(57)【要約】【課題】本発明は、ターゲット検出方法、装置及び画像処理装置を提供する。【解決手段】ターゲット検出方法は、第二検出領域を確定し；前記第二検出領域中の第二高輝度領域を検出し；及び、前記第二高輝度領域に対してフィルタリングを行い、前記第二検出領域中のターゲットを得ることを含む。本発明の実施例は、第二検出領域中の第二高輝度領域を検出し、第二検出領域中のターゲットを確定することで、光の照射条件が良くない場合におけるターゲット検出の正確性を向上させることができる。【選択図】図１
2019021295.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ターゲット検出装置であって、
第二検出領域を確定するための確定ユニット；
前記第二検出領域中の第二高輝度領域を検出するための第一検出ユニット；及び
前記第二高輝度領域に対してフィルタリングを行い、前記第二検出領域中のターゲットを得るためのフィルタリングユニットを含む、ターゲット検出装置。
【請求項２】
請求項1に記載のターゲット検出装置であって、
前記確定ユニットは、
第一検出領域を確定するための第一確定ユニット；
前記第一検出領域に基づいて第一参考領域を確定するための第二確定ユニット；
前記第一参考領域中の第一高輝度領域を検出するための第二検出ユニット；及び
前記第一高輝度領域を用いて前記第一検出領域を更新し、前記第二検出領域を得るための更新ユニットを含む、ターゲット検出装置。
【請求項３】
請求項2に記載のターゲット検出装置であって、
前記第二検出ユニットは、前記第一参考領域中の、輝度値が第一閾値よりも大きい画素を前記第一高輝度領域内の画素とし、前記第一高輝度領域を得る、ターゲット検出装置。
【請求項４】
請求項2に記載のターゲット検出装置であって、
前記更新ユニットは、前記第一高輝度領域の上下境界及びその延長線と、前記第一検出領域の境界とが交わることにより得られた、前記第一検出領域内に位置する領域を前記第二検出領域とする、ターゲット検出装置。
【請求項５】
請求項1に記載のターゲット検出装置であって、
前記第一検出ユニットは、前記第二検出領域中の、輝度値が第二閾値よりも大きい画素を前記第二高輝度領域内の画素とし、前記第二高輝度領域を得る、ターゲット検出装置。
【請求項６】
請求項1に記載のターゲット検出装置であって、
前記フィルタリングユニットは、
前記第二高輝度領域の形状に基づいて前記第二高輝度領域に対して第一回フィルタリングを行い、形状が所定条件に合致しない第二高輝度領域を除去するための第一フィルタリングユニット；
残された第二高輝度領域の中心座標に基づいて、残された第二高輝度領域に対して第二回フィルタリングを行い、水平座標の差の絶対値が第三閾値よりも小さい２つの第二輝度領域のうちの、垂直座標が比較的小さい第二高輝度領域を除去するための第二フィルタリングユニット；及び
前記第二フィルタリングユニットの処理の後に残された第二高輝度領域のうちからマッチング領域ペアを見つけ、マッチング領域ペアに基づいて前記第二検出領域中のターゲットを得るためのサーチユニットを含む、ターゲット検出装置。
【請求項７】
請求項6に記載のターゲット検出装置であって、
前記所定条件は、
面積が第一所定範囲内にあり；
円度が第二所定範囲内にあり；及び
凸度が第三所定範囲内にある
という条件のうちの任意の１つ又は組み合せを含む、ターゲット検出装置。
【請求項８】
請求項6に記載のターゲット検出装置であって、
前記マッチング領域ペアは、
２つの第二高輝度領域の垂直座標の差の絶対値が第四閾値よりも小さく；
２つの第二高輝度領域の面積の比が第四所定範囲内にあり；及び
２つの第二高輝度領域の形状の類似度が第五所定範囲内にある
という条件のうちの任意１つの又は組み合せを満足する、ターゲット検出装置。
【請求項９】
請求項8に記載のターゲット検出装置であって、
前記形状の類似度は、
【数１】
2019021295.tif 000012
と表され、A及びBは、２つの第二高輝度領域であり、
（外１）
2019021295.tif 000013
は、第二高輝度領域AのHuモーメントであり、
（外２）
2019021295.tif 000014
は、第二高輝度領域BのHuモーメントであり、iは、Huモーメントのコンポーネントである、ターゲット検出装置。
【請求項１０】
画像処理装置であって、
前記画像処理装置は、請求項1〜9のうちの任意の１項に記載のターゲット検出装置を含む、画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理技術分野に関し、特に、ターゲット検出方法、装置及び画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報技術の発展に伴い、画像に基づくターゲット検出技術は、幅広く応用されている。例えば、交通監視分野では、ビデオ監視画像に対してターゲット検出を行い、特定の車両などのターゲットを識別することにより、ターゲットの識別、追跡、制御などの機能を実現することができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の発明者は、次のようなことを発見した。即ち、車両などのターゲットがトンネルに進入しており又は夜間走行している時に、光の照射条件が悪く、視野が良くないため、ターゲット検出の正確性が大幅に低下してしまうことである。
【０００４】
上述の問題を解決するために、本発明の実施例は、ターゲット検出方法、装置及び画像処理装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の実施例の第一側面によれば、ターゲット検出方法が提供され、そのうち、前記方法は、
第二検出領域を確定し；
前記第二検出領域中の第二高輝度領域を検出し；及び
前記第二高輝度領域に対してフィルタリングを行い、前記第二検出領域中のターゲットを得ることを含む。
【０００６】
本発明の実施例の第二側面によれば、ターゲット検出装置が提供され、そのうち、前記装置は、
第二検出領域を確定するための確定ユニット；
前記第二検出領域中の第二高輝度領域を検出するための第一検出ユニット；及び
前記第二高輝度領域に対してフィルタリングを行い、前記第二検出領域中のターゲットを得るためのフィルタリングユニットを含む。
【０００７】
本発明の実施例の第三側面によれば、画像処理装置が提供され、そのうち、前記画像処理装置は、前述の第二側面に記載のターゲット検出装置を含む。
【０００８】
本発明の実施例の第四側面によれば、コンピュータ可読プログラムが提供され、そのうち、ターゲット検出装置又は画像処理装置中で前記プログラムを実行する時に、前記プログラムは、前記ターゲット検出装置又は画像処理装置（コンピュータ）に、本発明の実施例の第一側面に記載のターゲット検出方法を実行させる。
【０００９】
本発明の実施例の第五側面によれば、コンピュータ可読プログラムを記憶した記憶媒体が提供され、そのうち、前記コンピュータ可読プログラムは、ターゲット検出装置又は画像処理装置（コンピュータ）に、本発明の実施例の第一側面に記載のターゲット検出方法を実行させる。
【００１０】
本発明の実施例の有益な効果は、次の通りである。即ち、本発明の実施例は、検出領域（第二検出領域とも言う）中の高輝度領域（第二高輝度領域とも言う）に対して検出を行い、検出領域（第二検出領域とも言う）中のターゲットを検出することで、光の照射条件が悪い場合におけるターゲット検出の正確性を向上させることができる。本発明の実施例は、車両検出に用いられる時に、車両がトンネルなどの光の照射条件が良くない場所で走行する時の前照灯の照明特徴を利用することで、該車両を有効に検出し、ターゲット検出の正確性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施例1のターゲット検出方法を示す図である。
【図２】実施例1のターゲット検出方法において第二検出領域を確定することを示す図である。
【図３】実施例1のターゲット検出方法において第二高輝度領域に対してフィルタリングを行うことを示す図である。
【図４】第二高輝度領域を示す図である。
【図５】図4の第二高輝度領域の凸包を示す図である。
【図６】実施例1のターゲット検出方法の一実施シナリオを示す図である。
【図７】実施例1のターゲット検出方法の一実施シナリオを示す図である。
【図８】実施例1のターゲット検出方法の一実施シナリオを示す図である。
【図９】実施例1のターゲット検出方法の一実施シナリオを示す図である。
【図１０】実施例1のターゲット検出方法の一実施シナリオを示す図である。
【図１１】実施例2のターゲット検出装置を示す図である。
【図１２】実施例2のターゲット検出装置の確定ユニットを示す図である。
【図１３】実施例2のターゲット検出装置のフィルタリングユニットを示す図である。
【図１４】実施例3の画像処理装置を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付した図面を参照しながら、本発明を実施するための好適な形態を詳細に説明する。なお、このような実施形態は、例示に過ぎず、本発明を限定するものでない。
【実施例１】
【００１３】
本実施例は、ターゲット検出方法を提供し、図1は、該方法を示す図である。図1に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。
【００１４】
ステップ101：第二検出領域を確定し；
ステップ102：前記第二検出領域内の第二高輝度領域を検出し；
ステップ103：前記第二高輝度領域に対してフィルタリングを行い、前記第二検出領域中のターゲットを得る。
【００１５】
本実施例では、検出領域には検出する必要があるターゲットが含まれる。該検出領域中の高輝度領域を検出し、ターゲット特徴に一致しない高輝度領域を除去することで、残りの高輝度領域は、検出する必要があるターゲットに対応するようになる。これにより、検出する必要があるターゲットを得ることができる。また、高輝度領域を検出し、ターゲットを確定することで、光の照射条件が良くない場合におけるターゲット検出の正確性を向上させることができる。
【００１６】
本実施例では、便宜のために、ステップ101〜103中の検出領域を“第二検出領域”と称し、ステップ101〜103中の高輝度領域を“第二高輝度領域”と称する。
【００１７】
本実施例では、ステップ101中の検出領域（第二検出領域）の確定方法について限定しない。１つの実施方式では、検出ターゲットを含む領域を検出領域（第二検出領域）と設定しても良く、もう１つの実施方式では、参考領域に基づいて該検出領域（第二検出領域）を確定しても良い。
【００１８】
図2は、ステップ101の１つの実施方式を示す図である。図2に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。
【００１９】
ステップ201：第一検出領域を確定し；
ステップ202：前記第一検出領域に基づいて第一参考領域を確定し；
ステップ203：前記第一参考領域中の第一高輝度領域を検出し；及び
ステップ204：前記第一高輝度領域を用いて前記第一検出領域に対して更新を行い、第二検出領域を得る。
【００２０】
ステップ201では、第一検出領域は、任意に設定されても良く、例えば、車両が走行する車道領域を第一検出領域と設定し、本実施方式の方法により、該第一検出領域のうちから第二検出領域をステップ101の検出領域として確定する。
【００２１】
ステップ202では、第一参考領域は、第一検出領域に基づいて確定されるものであり、それは、第一参考領域に隣接し、且つ第一参考領域内に位置するターゲットの発光体からの光が照射され得る領域である。例えば、第一検出領域が車両走行の車道領域である時に、該第一参考領域は、車道に隣接する領域であり、且つ該隣接する領域は、車両の前照灯の照射領域であり、例えば、トンネルの壁などである。なお、これは、例示に過ぎず、該第一参考領域は、第一検出領域に隣接しなくても良く、第一検出領域内でのターゲットの発光体からの光を該第一参考領域に照射することができれば良い。
【００２２】
本実施方式では、第一参考領域内での第一高輝度領域を検出することで、上述の第二検出領域を見つけることができる。
【００２３】
ステップ203では、第一参考領域中の輝度値が第一閾値よりも大きい画素を前記第一高輝度領域内での画素とし、該第一高輝度領域を得ることができる。
【００２４】
ステップ204では、第一高輝度領域の上下境界及びその延長線と、第一検出領域の境界とが交差した後に得られた、第一検出領域内に位置する領域を、上述の第二検出領域とすることができる。
【００２５】
これにより、本実施方式の処理により、検出領域の範囲を小さくし、即ち、検出領域が第一検出領域から第二検出領域に更新され、これにより、ターゲット検出の正確性を向上させ、ターゲット検出の計算量を減らすことができる。
【００２６】
図2に示す検出領域の確定方法は、例示に過ぎず、本実施例は、これに限定されない。
【００２７】
本実施例では、ステップ102の高輝度領域に対しての検出方法は、ステップ203の検出方法と同じであっても良く、即ち、第二検出領域中の輝度値が第二閾値よりも大きい画素を第二高輝度領域内での画素とし、第二高輝度領域を得ることができる。
【００２８】
本実施例では、第一閾値及び第二閾値は、同じであっても良く、異なっても良い。
【００２９】
本実施例では、ステップ102により第二検出領域内の高輝度領域（第二高輝度領域）を得た後に、ステップ103により第二高輝度領域に対してフィルタリングを行い、ターゲットの特徴に一致しない高輝度領域（第二高輝度領域）を除去し、ターゲットに対応する第二高輝度領域を得ることで、ターゲットを確定することができる。
【００３０】
図3は、ステップ103の１つの実施方式を示す図である。図3に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。
【００３１】
ステップ301：前記第二高輝度領域の形状に基づいて前記第二高輝度領域に対して第一回フィルタリングを行い、形状が所定条件を満たさない第二高輝度領域を除去し；
ステップ302：残された第二高輝度領域の中心座標に基づいて、残された第二高輝度領域に対して第二回フィルタリングを行い、水平座標の差の絶対値が第三閾値よりも小さい２つの第二輝度領域のうちの、垂直座標が小さい第二高輝度領域を除去し；及び
ステップ303：残されている第二高輝度領域のうちからマッチング領域ペアを見つけ、そして、マッチング領域ペアに基づいて前記第二検出領域中のターゲットを得る。
【００３２】
ステップ301では、所定条件は、
第二高輝度領域の面積が第一所定範囲内にあり；
第二高輝度領域の円度が第二所定範囲内にあり；及び
第二高輝度領域の凸度が第三所定範囲内にある
という条件のうちの任意の１つ又は組み合わせを含む
言い換えると、ある第二高輝度領域の面積が第一所定範囲内に無いとき、及び／又は円度が第二所定範囲内に無いとき、及び／又は凸度が第三所定範囲内に無いとき、該第二高輝度領域をフィルタリングにより除去する。
【００３３】
本実施方式では、円度は、第二高輝度領域の面積に正比例し、且つ第二高輝度領域の周長の平方に反比例し、例えば、
（４＊π＊領域の面積）／（領域の周長＊領域の周長）
と定義されても良い。
【００３４】
本実施方式では、凸度は、
領域の面積／領域の凸包面積
と定義されても良い。
【００３５】
図4中の実線は、ある第二高輝度領域を示しており、図5中の点線は、該第二高輝度領域の凸包を示している。
【００３６】
ステップ302では、ステップ301で残された各第二高輝度領域の中心座標、即ち、水平座標（横座標；x軸）及び垂直座標（縦座標；y軸）を含む中心座標を計算し、その後、２つずつ比較し、各２つの第二高輝度領域について、この２つの第二高輝度領域の水平座標の差の絶対値が第三閾値よりも小さい場合、即ち、この２つの第二高輝度領域の中心座標が垂直方向においてほぼ一致した場合、垂直座標が比較的に小さい第二高輝度領域（下の第二高輝度領域）をフィルタリングにより除去し、垂直座標が比較的大きい第二高輝度領域（上の第二高輝度領域）を残す。
【００３７】
ステップ303では、ステップ302で残された第二高輝度領域について、そのうちからマッチング領域ペアを見つけ、即ち、そのうちからマッチング領域ペア条件を満足した第二高輝度領域を見つけ、マッチングした第二高輝度領域は、検出する必要があるターゲットに対応する。
【００３８】
本実施方式で、上述のマッチング領域ペア条件は、以下の任意の１つの又は組み合せであり、即ち、上述のマッチング領域ペアは、
２つの第二高輝度領域の垂直座標の差の絶対値が第四閾値よりも小さく；
２つの第二高輝度領域の面積の比が第四所定範囲内にあり；及び
２つの第二高輝度領域の形状の類似度が第五所定範囲内にある
という条件のうちの任意の１つ又は組み合せを満足する。
【００３９】
本実施方式では、２つの第二高輝度領域の垂直座標の差の絶対値が第四閾値よりも小さく、言い換えると、この２つの第二高輝度領域の中心座標が水平方向においてほぼ一致した場合、同一のターゲットに属する可能性が高い。
【００４０】
本実施方式では、２つの第二高輝度領域の面積の比が第四所定範囲内にあり、言い換えると、この２つの第二高輝度領域の大小がほぼ同じである場合、同一のターゲットに属する可能性が高い。本実施方式では、面積の比とは、比較的大きい面積を比較的小さい面積で割った結果である。例えば、第二高輝度領域Aの面積が第二高輝度領域Bの面積よりも大きい場合、面積の比とは、
第二高輝度領域Aの面積／第二高輝度領域Bの面積
を指す。
【００４１】
本実施方式では、２つの第二高輝度領域の形状の類似度が第五所定範囲内にあり、言い換えると、この２つの第二高輝度領域の形状がほぼ同じである場合、同一のターゲットに属する可能性が高い。本実施方式では、形状の類似度は、
【数１】
2019021295.tif 000003
と定義されても良い。
【００４２】
そのうち、A及びBは、２つの第二高輝度領域であり、
（外１）
2019021295.tif 000004
は、第二高輝度領域AのHuモーメントであり、
（外２）
2019021295.tif 000005
は、第二高輝度領域BのHuモーメントであり、iは、Huモーメントのコンポーネントであり、トータルで7個のコンポーネントがある。
【００４３】
本実施例は、第二検出領域から検出された第二高輝度領域に対して２回フィルタリングを行い、ターゲットに対応する第二高輝度領域を見つけ、そして、ターゲットを確定することで、光の照射条件が良くない場合におけるターゲット検出の正確性を向上させることができる。
【００４４】
本実施例の方法をより明確にするために、以下、１つの例を挙げて本実施例の方法について説明を行う。この例では、検出ターゲットはトンネル中で走行する車両であり、且つ車両の数量は１つのみである。もちろん、この例は、例示に過ぎず、本実施例の方法は、光の照射条件が悪い場所における任意の数量のターゲットの検出に適用することができる。
【００４５】
図6〜図10は、この例における検出シナリオを示す図である。
【００４６】
図6に示すように、領域601は、前述の第一検出領域であり、それは、予め定義されても良く、例えば、該トンネル中の片側車道であり、又は、予め定義された他の領域であっても良い。
【００４７】
図7に示すように、領域701は、前述の第一参考領域であり、それは、前述の第一検出領域601に基づいて確定されても良く、又は、予め定義されても良く、また、該第一参考領域701は、第一検出領域601に隣接し、検出ターゲット、即ち、車両の前照灯からの光は、該第一参考領域701に照射され得る。
【００４８】
図8に示すように、領域801は、第一参考領域701から検出された第一高輝度領域であり、前述のステップ203により得ることができ、即ち、第一参考領域701中に位置する画素について、該画素の輝度が第一閾値よりも大きい場合、該画素が該第一高輝度領域内にあると見なし、これにより、該第一高輝度領域を得ることができる。
【００４９】
図9に示すように、線分901は、第一高輝度領域801の上境界の延長線であり、線分902は、第一高輝度領域801の下境界の延長線であり、第一高輝度領域801、延長線901、902と、第一検出領域601とが交わることにより得られた領域903は、第二検出領域である。
【００５０】
図6〜図9に示す第二検出領域903の確定方式は、例示に過ぎず、前述のように、他のポリシー又は方法に基づいて該第二検出領域903を確定し、且つ、該第二検出領域903に検出待ちターゲットがあるようにさせても良い。
【００５１】
図10に示すように、第一参考領域701のうちから第一高輝度領域801を検出する方法と同じ方法で、第二検出領域903のうちから第二高輝度領域1001、1002、1003、1004を検出する。検出の方法は、前述と同様であるため、ここでの記載が省略される。
【００５２】
図10に示すように、第二高輝度領域1001、1002、1003、1004を検出した後に、該第二高輝度領域1001、1002、1003、1004に対して前述のように２回フィルタリングを行う。
【００５３】
第一回のフィルタリングでは、領域の面積が第一所定範囲内になく、領域の円度が第二所定範囲内になく、領域の凸度が第三所定範囲内にない第二高輝度領域を除去する。本実施方式では、第一回のフィルタリングにより、第二高輝度領域1001、1002、1003、1004が残されており、即ち、第二高輝度領域1001、1002、1003、1004は、すべて、上述の所定条件を満足する。
【００５４】
第二回のフィルタリングでは、第二高輝度領域1001、1002、1003、1004の中心座標を計算し、第二高輝度領域1001及び1003のx座標がほぼ同じであるため、1003を除去し、また、第二高輝度領域1002及び1004のx座標がほぼ同じであるため、1004を削除する。このようにして、第二回のフィルタリングにより、第二高輝度領域1001及び1002が残されている。
【００５５】
最後に、残されている第二高輝度領域1001、1002のうちからマッチング領域条件を満たしたマッチング領域ペアを見つける。第二高輝度領域1001、1002がマッチング領域条件を満足したため、本実施例の方法により一対の第二高輝度領域1001、1002を検出し、この一対の第二高輝度領域1001、1002は、１つのターゲットに対応し、例えば、本実施方式では、それは、該車両の２つの前照灯に対応する。このようにして、本実施例の方法により、光の照射条件が良くないときでもターゲットを検出することができ、ターゲット検出の正確性を向上させることができる。
【００５６】
以上、図6〜10をもとに本実施例の方法の１つの実施方式について詳細に説明したが、前述のように、幾つかのステップは、オプションであり、幾つかのステップは、他の手段により置換されても良い。具体的には、前述と同様であるため、ここでは、詳しい説明を省略する。
【００５７】
本実施例では、第一閾値〜第四閾値の値及び第一所定範囲〜第五所定範囲の値については、限定せず、経験値に基づいて確定されても良く、他の手段により確定されても良く、ここでは、詳細な説明を省略する。
【００５８】
本実施例の方法は、検出領域（第二検出領域とも言う）中の高輝度領域（第二高輝度領域とも言う）を検出し、検出領域（第二検出領域とも言う）中のターゲットを確定することで、光の照射条件が良くない場合におけるターゲット検出の正確性を向上させることができる。本実施例の方法は、車両検出に用いられる時に、車両がトンネルなどの光の照射条件が良くない場所で走行する時の前照灯の照明特徴を利用することで、該車両を有効に検出し、ターゲット検出の正確性を向上させることができる。
【実施例２】
【００５９】
本実施例は、ターゲット検出装置を提供し、該装置が問題を解決する原理は、実施例1の方法に類似したので、その具体的な実施は、実施例1の方法の実施を参照することができ、内容が同じである重複説明は、省略される。
【００６０】
図11は、本実施例のターゲット検出装置1100を示す図である。図11に示すように、該ターゲット検出装置1100は、確定ユニット1101、第一検出ユニット1102、及びフィルタリングユニット1103を含む。該確定ユニット1101は、第二検出領域を確定し、該第一検出ユニット1102は、該第二検出領域中の第二高輝度領域を検出し、該フィルタリングユニット1103は、第二高輝度領域に対してフィルタリングを行い、第二検出領域中のターゲットを得る。その具体的な実施は、図1中の各ステップを参照することができ、ここでは、詳しい説明を省略する。
【００６１】
本実施例の１つの実施方式では、図12に示すように、確定ユニット1101は、第一確定ユニット1201、第二確定ユニット1202、第二検出ユニット1203、及び更新ユニット1204を含んでも良い。該第一確定ユニット1201は、第一検出領域を確定し、該第二確定ユニット1202は、前記第一検出領域に基づいて第一参考領域を確定し、該第二検出ユニット1203は、前記第一参考領域中の第一高輝度領域を検出し、該更新ユニット1204は、前記第一高輝度領域に基づいて前記第一検出領域を更新し、第二検出領域を得る。その具体的な実施は、図2中の各ステップを参照することができ、ここでは、詳しい説明を省略する。
【００６２】
本実施方式では、第二検出ユニット1203は、前記第一参考領域中の輝度値が第一閾値よりも大きい画素を前記第一高輝度領域内の画素とし、前記第一高輝度領域を得ることができる。
【００６３】
本実施方式では、更新ユニット1204は、前記第一高輝度領域の上下境界及びその延長線と、前記第一検出領域の境界とが交差した後に得られた前記第一検出領域内に位置する領域を前記第二検出領域とすることができる。
【００６４】
本実施例では、第一検出ユニット1102は、前記第二検出領域中の輝度値が第二閾値よりも大きい画素を前記第二高輝度領域内の画素とし、前記第二高輝度領域を得ることができる。
【００６５】
本実施例の１つの実施方式では、図13に示すように、フィルタリングユニット1103は、第一フィルタリングユニット1301、第二フィルタリングユニット1302、及びサーチユニット1303を含んでも良い。第一フィルタリングユニット1301は、前記第二高輝度領域の形状に基づいて前記第二高輝度領域に対して第一回フィルタリングを行い、形状が所定条件に合致しない第二高輝度領域を除去し；第二フィルタリングユニットは、残された第二高輝度領域の中心座標に基づいて残りの第二高輝度領域に対して第二回フィルタリングを行い、水平座標の差が第三閾値よりも小さい２つの第二輝度領域のうちの垂直座標が比較的小さい第二高輝度領域を除去し、サーチユニットは、残された第二高輝度領域のうちからマッチング領域ペアを見つけ、マッチング領域ペアに基づいて前記第二検出領域中のターゲットを取得する。その具体的な実施は、図3中の各ステップを参照することができ、ここでは、詳しい説明を省略する。
【００６６】
本実施方式では、上述の所定条件は、
面積が第一所定範囲内にあり；
円度が第二所定範囲内にあり；及び
凸度が第三所定範囲内にある
という条件のうちの任意の１つ又は組み合せを含む。
【００６７】
本実施方式では、円度は、前記第二高輝度領域の面積に正比例し、且つ前記第二高輝度領域の周長の平方に反比例する。
【００６８】
本実施方式では、凸度とは、前記第二高輝度領域の面積と、前記第二高輝度領域の凸包の面積との比を指す。
【００６９】
本実施方式では、上述のマッチング領域ペアは、
２つの第二高輝度領域の垂直座標の差の絶対値が第四閾値よりも小さく；
２つの第二高輝度領域の面積の比が第四所定範囲内にあり；及び
２つの第二高輝度領域の形状の類似度が第五所定範囲内にある
という条件のうちの任意１つの又は組み合せを満足する。
【００７０】
本実施方式では、形状の類似度は、
【数２】
2019021295.tif 000006
と表されても良く、そのうち、A和Bは、２つの第二高輝度領域であり、
（外３）
2019021295.tif 000007
は、第二高輝度領域AのHuモーメントであり、
（外４）
2019021295.tif 000008
は、第二高輝度領域BのHuモーメントであり、iは、Huモーメントのコンポーネントである。
【００７１】
本実施例の装置は、検出領域（第二検出領域とも言う）中の高輝度領域（第二高輝度領域とも言う）を検出し、検出領域（第二検出領域とも言う）中のターゲットを確定することで、光の照射条件が良くない場合におけるターゲット検出の正確性を向上させることができる。本実施例の装置は、車両検出に用いられる時に、車両がトンネルなどの光の照射条件が良くない場所で走行する時の前照灯の照明特徴を利用することで、該車両を有効に検出し、ターゲット検出の正確性を向上させることができる。
【実施例３】
【００７２】
本実施例は、画像処理装置を提供し、該画像処理装置は、実施例2に記載のターゲット検出装置を含む。
【００７３】
図14は、本実施例の画像処理装置を示す図である。図14に示すように、画像処理装置1400は、中央処理装置（CPU）1401及び記憶器1402を含み、記憶器1402は、中央処理装置1401に接続される。そのうち、該記憶器1402は、各種のデータを記憶することができ、情報処理用のプログラムを記憶することができ、また、中央処理装置1401の制御下で該プログラムを実行することができる。
【００７４】
１つの実施方式では、ターゲット検出装置1100の機能は、中央処理装置1401に統合することができる。そのうち、中央処理装置1401は、実施例1に記載のターゲット検出方法を実現するように構成されても良い。
【００７５】
もう１つの実施方式では、ターゲット検出装置1100は、中央処理装置1401と独立して配置されても良く、例えば、ターゲット検出装置を、中央処理装置1401に接続されるチップとして構成し、中央処理装置1401の制御によりターゲット検出装置の機能を実現しても良い。
【００７６】
本実施例では、中央処理装置1401は、次のような制御を行うように構成されても良く、即ち、第二検出領域を確定し、前記第二検出領域中の第二高輝度領域を検出し、及び前記第二高輝度領域に対してフィルタリングを行って前記第二検出領域中のターゲットを取得する。
【００７７】
また、図14に示すように、画像処理装置1400は、さらに、入力／出力（I／O）ユニット装置1403、表示器1404などを含んで良く、そのうち、これらの部品の機能は、従来技術に類似したので、ここでは、詳しい説明を省略する。なお、画像処理装置1400は、必ずしも図14中の全ての部品を含む必要がなく、また、画像処理装置1400は、さらに図14に無いものを含んでも良く、これについては、従来技術を参照することができる。
【００７８】
本発明の実施例は、コンピュータ可読プログラムを提供し、そのうち、ターゲット検出装置又は画像処理装置中で前記プログラムを実行する時に、前記プログラムは、前記ターゲット検出装置又は画像処理装置（コンピュータ）に、実施例1に記載のターゲット検出方法を実行させる。
【００７９】
本発明の実施例は、コンピュータ可読プログラムを記憶した記憶媒体を提供し、そのうち、前記コンピュータ可読プログラムは、ターゲット検出装置又は画像処理装置（コンピュータ）に、実施例1に記載のターゲット検出方法を実行させる。
【００８０】
また、本発明の実施例による装置及び方法は、ソフトウェアにより実現されても良く、ハードェアにより実現されてもよく、ハードェア及びソフトウェアの組み合わせにより実現されても良い。また、本発明は、このようなコンピュータ可読プログラムにも関し、即ち、前記プログラムは、ロジック部品により実行される時に、前記ロジック部品に、上述の装置又は構成要素を実現させることができ、又は、前記ロジック部品に、上述の方法又はそのステップを実現させることができる。さらに、本発明は、上述のプログラムを記憶するための記憶媒体、例えば、ハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、DVD、フレッシュメモリなどにも関する。
【００８１】
また、上述の各実施例に関し、さらに次のような付記を開示する。
（付記1）
ターゲット検出方法であって、
第二検出領域を確定し；
前記第二検出領域中の第二高輝度領域を検出し；及び
前記第二高輝度領域に対してフィルタリングを行い、前記第二検出領域中のターゲットを得ることを含む、ターゲット検出方法。
（付記2）
付記1に記載のターゲット検出方法であって、
前記第二検出領域の確定は、
第一検出領域を確定し；
前記第一検出領域に基づいて第一参考領域を確定し；
前記第一参考領域中の第一高輝度領域を検出し；及び
前記第一高輝度領域を用いて前記第一検出領域を更新し、第二検出領域を得ることを含む、ターゲット検出方法。
（付記3）
付記2に記載のターゲット検出方法であって、
前記第一参考領域中の第一高輝度領域の検出は、前記第一参考領域中の、輝度値が第一閾値よりも大きい画素を前記第一高輝度領域内の画素とし、前記第一高輝度領域を得ることを含む、ターゲット検出方法。
（付記4）
付記2に記載のターゲット検出方法であって、
前記更新により前記第二検出領域を得ることは、前記第一高輝度領域の上下境界及び其延長線と、前記第一検出領域の境界とが交わった後に得られた、前記第一検出領域内に位置する領域を前記第二検出領域とすることを含む、ターゲット検出方法。
（付記5）
付記1に記載のターゲット検出方法であって、
前記第二検出領域中の第二高輝度領域の検出は、前記第二検出領域中の、輝度値が第二閾値よりも大きい画素を前記第二高輝度領域内の画素とし、前記第二高輝度領域を得ることを含む、ターゲット検出方法。
（付記6）
付記1に記載のターゲット検出方法であって、
前記フィルタリングにより前記第二検出領域中のターゲットを得ることは、
前記第二高輝度領域の形状に基づいて前記第二高輝度領域に対して第一回フィルタリングを行い、形状が所定条件に合致しない第二高輝度領域を除去し；
残された第二高輝度領域の中心座標に基づいて、残された第二高輝度領域に対して第二回フィルタリングを行い、水平座標の差の絶対値が第三閾値よりも小さい２つの第二輝度領域のうちの、垂直座標が小さい第二高輝度領域を除去し；及び
前記第二回フィルタリングの後に残された第二高輝度領域のうちからマッチング領域ペアを見つけ、マッチング領域ペアに基づいて前記第二検出領域中のターゲットを得ることを含む、ターゲット検出方法。
（付記7）
付記6に記載のターゲット検出方法であって、
前記所定条件は、
面積が第一所定範囲内にあり；
円度が第二所定範囲内にあり；及び
凸度が第三所定範囲内にある
という条件のうちの任意の１つ又は組み合せを含む、ターゲット検出方法。
（付記8）
付記7に記載のターゲット検出方法であって、
前記円度は、前記第二高輝度領域の面積に正比例し、且つ前記第二高輝度領域の周長の平方に反比例する、ターゲット検出方法。
（付記9）
付記7に記載のターゲット検出方法であって、
前記凸度は、前記第二高輝度領域面積及び前記第二高輝度領域の凸包の面積に関連する、ターゲット検出方法。
（付記10）
付記6に記載のターゲット検出方法であって、
前記マッチング領域ペアは、
２つの第二高輝度領域の垂直座標の差の絶対値が第四閾値よりも小さく；
２つの第二高輝度領域の面積の比が第四所定範囲内にあり；及び
２つの第二高輝度領域の形状の類似度が第五所定範囲内にある
という条件のうちの任意１つの又は組み合せを満足する、ターゲット検出方法。
（付記11）
付記10に記載のターゲット検出方法であって、
前記形状の類似度は、
【数３】
2019021295.tif 000009
と表され、A及びBは、２つの第二高輝度領域であって、
（外５）
2019021295.tif 000010
は、第二高輝度領域AのHuモーメントであり、
（外６）
2019021295.tif 000011
は、第二高輝度領域BのHuモーメントであり、iは、Huモーメントのコンポーネントである、ターゲット検出方法。
【００８２】
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の技術的範囲に属する。
【図１】
2019021295.tif 000015
【図２】
2019021295.tif 000016
【図３】
2019021295.tif 000017
【図４】
2019021295.tif 000018
【図５】
2019021295.tif 000019
【図６】
2019021295.tif 000020
【図７】
2019021295.tif 000021
【図８】
2019021295.tif 000022
【図９】
2019021295.tif 000023
【図１０】
2019021295.tif 000024
【図１１】
2019021295.tif 000025
【図１２】
2019021295.tif 000026
【図１３】
2019021295.tif 000027
【図１４】
2019021295.tif 000028