(57)【要約】【課題】歪み画像を用いた物体検出の処理負荷を軽減し且つ検出精度を向上させる技術を提供する。【解決手段】対象モデル記憶手段（２０）は、検出対象となる物体毎に用意された対象物モデルを記憶する。画像取得手段（Ｓ１１０）は、歪みを有する画像を取得する。特徴抽出手段（Ｓ１２０〜Ｓ１３０）は、画像取得手段によって取得された画像に基づき、画像から切り出した単位領域毎に、該単位領域の特徴量である画像特徴量を抽出する。モデル調整手段（Ｓ１６０）は、画像の撮像対象となる三次元空間に設定された探索点を画像面に投影した点を投影探索点とし、該投影探索点毎に求めた画像歪みの程度に応じて対象モデルを調整する。物体検出手段（Ｓ１７０）は、特徴抽出手段にて抽出された画像特徴量と、モデル調整手段にて調整された対象物モデルである調整モデルとの類似度を評価することで、対象物モデルに対応づけられた物体を検出する。【選択図】図６
2015176563.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出対象となる物体毎に用意され、それぞれが前記物体の一部に対応した複数のパートを有し、前記パート間の相対的な位置関係を表す各パートの基準位置および各パートの特徴を表す特徴量であるパート特徴量が定義された対象物モデルを記憶する対象モデル記憶手段（２０）と、
歪みを有する画像を取得する画像取得手段（１０：Ｓ１１０）と、
前記画像取得手段によって取得された画像に基づき、前記画像から切り出した単位領域毎に、該単位領域の特徴量である画像特徴量を抽出する特徴抽出手段（１０：Ｓ１２０〜Ｓ１３０）と、
前記画像の撮像対象となる三次元空間に設定された探索点を前記画像面に投影した点を投影探索点とし、該投影探索点毎に求めた画像歪みの程度に応じて前記対象モデルを調整するモデル調整手段（１０：Ｓ１６０）と、
前記特徴抽出手段にて抽出された画像特徴量と、前記モデル調整手段にて調整された対象物モデルである調整モデルとの類似度を評価することで該対象物モデルに対応づけられた物体を検出する物体検出手段（１０：Ｓ１７０）と、
を備えることを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
前記対象モデル記憶手段は、歪みのない画像に対応した前記対象モデルを少なくとも記憶し、
前記モデル調整手段は、前記投影探索点で生じる画像の歪みとして、歪みがない場合に対する位置ずれ量を求め、該位置ずれ量に応じて前記対象物モデルを構成する各パートの基準位置を変化させることを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記モデル調整手段は、前記投影探索点で生じる画像の歪みとして、歪みがない場合に対する回転量を求め、該回転量に応じて前記対象物モデルを構成する各パートのパート特徴量を変化させることを特徴とする請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
所定角度での回転に対して回転対称に配置された複数のセルをセルブロックとし、画素毎に求めた輝度勾配を、それぞれが異なる勾配方向に対応づけられた複数のビンのいずれかに投票することによって、前記セル毎に輝度勾配ヒストグラムを生成し、該輝度勾配ヒストグラムを前記セルブロック単位で連結することで生成された多次元ベクトルを、前記特徴量として使用し、
前記モデル調整手段は、前記回転量に応じて前記輝度勾配ヒストグラムのビンの順番が入れ替わるように、前記パート特徴量を表す前記多次元ベクトルの要素の並び順を入れ替えることで前記パート特徴量を変化させることを特徴とする請求項３に記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記対象モデル記憶手段は、前記パートそのそれぞれについて、前記回転量に応じた複数のパート特徴量を記憶し、
前記モデル調整手段は、前記回転量に応じて各パートのパート特徴量を選択することを特徴とする請求項３に記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記モデル調整手段は、前記投影探索点で生じる画像の歪みを、前記画像を生成した撮像手段の校正情報と、該撮像手段と前記探索点との三次元的な位置関係とに基づく幾何計算によって算出することを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の物体検出装置。
【請求項７】
前記画像取得手段は、魚眼カメラから画像情報を取得することを特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、歪みのある画像から物体を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の周囲を撮像した画像から対象物モデルを用いて物体検出し、その検出結果を運転支援等の制御に利用することが行われている。その際、検出範囲を広げるために、画角の広い魚眼カメラを用いることも考えられている。但し、魚眼カメラで撮像した画像は歪んでいるため、通常のカメラから得られる歪みのない画像を前提とした物体検出技術をそのまま適用すると、物体の検出精度が低下する。
【０００３】
これに対して、歪んだ画像に対して歪み補正処理を施し、その補正後の画像を用いて物体検出を行う従来技術が知られている。この従来技術では、歪み画像を補正する際に、補正式が比較的単純になる真上視点での変換式と、真上視点への変換式に分解することで、計算式を高速化することも提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４２４３７６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、歪み補正処理では、歪みを補正するための計算を、補正後の画像の画素毎に行う必要がある。例えば、通常の車載カメラで用いられている解像度の画像は、例えば、ＱＶＧＡでは約８万画素を有するため、この全ての画素について補正処理を施すには、膨大な計算が必要となる。特に、計算能力が乏しい車載マイコンでは、負荷が過大となってしまうため、このような手法を適用することは困難であるという問題があった。
【０００６】
また、特許文献１に記載の歪み補正処理では、歪みの大きい周辺部では、適切な補正がなされないため、認識精度が低下するという問題もあった。
本発明は、こうした問題に鑑みてなされたものであり、歪み画像を用いた物体検出の処理負荷を軽減し且つ検出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】
【０００７】
本発明の物体検出装置は、対象モデル記憶手段と、画像取得手段と、特徴抽出手段と、モデル調整手段と、物体検出手段とを備える。対象モデル記憶手段は、検出対象となる物体毎に用意され、それぞれが物体の一部に対応した複数のパートを有し、パート間の相対的な位置関係を表す各パートの基準位置および各パートの特徴を表す特徴量であるパート特徴量が定義された対象物モデルを記憶する。画像取得手段は、歪みを有する画像を取得する。特徴抽出手段は、画像取得手段によって取得された画像に基づき、画像から切り出した単位領域毎に、該単位領域の特徴量である画像特徴量を抽出する。モデル調整手段は、画像の撮像対象となる三次元空間に設定された探索点を画像面に投影した点を投影探索点とし、該投影探索点毎に求めた画像歪みの程度に応じて対象モデルを調整する。物体検出手段は、特徴抽出手段にて抽出された画像特徴量と、モデル調整手段にて調整された対象物モデルである調整モデルとの類似度を評価することで、対象物モデルに対応づけられた物体を検出する。
【０００８】
このように本発明によれば、画像の歪みを補正するのではなく、対象物モデルの方を、これを適用する投影探索点での画像の歪みに応じて調整しているため、物体検出の処理負荷を軽減することができると共に、歪み画像を用いた物体検出の検出精度を向上させることができる。
【０００９】
なお、特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【００１０】
また、本発明は、前述した物体検出装置の他、当該物体検出装置を構成要素とする各種システム、当該物体検出装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、物体検出方法など、種々の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】運転支援システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】対象物モデルの構成を示す説明図である。
【図３】セルブロックおよびセルの形状を示す説明図である。
【図４】セルブロックを構成するセルの回転対称性を示す説明図である。
【図５】輝度勾配ヒストグラムの説明図であり、（ａ）がビンと勾配方向との対応関係を示す図、（ｂ）は輝度勾配ヒストグラムの一例を示す図である。
【図６】対象物識別部のＣＰＵが実行する識別対象判定処理の内容を示すフローチャートである。
【図７】探索点の設定例を示す説明図である。
【図８】識別対象判定処理中で実行するモデル調整処理の詳細を示すフローチャートである。
【図９】魚眼カメラモデルによる画像平面への投影のされ方を示す説明図である。
【図１０】対象物モデルの調整に使用するパートシフト量およびパート回転量の算出方法を示す説明図である。
【図１１】セルブロックの回転と輝度勾配ヒストグラムのビン番号の配列との関係を示す説明図である。
【図１２】パート特徴量の調整に使用する対応テーブルの内容を例示した表である。
【図１３】対象物モデルを調整することによる効果を示す説明図である。
【図１４】セルブロックが矩形である場合の問題を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に本発明が適用された実施形態について、図面を用いて説明する。
［全体構成］
本発明が適用された運転支援システム１は、図１に示す様に、自車両の前方を撮像する撮像装置２と、撮像装置２が取得した画像（以下、入力画像という）に従い、自車両の前方に存在し識別対象となる物体（以下、対象物という）を検出する処理を行う画像処理部３と、画像処理部３での処理結果に従い、各種車載器を制御して所定の運転支援を実行する運転支援実行部４とを備える。
【００１３】
このうち、撮像装置２は、車両前後のパンパーやサイドミラーの近傍等の車両ボデーに配置された魚眼カメラからなる。従って、撮像装置２から画像処理部３への入力画像は、全体的に歪みを含んだもの（図１３参照）となる。また、運転支援実行部４の制御対象となる車載機器には、各種画像を表示するモニタ４１や、警報音や案内音声を出力するスピーカ４２が少なくとも含まれている。
【００１４】
画像処理部３は、対象物を入力画像から識別する対象物識別部１０と、対象物識別部１０での処理に使用され、対象物のそれぞれについて用意された対象物モデルや対象物モデルの調整に使用する対応テーブルなどを記憶する識別情報記憶部２０と、対象物識別部１０での処理結果を、車内ＬＡＮによって接続されている各種車載器に供給する通信部３０とを備える。
【００１５】
対象物識別部１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えた周知のマイクロコンピュータからなり、後述する対象物検出処理を少なくとも実行する。なお、ＲＯＭには、対象物検出処理のプログラムのほか、対象物のそれぞれについて予め用意された対象物モデル、対象物モデルの調整に使用する対応テーブルが少なくとも記憶されている。
【００１６】
［対象物モデル］
対象物モデルは、図２（ａ）に示すように、検出対象となる物体（対象物）毎に、対象物を構成する各部位に対応する複数のパートＭＰｉ（図ではｉ＝１〜６）を用いて定義されている。例えば、対象物が人である場合、対象物を構成する部位としては、頭、左腕、右腕、胴、左脚および右脚などが考えられる。
【００１７】
また、対象物モデルは、パートＭＰｉ毎に対応する対象物の部位の特徴を表現した特徴量（パート特徴量）と、各パートＭＰｉ間の相対的な位置関係を規定する相対位置情報とによって表現される。
【００１８】
＜相対位置情報＞
相対位置情報は、図２（ｂ）に示すように、パートＭＰｉ毎に設定された代表基準点Ｐｃ（ｉ）の座標および複数の補正用基準点Ｐａ（ｉ，ｊ）の座標からなる。但し、ｉはパートを識別する識別子であり、ｊは同一パート中にある複数の補正用基準点を識別する識別子である。なお、これらの座標は、図２（ａ）に示すように、予め設定されたモデル基準点ＭＯ（例えば、対象物モデルを構成する全てのパートＭＰｉを包含するように設定された矩形領域ＭＤの下端中央）を原点とする三次元座標からなる。但し、三次元座標は横方向をＸ軸、高さ方向をＹ軸、奥行き方向をＺ軸とし、パートＭＰｉは、Ｚ＝０のＸＹ平面に存在し、且つ、モデル基準点ＭＯが座標の原点となるように設定されている。つまり、ある対象物モデルを構成する各パートＭＰｉの相対的な位置関係は、対象物モデル毎に独立した相対的な座標系によって定義される。
【００１９】
代表基準点Ｐｃ（ｉ）は、パートＭＰｉを代表する点であり、例えば、パートＭＰｉの中心に設定される。補正用基準点Ｐａ（ｉ，ｊ）は、後述するパート回転量（歪み補正用パラメータ）を計算するために設けられた点であり、代表基準点Ｐｃ（ｉ）に対し、Ｘ軸方向またはＹ軸方向に沿って平行移動した位置に設定される。ここでは、Ｙ軸方向に沿って平行移動した位置、且つ、代表基準点Ｐｃ（ｉ）を挟んで対称な位置に、二つ補正用基準点Ｐａ（ｉ，１），Ｐａ（ｉ，２）が設定されている。
【００２０】
例えば、対象物を歩行者とした対象物モデルのパートＭＰ１として歩行者の頭部を想定した場合、代表基準点の座標は、Ｐｃ（１）＝（１．７，０，０）に設定され、二つの補正用基準点の座標は、Ｐａ（１，１）＝（１．７５，０，０）およびＰａ（１，２）＝（１．６５，０，０）に設定される。ここに例示した代表基準点の座標は、頭部を表すパートＭＰ１が１．７ｍの高さに位置することを意味するが、歩行者の身長に幅があることを考慮して、同種の対象物に対して複数の対象モデルを用意してもよい。
【００２１】
＜特徴量＞
特徴量は、入力画像から生成されるエッジ画像（輝度の微分画像）の特徴を、複数のセルで構成されたセルブロック（後述する）単位で求めたものであり、多次元ベクトルによって表現される。以下、その生成方法について説明する。
【００２２】
まず、エッジ画像を構成する画素毎に輝度勾配を求める。具体的には、着目する画素に対して上下左右に隣接する画素の輝度値からＸ軸方向およびＹ軸方向の輝度勾配（ｄｘ，ｄｙ）を求め、その算出結果から、着目画素の輝度勾配の強度ｖと方向θを、（１）（２）式によって求める。
【００２３】
【数１】
2015176563.tif 000003
【００２４】
次に、セルブロック単位で画像を切り出し、セルブロックを構成するセルのそれぞれについて、輝度勾配ヒストグラムを生成する。なお、セルブロックは、図３に示すように、円形に設定され、このセルブロックを周方向に８等分、径方向に２等分した合計１６（＝Ｍ）個の部分領域がセルとなる。図中の数字は、セルを識別するセル番号である。つまり、セルブロックを構成する各セルは、図４に示すように、所定角度（ここでは４５°の整数倍）での回転に対して回転対称となるように配置されている。ここでは、１６個のセルを持つセルブロックを示したが、回転対称となっていれば他のセルの配置方法としてもよい。
【００２５】
輝度勾配ヒストグラムは、図５（ａ）に示すように、それぞれが互いに異なる勾配方向を表す所定角度範囲（ここではセルブロックの回転対称となる所定角度と同じ４５°）に対応づけられた８個のビン（ビン番号１〜８）によって表現される。そして、図５（ｂ）に示すように、着目するセルに属する各画素について求められた輝度勾配が、どのビンに属するかを投票することによって、セル毎の輝度勾配ヒストグラムを作成する。  そして、特徴量は、同じセルブロックを構成するＭ個のセルについて各々求められた輝度勾配ヒストグラムを表すＮ個のビンの各値を、所定の順番（例えば図３に示すセル番号の順番）に連結したＭ×Ｎ次元ベクトルによって表現される。
【００２６】
以下では入力画像にから生成される特徴量を画像特徴量とよび、対象物モデルを構成するパート毎に設定される特徴量をパート特徴量とよぶ。パート特徴量は、着目するパートに対応づけられた対象物の部位について撮像された多数の画像を使用し、これらの画像から抽出された画像特徴量を教師データとする学習によって設定される。この種の学習は周知の技術であるため、その詳細についての説明は省略する。
【００２７】
［識別対象判定処理］
対象物識別部１０のＣＰＵが実行する識別対象判定処理の内容を、図６に示すフローチャートに沿って説明する。なお、本処理は、撮像装置２にて撮像画像が所定間隔で生成される毎に起動する。
【００２８】
本処理が起動すると、ＣＰＵは、まず撮像装置２にて生成された撮像画像を入力画像として取得し（Ｓ１１０）、その入力画像のエッジ画像を生成する（Ｓ１２０）。次に、ＣＰＵは、エッジ画像を構成する各画素の輝度勾配を求め、エッジ画像から切り出した単位領域（セル群）毎に画像特徴量を算出する（Ｓ１３０）。
【００２９】
次に、ＣＰＵは、対象物モデルを一つ選択し（Ｓ１４０）、更に、探索点を一つ選択する（Ｓ１５０）。
探索点は、図７示すように、撮像装置２の撮像対象となる三次元空間のＸＺ平面（地面）上に規則的に設定する。ここでは、当該運転支援システム１を搭載する車両の正面方向を基準として所定角度方向（０°，±α，±２α，±３α）且つ所定距離（Ｒ，２Ｒ，３Ｒ，４Ｒ）にある地点（図中の黒点で示した地点）を探索点Ｐｓ（ｋ）とする。但し、ｋは探索点を識別する識別子である。なお、探索点の配置は、これに限るものではなく、例えば、画像平面への投影点が一定間隔で格子状に配置されるように設定してもよい。
【００３０】
図６に戻り、ＣＰＵは、先のＳ１５０にて選択した探索点Ｐｓ（ｋ）に応じて、先のＳ１４０にて選択した対象物モデルを調整するモデル調整処理を実行し（Ｓ１６０）、探索点を画像平面に投影した点（以下、投影探索点という）を中心とした所定範囲内の画像特徴量を、Ｓ１６０にて調整された対象物モデル（調整モデル）とを照合することにより物体検出を行う（Ｓ１７０）。なお、画像特徴量と対象物モデルとの照合によって物体を検出する技術は周知であるため、その詳細については説明を省略する。
【００３１】
次に、ＣＰＵは、全ての探索点Ｐｓ（ｋ）について、上述のＳ１５０〜Ｓ１７０の処理を実行済みであるか否かを判断し（Ｓ１８０）、未処理の探索点Ｐｓ（ｋ）があればＳ１５０に戻る。一方、全ての探索点について処理を実行済みであれば、更に、全ての対象物モデルについて、上述のＳ１４０〜Ｓ１８０の処理を実行済みであるか否かを判断し（Ｓ１９０）、未処理の対象物モデルがあればＳ１４０に戻る。一方、全ての対象物モデルについて処理を実行済みであれば、各対象物モデルに対応した各物体の検出結果を、通信部３０を介して運転支援実行部４に出力して（Ｓ２００）、本処理を終了する。
【００３２】
［モデル調整処理］
先のＳ１６０で実行するモデル調整処理の詳細を、図８に示すフローチャートに沿って説明する。
【００３３】
本処理では、ＣＰＵは、まず、先のＳ１４０にて選択された対象物モデルについて、この対象物モデルを構成する複数のパートの中の一つを選択し（Ｓ３１０）、先のＳ１５０で選択された探索点上に対象物モデルが存在すると仮定した場合の代表基準点Ｐｃおよび補正用基準点Ｐａの三次元座標を表す探索点上代表基準点Ｐｃｓおよび探索点上補正用基準点Ｐａｓを（３）（４）式を用いて計算する（Ｓ３２０）。但し、Ｐｓ（ｋ）は選択された探索点の三次元座標を表すものとする。
【００３４】
【数２】
2015176563.tif 000004
【００３５】
次に、ＣＰＵは、Ｓ３２０で求めた探索点上代表基準点Ｐｃｓまたは探索点上補正用基準点Ｐａｓを対象点Ｐとし、対象点Ｐが投影される画像平面上の点を投影点ｐIとして、この投影点ｐIの座標（ｘp，ｙp）を、（５）（６）式を用いて計算する（Ｓ３３０）。
【００３６】
【数３】
2015176563.tif 000005
【００３７】
但し、図９（ｂ）に示すように、ｒは画像中心ＯIから投影点ｐIまでの距離（画像歪みを考慮した像高）、ψは画像平面における水平線（Ｘ軸）に対する投影点ｐIの角度を表す。
【００３８】
なお、（５）（６）式は、図９（ａ）に示す魚眼カメラモデルから導かれる。魚眼カメラモデルは、対象点Ｐ、カメラ中心Ｏｃ、画像中心ＯI、対象点Ｐ、画像の歪みを考慮しない場合の対象点Ｐの画像平面上への投影点をＰI、画像歪みを考慮した場合の対象点Ｐの画像平面上への投影点をｐIの関係を示すものである。ここでは、対象点Ｐの三次元座標を（Ｘ，Ｙ，Ｚ）、光軸と投影点ＰIのなす角度をφ、焦点距離（カメラ中心Ｏｃから画像中心ＯIまでの距離）をｆ、画素サイズをｗ（図示せず）としている。
【００３９】
図９から明らかなように、角度ψは（７）式によって算出される。一方、像高ｒは、魚眼カメラの方式によって異なり、例えば、等距離射影方式では、（８）式に示すように、角度φに応じて変化する。但し、角度φは（９）式によって算出される。つまり、画像歪みのないカメラでは、対象点Ｐは、対象点Ｐとカメラ中心Ｏｃとを結ぶ線分が画像平面と交わる点（仮想投影点）ＰIに投影される。一方、魚眼カメラ等の画像歪みのあるカメラでは、対象点Ｐは、仮想投影点ＰIからずれた位置（実投影点）ｐIに投影される。このずれが像高ｒに反映される。
【００４０】
【数４】
2015176563.tif 000006
【００４１】
図８に戻り、次にＣＰＵは、Ｓ３３０にて計算した、探索点上代表基準点Ｐｃｓおよび探索点上補正用基準点Ｐａｓの画像平面への投影点の座標に基づき、対象物モデルの調整に使用する調整量として、パートシフト量（Δｘc，Δｙc）、およびパート回転量ηを計算する（Ｓ３４０）。
【００４２】
具体的には、パートシフト量（Δｘc，Δｙc）は、図１０（ａ）に示すように、探索点上代表基準点Ｐｃｓの仮想投影点の座標を（Ｘc，Ｙc）、実投影点の座標を（ｘc，ｙc）として、両者の差分を（１０）式によって計算する。パート回転量ηは、図１０（ｂ）に示すように、探索点上補正用基準点Ｐａｓの実投影点の座標を（ｘa，ｙa）として、探索点上代表基準点Ｐｃｓの実投影点と探索点上補正用基準点Ｐａｓの実投影点とを結ぶ線分がＹ軸に対してなす角度を（１１）式によって計算する。なお、パート回転量ηは、複数の補正用基準点Ｐａが用意されている場合、それぞれについて算出した角度の平均を用いればよい。また、補正用基準点Ｐａが代表基準点Ｐｃに対してＸ軸方向にシフトした位置に設定されている場合は、上記線分がＸ軸に対してなす角度を求めればよい。
【数５】
2015176563.tif 000007
【００４３】
図８に戻り、次にＣＰＵは、Ｓ３３０にて計算したパート回転量ηに応じて、パート特徴量を表す多次元ベクトルの要素の並びを変化させることで、パート特徴量を調整する（Ｓ３５０）。
【００４４】
具体的には、対象物モデルのパート特徴量は、セルブロックを構成する各セルの輝度勾配ヒストグラムをセル番号順に並べたものであり、また、各セルの輝度勾配ヒストグラムを構成する各要素は、図１１（ａ）に示すように、ビン番号１〜８の順に並べられている。ここで、セルブロックとの比較対象となる画像（以下「比較画像」という）における真上方向を基準方向とすると、ビン番号１に対応する勾配方向が基準方向と一致する。ここで、比較画像が左４５°に傾斜した場合を考えると、これを正しく検出するには、図１１（ｂ）に示すように、セルブロックも左方向に４５°回転させて適用する必要がある。但し、セルブロックを回転させると、各セルの輝度勾配ヒストグラムにおけるビン番号と勾配方向の対応関係が崩れてしまう。しかし、セルブロックを構成する各セルは、４５°の整数倍の回転に対して回転対称となるように配置されているため、セルブロックを回転させていない場合（図１１（ａ）参照）について生成した輝度勾配ヒストグラムを使用し、輝度勾配ヒストグラムのビンの並び順を、パート回転量ηに応じてシフトさせることによって、傾斜した比較画像に適したパート特徴量が得られる。ここでは、ビン番号１〜８の順に並んでいたものを、ビン番号２〜８，１の順に並び変えている。
【００４５】
実際の処理としては、図１２に示すようなパート回転量ηとビン番号の配列との対応関係を示す対応テーブルをＲＯＭに記憶しておき、この対応テーブルに示された対応関係に従って、多次元ベクトルを構成する各要素の並び順を入れ替えればよい。
【００４６】
図８に戻り、次にＣＰＵは、先のＳ１４０にて選択された対象物モデルを構成する全てのパートについて、上述の処理（Ｓ３１０〜Ｓ３５０）を実施済みであるか否かを判断し（Ｓ３６０）、上述の処理を未実施のパートが存在する場合は、Ｓ３１０に戻り、全てのパートについて上述の処理を実施済みであれば本処理を終了する。
【００４７】
［効果］
以上説明したように、本実施形態では、魚眼カメラから得られる歪んだ入力画像に対して、入力画像の歪み補正を行うのではなく、歪みに応じて対象物モデルを調整しているため、入力画像に対して歪み補正処理を行う従来装置と比較して、物体検出処理に要する処理量を削減することができる。
【００４８】
また、本実施形態では、入力画像の歪みを、パートシフト量およびパート回転量として抽出し、パートシフト量に応じて、対象物モデルを構成するパートの相対的な位置関係を変化させると共に、パート回転量に応じて各パートの特徴量を変化させている。
【００４９】
これにより、図１３（ａ）に示すように、対象物モデルを構成する各パートの位置関係およびパート特徴量を、適用箇所の歪みの程度に応じた的確なものとすることができ、図１３（ｂ）に示すように、対象物モデルを調整することなく適用した場合と比較して、検出精度を向上させることができる。
【００５０】
また、本実施形態では、セルブロックを構成する各セルを、輝度勾配ヒストグラムのビンの設定に関連して決まる所定の回転に対して回転対称な形状としている。パート回転量ηに応じた輝度勾配ヒストグラムを、ビンの並び順を変更するだけで実現することができる。その結果、パート回転量ηに応じたパート特徴量の調整を、パート特徴量の再計算を行うことなく実現することができ、この点でも処理負荷を軽減することができる。
【００５１】
即ち、例えば、図１４に示すように、セルブロックが格子状に配置された正方形のセルによって構成されている場合、パートを回転させた時に、画像特徴量の抽出単位となるセルブロックと、パート特徴量の抽出単位となるセルブロックとが互いに重なり合わないため、両者を比較することができず、パート特徴量を再計算する必要が生じてしまうのである。
【００５２】
［他の実施形態］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得ることは言うまでもない。
【００５３】
（１）上記実施形態では、パート回転量ηとビン番号の配列との関係を示す対応テーブルを、３６０°分用意しているが、実際の画像歪みに応じて必要な角度分だけ用意するようにしてもよい。
【００５４】
（２）上記実施形態では、パート回転量ηに応じたパート特徴量の調整を、η＝０°の時の値を基準にして、対応テーブルに従って多次元ベクトルの要素の順番を入れ替えることによって実現しているが、パート回転量ηに応じたパート特徴量を予め用意しておき、算出されたパート回転量ηに応じてパート特徴量を選択するように構成してもよい。この場合、パート特徴量の調整に要する処理負荷をより削減することができる。
【００５５】
（３）上記実施形態では、探索点に応じた基準点の投影点の座標を、その都度計算しているが、予め探索点と投影点との関係をルックアップテーブルに登録しておき、これを参照するように構成してもよい。
【００５６】
（４）上記実施形態では、対象物識別部を、ＣＰＵが実行する処理（ソフトウェア）によって実現しているが、その全体または一部を、例えばロジック回路等のハードウェアによって実現するようにしてもよい。
【００５７】
（５）本発明の各構成要素は概念的なものであり、上記実施形態に限定されない。例えば、一つの構成要素が有する機能を複数の構成要素に分散させたり、複数の構成要素が有する機能を一つの構成要素に統合したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加、置換等してもよい。
【符号の説明】
【００５８】
１…運転支援システム  ２…撮像装置  ３…画像処理部  ４…運転支援実行部  １０…対象物識別部  ２０…識別情報記憶部  ３０…通信部  ４１…モニタ  ４２…スピーカ
【図１】
2015176563.tif 000008
【図２】
2015176563.tif 000009
【図３】
2015176563.tif 000010
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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