設計値から想定される位置から多少のずれを生じる可能性がある。このために、円弧抽出領域８ａは、ある程度の広がりを有する領域となっている。
【００６０】
マスク領域８ｂは、例えば記憶部１２に記憶されている。マスク領域８ｂは、例えば車種ごとに決められる。マスク処理を行うことによって、例えば風景等の円弧抽出に不要な画像を除くことができる。このために、円弧抽出処理における負荷を軽減することができ、また、マスク処理後に行われるエッジ抽出処理で誤ったエッジが抽出される可能性を低減することができる。なお、ぼかし処理（前処理）とマスク処理の順番は逆でもよい。
【００６１】
図４に戻って、円弧抽出部１１１は、マスク処理を行うと、マスク処理画像Ｐ２を用いて合成画像を生成する（ステップＳ４４）。図７は、マスク処理後の合成画像の生成処理について説明するための模式図である。本実施の形態では、図７に示すように、円弧抽出部１１１は、マスク処理を行うと、左合成画像Ｐ３と右合成画像Ｐ４とを生成する。
【００６２】
左合成画像Ｐ３は、左分割画像９Ｌと左反転画像１０Ｌとを左右方向に並べた合成画像である。左分割画像９Ｌは、撮影画像Ｐ１を左右に二等分する中心線Ｃで、マスク処理画像Ｐ２を分割して得られる左側の画像である。左反転画像１０Ｌは、左分割画像９Ｌを中心線Ｃで鏡像反転させた画像である。左合成画像Ｐ３においては、左分割画像９Ｌが左側に位置し、左反転画像１０Ｌが右側に位置する。
【００６３】
右合成画像Ｐ４は、右分割画像９Ｒと右反転画像１０Ｒとを左右方向に並べた合成画像である。右分割画像９Ｒは、中心線Ｃで、マスク処理画像Ｐ２を分割して得られる右側の画像である。右反転画像１０Ｒは、右分割画像９Ｒを中心線Ｃで鏡像反転させた画像である。右合成画像Ｐ４においては、右分割画像９Ｒが右側に位置し、右反転画像１０Ｒが左側に位置する。
【００６４】
図４に戻って、円弧抽出部１１１は、合成画像Ｐ３、Ｐ４を生成すると、合成画像Ｐ３、Ｐ４からエッジ画像を生成する（ステップＳ４５）。図８は、合成画像Ｐ３、Ｐ４を用いてエッジ画像Ｐ５、Ｐ６を生成する処理について説明するための模式図である。図８に示すように、本実施の形態では、左合成画像Ｐ３から左エッジ画像Ｐ５が生成され、右合成画像Ｐ４から右エッジ画像Ｐ６が生成される。画像内の画素の画素値を微分処理すると、画素の画素値が急激に変化している部分の微分値が大きくなる。円弧抽出部１１１は、予め決められた基準に基づいて、微分値が大きい部分をエッジとして検出する。エッジ検出の手法としては、例えばＣａｎｎｙ法等が用いられてよい。
【００６５】
本実施の形態では、円弧抽出部１１１は、各合成画像Ｐ３、Ｐ４について、分割画像９Ｌ、９Ｒと、反転画像１０Ｌ、１０Ｒとでエッジ検出に用いるパラメータを異ならせている。このために、各エッジ画像Ｐ５、Ｐ６は、詳細には、異なるパラメータを用いて生成された２種類のエッジ画像ＥＰ１、ＥＰ２を有する。第１のエッジ画像ＥＰ１は、分割画像９Ｌ、９Ｒから生成されるエッジ画像である。第２のエッジ画像ＥＰ２は、反転画像から生成されるエッジ画像である。なお、本実施の形態では、左右の合成画像Ｐ３、Ｐ４で、エッジ検出に用いられるパラメータは同じである。
【００６６】
図４に戻って、円弧抽出部１１１は、エッジ画像Ｐ５、Ｐ６を生成すると、エッジ画像Ｐ５、Ｐ６を用いて円弧抽出を行う（ステップＳ４６）。本実施の形態では、左エッジ画像Ｐ５と右エッジ画像Ｐ６とのそれぞれについて円弧抽出が行われる。円弧抽出の方法は、左エッジ画像Ｐ５と、右エッジ画像Ｐ６とで同様である。このために、以下では、右エッジ画像Ｐ６を用いた円弧抽出について説明し、左エッジ画像Ｐ５を用いた円弧抽出については説明を省略する。
【００６７】
図９は、右エッジ画像Ｐ６を用いて円弧を抽出する処理について説明するための模式図である。本実施の形態では、円弧抽出部１１１はハフ変換を用いて円弧を抽出する。また、本実施の形態では、円弧抽出部１１１は、円弧の中心座標を特定の領域Ｒに限定して円弧の抽出を行う。詳細には、特定の領域Ｒは、矩形状の第１の特定領域Ｒ１と、矩形状の第２の特定領域Ｒ２とを含む。第１の特定領域Ｒ１は、第１のエッジ画像ＥＰ１から円弧が抽出されるように設定される。第２の特定領域Ｒ２は、第２のエッジ画像ＥＰ２から円弧が抽出されるように設定される。
【００６８】
特定の領域Ｒは、車両７のボディ７０の形状等を考慮して実験的に決められ、その位置及び形状は適宜変更されてよい。本実施の形態では、円弧の中心座標を特定の領域Ｒに限定して円弧の抽出を行うために、迅速に円弧の抽出を行うことができる。また、特定の領域Ｒに限定して円弧の抽出を行うために、エッジ画像Ｐ５、Ｐ６から抽出される円弧の数が１つのみとなったり、必要以上に多くの円弧が検出されたりする可能性を低減することができる。
【００６９】
図９に示す例では、第１のエッジ画像ＥＰ１から１つの円弧１３ａが抽出され、第２のエッジ画像ＥＰ２から１つの円弧１３ｂが抽出されている。本実施の形態では、円弧１３ａ、１３ｂが抽出されると、それに伴い、円弧抽出部１１１は、円弧１３ａ、１３ｂの中心座標Ｏ１、Ｏ２を取得する。カメラずれの検出を行うシチュエーションでは、円弧１３ａ、１３ｂの中心座標Ｏ１、Ｏ２が、光軸ずれに関する判定処理に使用される。これについては、後述する。なお、円弧抽出部１１１は、取得した円弧の抽出結果を、例えばマスク処理画像Ｐ２等の上に重ねて表示させる処理を行ってもよい。このようにすることにより、円弧の抽出結果を視覚的に確認することが可能になる。
【００７０】
一方、基準データの取得を行うシチュエーションでは、円弧抽出部１１１は、２つの中心座標Ｏ１、Ｏ２を比較して、エッジ検出処理が正確に行われていることを確認の上、第１のエッジ画像ＥＰ１で抽出された円弧１３ａの中心座標Ｏ１を記憶部１２に記憶する。２つの中心座標Ｏ１、Ｏ２は、エッジ検出処理が正しく行われていると、分割画像と反転画像とが互いに鏡像関係であるために、中心線Ｃに対してほぼ対称位置に位置する。２つの中心座標Ｏ１、Ｏ２が対称位置から大きくずれている場合には、エッジ検出処理が正確に行われていない可能性があると判断されるために、照明条件等を変更して、再度、基準データの取得処理が行われる。なお、基準データの取得について、同様の処理が、左エッジ画像Ｐ５についても行われる。
【００７１】
また、本実施の形態では、第１のエッジ画像ＥＰ１から得られる円弧の中心座標を記憶部１２に記憶する構成としているが、これは例示である。第２のエッジ画像ＥＰ２から得られる円弧の中心座標を記憶部１２に記憶する構成としてもよい。また、場合によっては、２つのエッジ画像ＥＰ１、ＥＰ２のそれぞれから得られる円弧の中心座標が記憶部１２に記憶される構成としてもよい。
【００７２】
（２−２．ずれ判定処理）
次に、ずれ判定部１１２によるずれ判定処理について、具体例を挙げて説明する。なお、上述のように、４つの車載カメラ２１〜２４のそれぞれに対してずれ判定処理が行われるが、いずれの車載カメラ２１〜２４においてもずれ判定の処理方法は同じである。このために、ここでは、フロントカメラ２１の場合を代表例として説明し、その他の車載カメラ２２〜２４に対するずれ判定の処理については説明を省略する。
【００７３】
図１０は、ずれ判定部１１２による光軸ずれの判定フローの一例を示すフローチャートである。図１０に示すように、ずれ判定部１１２は、円弧抽出部１１１によって抽出された円弧のデータを取得する（ステップＳ５１）。本実施の形態では、ずれ判定部１１２は、左エッジ画像Ｐ４に含まれる２種類のエッジ画像ＥＰ１、ＥＰ２のそれぞれから抽出された円弧のデータを取得する。また、ずれ判定部１１２は、右エッジ画像Ｐ５に含まれる２種類のエッジ画像ＥＰ１、ＥＰ２のそれぞれから抽出された円弧のデータを取得する。
【００７４】
ずれ判定部１１２は、取得した円弧のデータについて、データに不足がないか否かを確認する（ステップＳ５２）。これは、円弧抽出部１１１による円弧抽出処理によって、円弧が抽出されない場合があることを考慮した処理である。本実施の形態では、左右のエッジ画像Ｐ４、Ｐ５から２つずつ円弧が抽出されることが想定されている。ずれ判定部１１２は、想定された数よりも少ない円弧しか抽出されていない場合には（ステップＳ５２でＮｏ）、ずれ判定不能と判定する（ステップＳ５９）。この場合には、画像処理装置１は、ずれ判定を保留する。画像処理装置１は、適切なタイミグで円弧抽出処理を再度行い、再度取得した円弧に基づいてずれ判定を行う。
【００７５】
取得した円弧のデータに不足がない場合（ステップＳ５２でＹｅｓ）、ずれ判定部１１２は、取得した円弧のデータが信頼できるデータであるか否かを確認する（ステップＳ５３）。詳細には、ずれ判定部１１２は、左右のエッジ画像Ｐ５、Ｐ６において、第１のエッジ画像ＥＰ１から抽出される円弧のデータと、第２のエッジ画像ＥＰ２から抽出される円弧のデータとを比較して信頼性を判断する。
【００７６】
図９に示すように、通常、第１のエッジ画像ＥＰ１と第２のエッジ画像ＥＰ２とから１つずつの円弧が抽出される。この場合、ずれ判定部１１２は、２つの円弧の中心座標Ｏ１、Ｏ２を比較する。２つの中心座標Ｏ１、Ｏ２は、エッジ検出処理が正しく行われていると、分割画像と反転画像とが互いに鏡像関係であるために、中心線Ｃに対してほぼ対称位置に位置する。ずれ判定部１１２は、２つの中心座標Ｏ１、Ｏ２が中心線Ｃに対して対称位置にないと判断される場合、エッジ検出処理が正確に行われていない可能性があり、抽出された円弧のデータの信頼性が低いと判断する。
【００７７】
ずれ判定部１１２は、円弧データの信頼性が低いと判断される場合（ステップＳ５３でＮｏ）、光軸ずれの判定が不能であると判断する（ステップＳ５９）。本実施の形態では、左右のエッジ画像Ｐ５、Ｐ６の少なくともいずれか一方で信頼性の低い円弧が抽出されたと判断すると、ずれ判定部１１２は、光軸ずれの判定が不能であると判断する。この場合には、次に円弧の抽出処理が行われるまで、ずれ判定を保留する。一方、ずれ判定部１１２は、２つの中心座標Ｏ１、Ｏ２が中心線Ｃに対して対称位置に存在すると判断される場合、抽出された円弧のデータの信頼性が高いと判断する。
【００７８】
なお、第１のエッジ画像ＥＰ１と第２のエッジ画像ＥＰ２とのうちの少なくとも一方から複数の円弧が検出されることがある。この場合、第１のエッジ画像ＥＰ１から抽出される円弧のデータと、第２のエッジ画像ＥＰ２から抽出される円弧のデータとを比較して、中心座標が中心線Ｃに対して対称位置にあると判断される一対の円弧がある場合には、当該円弧のデータを信頼性が高いと判断する構成としてよい。一方、中心座標が中心線Ｃに対して対称位置にあると判断される一対の円弧がない場合には、いずれの円弧のデータについても信頼性が低いと判断する構成としてよい。また、別の形態として、第１のエッジ画像ＥＰ１と第２のエッジ画像ＥＰ２とのうちの少なくとも一方から複数の円弧が検出された場合には、いずれの円弧のデータも信頼性が低いと判断する構成としてもよい。
【００７９】
抽出された円弧のデータの信頼性が高いと判断すると（ステップＳ５３でＹｅｓ）、ずれ判定部１１２は、記憶部１２から基準データを読み出す（ステップＳ５４）。本実施の形態では、ずれ判定部１１２は、第１基準座標と第２基準座標とを記憶部１２から読み出す。第１基準座標は、基準データの取得時において、左エッジ画像Ｐ５を構成する第１のエッジ画像ＥＰ１から抽出された円弧の中心座標である。第２基準座標は、基準データの取得時において、右エッジ画像Ｐ６を構成する第１のエッジ画像ＥＰ１から抽出された円弧の中心座標である。
【００８０】
ずれ判定部１１２は、読み出した基準データと、抽出した円弧のデータとを比較する（ステップＳ５５）。本実施の形態では、ずれ判定部１１２は、第１基準座標と、左エッジ画像Ｐ５を構成する第１のエッジ画像ＥＰ１から抽出された円弧の中心座標とを比較する。また、ずれ判定部１１２は、第２基準座標と、右エッジ画像Ｐ６を構成する第１のエッジ画像ＥＰ１から抽出された円弧の中心座標とを比較する。
【００８１】
そして、ずれ判定部１１２は、抽出された円弧のデータが、いずれも基準データと比較して所定の範囲内にあるか否かを判断する（ステップＳ５６）。本実施の形態では、ずれ判定部１１２によって、左エッジ画像Ｐ５を構成する第１のエッジ画像ＥＰ１から抽出された円弧の中心座標が、第１基準座標と比較して所定の範囲内であるか否かが確認される。また、ずれ判定部１１２によって、右エッジ画像Ｐ６を構成する第１のエッジ画像ＥＰ１から抽出された円弧の中心座標が、第２基準座標と比較して所定の範囲内であるか否かが確認される。そして、ずれ判定部１１２は、円弧の抽出によって取得された２つの中心座標が、いずれも基準座標と比較して所定の範囲内であるか否かを判断する。
【００８２】
円弧の抽出によって取得された２つの中心座標が、いずれも基準座標と比較して所定の範囲内であると判断される場合（ステップＳ５６でＹｅｓ）、ずれ判定部１１２は、フロントカメラ２１の光軸ずれが発生していないと判定する（ステップＳ５７）。一方、円弧の抽出によって取得された２つの中心座標のうちの少なくとも一方が基準座標と比較して所定の範囲外であると判断される場合（ステップＳ５６でＮｏ）、ずれ判定部１１２は、フロントカメラ２１の光軸ずれが発生していると判定する（ステップＳ５８）。光軸ずれが発生していると判定された場合には、上述のように、そのことが表示装置５によって報知され、また、運転支援装置６による運転支援が停止される。
【００８３】
なお、本実施の形態では、抽出された円弧のデータのいずれかが、基準データと比較して所定の範囲外であることが一度検出されただけで、フロントカメラ２１の光軸ずれが発生していると判定する構成としている。これは例示にすぎない。例えば、抽出された円弧のデータのいずれかが、基準データと比較して所定の範囲外であることが複数回連続して検出された場合に、フロントカメラ２１の光軸ずれが発生していると判定する構成としてもよい。これにより、光軸ずれの判定をより正確に行うことができる。
【００８４】
また、本実施の形態では、円弧の抽出によって取得された２つの中心座標の少なくとも一方が、基準座標と比較して所定の範囲外であると判断される場合に、フロントカメラ２１の光軸ずれが発生していると判定する構成としているが、これも例示である。円弧の抽出によって取得された２つの中心座標のいずれもが、基準座標と比較して所定の範囲外であると判断される場合にのみ、フロントカメラ２１の光軸ずれが発生していると判定する構成としてもよい。また、２つの中心座標のいずれか一方が基準座標と比較して所定の範囲外であると判断される場合には、フロントカメラ２１の光軸ずれの可能性があると判定して、再度、円弧の抽出を行ってずれ判定を行う構成としてもよい。
【００８５】
また、本実施の形態では、車載カメラの光軸ずれの判定に用いる円弧のデータが中心座標である構成とした。これは例示である。中心座標に代えて、或いは、中心座標に加えて、ずれ判定部１１２は、複数の円弧の延長線の交点座標に基づいて車載カメラの光軸ずれに関する判定を行う構成としてもよい。例えば、ずれ判定部１１２は、左右の分割画像９Ｌ、９Ｒを用いて抽出された２つの円弧の延長線ＥＬ（図９参照）の交点座標に基づいて車載カメラの光軸ずれに関するに関する判定を行う構成としてよい。この場合には、基準データには、中心座標に代えて、或いは、中心座標に加えて、交点座標が含まれる。このような構成では、抽出された複数の円弧に基づいて車載カメラの光軸ずれに関する判定を行うために、正確なずれ判定を行うことが可能になる。
【００８６】
また、本実施の形態では、分割画像９Ｒ、９Ｌ（第１のエッジ画像ＥＰ１）を用いて抽出された円弧のデータが基準データと比較されて、車載カメラの光軸ずれが生じているか否かが判定される構成とした。これは例示である。例えば、分割画像９Ｒ、９Ｌ及び反転画像１０Ｌ、１０Ｒ（第２のエッジ画像ＥＰ２）を用いて抽出された円弧データが基準画像と比較されて、車載カメラの光軸ずれが生じているか否かが判定される構成としてもよい。この場合には、基準データの取得時に、反転画像１０Ｌ、１０Ｒから抽出される円弧のデータも記憶部１２に記憶する必要がある。
【００８７】
＜３．変形例等＞
本明細書中に開示されている種々の技術的特徴は、上記実施形態のほか、その技術的創作の主旨を逸脱しない範囲で種々の変更を加えることが可能である。また、本明細書中に示される複数の実施形態及び変形例は可能な範囲で組み合わせて実施されてよい。
【００８８】
例えば、以上に示した実施形態では、車載カメラで撮影される撮影画像から複数の円弧を抽出して、車載カメラの光軸ずれに関する判定を行う構成とした。これは例示である。車載カメラで撮影される撮影画像から単数の円弧を抽出して、車載カメラの光軸ずれに関する判定を行ってもよい。
【００８９】
また、以上に示した実施形態では、分割画像と反転画像とでエッジ検出のパラメータを変更する構成とした。これも例示である。分割画像と反転画像とでエッジ検出のパラメータを同一としてもよい。この構成では、ボディのエッジに左右非対称に白線が重なっている状況を検出することが可能であり、正確なずれ判定を行うことができる。また、この構成では、分割画像と反転画像とが合成された１つの合成画像から単数の円弧が抽出される構成としてもよい。
【００９０】
また、以上に示した実施形態では、車載カメラで撮影した撮影画像を左右方向に二等分する中心線で分割する構成としたが、分割画像の生成は行わなくでもよい。撮影画像を分割することなく複数の円弧を抽出して、車載カメラの光軸ずれに関する判定を行う構成としてもよい。
【００９１】
また、以上に示した実施形態では、エッジ検出を異なるパラメータで行うために、分割画像と反転画像とを合成した合成画像を生成する構成とした。これは例示にすぎない。合成画像を生成せずに、例えば、１つの分割画像について、パラメータを変更してエッジ検出処理が繰り返し行われる構成としてもよい。この構成でも、２種類のエッジ画像から得られる円弧抽出の結果を比較処理することができ、エッジ検出が適切に行われているか否かを確認することができる。
【００９２】
また、以上に示した実施形態では、プログラムに従ったＣＰＵの演算処理によってソフトウェア的に各種の機能が実現されていると説明したが、これらの機能のうちの少なくとも一部は電気的なハードウェア回路により実現されてもよい。また逆に、ハードウェア回路によって実現されるとした機能のうちの少なくとも一部は、ソフトウェア的に実現されてもよい。
【符号の説明】
【００９３】
１・・・画像処理装置
７・・・車両
９Ｌ、９Ｒ・・・分割画像
１０Ｌ、１０Ｒ・・・反転画像
１３ａ、１３ｂ・・・円弧
２１・・・フロントカメラ（車載カメラ）
２２・・・バックカメラ（車載カメラ）
２３・・・左サイドカメラ（車載カメラ）
２４・・・右サイドカメラ（車載カメラ）
７０・・・ボディ
１１１・・・円弧抽出部
１１２・・・ずれ判定部
Ｃ・・・中心線
ＥＰ１・・・第１のエッジ画像
ＥＰ２・・・第２のエッジ画像
Ｐ１・・・撮影画像
Ｐ３、Ｐ４・・・合成画像
Ｒ・・・特定の領域
【図１】
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【図２】
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【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】
2018121208.tif 000009
【図８】
2018121208.tif 000010
【図９】
2018121208.tif 000011
【図１０】
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