(57)【要約】【課題】光飛行時間型距離画像センサを用いた距離画像生成装置において、得られた距離画像に最適なフィルタパラメータを決定することにより、大きさが既知の検出対象の物体に関し、高精度な距離値を得、検出の精度を高める。【解決手段】光飛行時間型距離画像センサにより算出した計算距離値に基づき、画素毎に、既知の大きさの物体を検出するために適用するフィルタの最適なパラメータを決定する。そして、決定したフィルタを、計算距離値算出の基となる蓄積電荷で構成される蓄積電荷画像に適用する。そして、フィルタにより平滑化後の蓄積電荷を用いて、距離値を再算出する。再算出した距離値を画素値とする距離画像上で、その極小値を検出することにより物体を検出する。【選択図】図１
2015175751.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象空間に変調した変調光を照射する光源を備える光源部と、
前記光源部から照射され、前記対象空間内の対象物の表面で反射した反射光を含む光を受光して電荷に変換する光電変換素子を複数の画素についてそれぞれ備えるセンサ部と、
前記光電変換素子ごとに複数設けられた電荷蓄積部と、
前記変調光の変調に同期して、前記光電変換素子により変換された電荷を前記複数の電荷蓄積部に振り分ける電荷振分部と、
前記複数の電荷蓄積部に蓄積された蓄積電荷を用いて画素値が距離値である距離画像を生成する距離画像生成部と、を備え、
前記距離画像生成部は、
前記複数の電荷蓄積部の前記蓄積電荷に演算処理を施して画素毎に計算距離値を得、当該計算距離値を画素値とする計算距離画像を生成する計算距離画像生成部と、
前記計算距離画像における前記対象物の計算距離値および予め保持する当該対象物の大きさの情報に応じて、平滑化に用いるフィルタのパラメータを画素毎に決定するフィルタパラメータ決定部と、
各前記電荷蓄積部の蓄積電荷を画素値とする蓄積電荷画像に前記決定したパラメータのフィルタを適用して平滑化し、平滑化距離画像を得る平滑化画像生成部と、を備え、前記平滑化距離画像を前記距離画像とすること
を特徴とする距離画像生成装置。
【請求項２】
請求項１記載の距離画像生成装置であって、
前記平滑化画像生成部は、
前記蓄積電荷画像に前記パラメータのフィルタを適用して平滑化し、画素毎の平滑化後の蓄積電荷を得る蓄積電荷画像補正部と、
前記平滑化後の蓄積電荷に前記演算処理を施して前記平滑化後の距離値を得る距離値算出部と、を備えること
を特徴とする距離画像生成装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の距離画像生成装置と、
前記平滑化距離画像を用いて物体の有無を検出する物体検出部と、を備えること
を特徴とする物体検出装置。
【請求項４】
対象空間に変調した変調光を照射する光源部と、
前記光源部から照射され、前記対象空間内の対象物の表面で反射した反射光を含む光を受光して電荷に変換する光電変換素子を複数の画素それぞれについて備えるセンサ部と、
前記光電変換素子ごとに複数設けられた電荷蓄積部と、
前記変調光の変調に同期して、前記光電変換素子により変換された電荷を前記複数の電荷蓄積部に振り分ける電荷振分部と、を備える物体検出装置における物体検出方法であって、
前記複数の電荷蓄積部の前記蓄積電荷に演算処理を施して画素毎に計算距離値を得、当該計算距離値を画素値とする計算距離画像を生成する計算距離画像生成ステップと、
前記計算距離画像における前記対象物の計算距離値および予め保持する当該対象物の大きさの情報に応じて、平滑化に用いるフィルタのパラメータを画素毎に決定するフィルタパラメータ決定ステップと、
各電荷蓄積部の蓄積電荷を画素値とする蓄積電荷画像に前記決定したパラメータのフィルタを適用して平滑化し、画素毎の平滑化後の蓄積電荷を得る蓄積電荷画像補正ステップと、
前記平滑化後の蓄積電荷に前記演算処理を施して平滑化後の距離値を得る距離値算出ステップと、
前記平滑化後の距離値を画素値とする平滑化距離画像を用いて物体の有無を検出する物体検出ステップと、を含むこと
を特徴とする物体検出方法。
【請求項５】
対象空間に変調した変調光を照射する光源を備える光源部と、
前記光源部から照射され、前記対象空間内の対象物の表面で反射した反射光を含む光を受光して電荷に変換する光電変換素子を複数の画素それぞれについて備えるセンサ部と、
前記光電変換素子ごとに複数設けられた電荷蓄積部と、
前記変調光の変調に同期して、前記光電変換素子により変換された電荷を前記複数の電荷蓄積部に振り分ける電荷振分部と、を備える物体検出装置のコンピュータに、
前記複数の電荷蓄積部の前記蓄積電荷に演算処理を施して画素毎に計算距離値を得、当該計算距離値を画素値とする計算距離画像を生成する計算距離画像生成手順、
前記計算距離画像における前記対象物の計算距離値および予め保持する当該対象物の大きさの情報に応じて、平滑化に用いるフィルタのパラメータを画素毎に決定するフィルタパラメータ決定手順、
各電荷蓄積部の蓄積電荷を画素値とする蓄積電荷画像に前記決定したパラメータのフィルタを適用して平滑化し、画素毎の平滑化後の蓄積電荷を得る蓄積電荷画像補正手順、
前記平滑化後の蓄積電荷に前記演算処理を施して平滑化後の距離値を得る距離値算出手順、
前記平滑化後の距離値を画素値とする平滑化距離画像を用いて物体の有無を検出する物体検出手順、を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光飛行時間型距離画像センサを用いた距離画像生成技術に関し、特に、距離値算出技術および物体検出技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
光飛行型距離画像センサを用いて、撮影対象空間の対象物体の、当該センサからの距離を画素値とする距離画像を生成する距離画像生成装置がある。その中で、光飛行時間型（ＴＯＦ方式：Ｔｉｍｅ  Ｏｆ  Ｆｌｉｇｈｔ方式）距離画像センサは、変調光を出射する光源とそれを受光する受光素子（撮像素子）とからなり、変調光を出射し、画素毎に受光した反射光を元に距離値を算出する。
【０００３】
このような距離画像センサでは、対象物体からの反射光で距離計測を行う。よって、距離画像センサから対象物体までの距離が遠い場合や、対象物体の反射率が低い場合、撮像素子に入射する光も微弱であるため、算出される距離にばらつきが出る。従って、精度のよい距離計測ができない。
【０００４】
このような場合、ノイズや時間的なばらつきを低減するため、得られた距離画像に空間フィルタや時間フィルタ等を適用し、平滑化を行う。空間フィルタは、対象画素の近傍画素を用いて平滑化を行うものである。また、時間フィルタは、対象画素の、所定の時間から過去にサンプルされた値を用いて平滑化を行うものである。
【０００５】
例えば、検出目的の物体（対象物体）の大きさが既知の場合、空間フィルタに関しては、空間フィルタの大きさ（サイズ）が対象物体に対して大きすぎる場合、対象物体とその近傍の背景の距離までが平滑化される。このため、対象物体の正確な距離情報が消失してしまう。逆に、空間フィルタのサイズが対象物体に対して小さすぎる場合は、平滑効果が低くなるため、対象物体の距離値のノイズ低減効果は低くなる。
【０００６】
時間フィルタに関しては、対象物体が移動している場合、過去に遡るサンプル数（サイズ）が多すぎると、フィルタ適用時に対象物体が存在している画素に対象物体が存在していない時間までさかのぼることがあり得る。このような場合、対象物体の距離情報以外を含めて平滑化してしまうこととなり、正確な距離値が得られなくなる。逆に、時間フィルタのサンプル数が少なすぎる場合は、平滑効果が低くなるため、対象物体の距離値のノイズ低減効果が低くなる。
【０００７】
従って、所望の対象物体の検出に上記距離画像センサを用いる場合、距離画素毎に適用するフィルタの最適なサイズを定めることが重要である。各画素に対し、最適なフィルタサイズを定める技術に、当該画素の輝度値に応じて空間フィルタ、時間フィルタのサイズを決定するものがある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００７−０５０１１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１の技術は、輝度値を画素値とする画像の技術である。距離画像の画素値は距離値であるため、特許文献１の技術を距離画像に適用すると、平滑化対象の画素の距離値に応じて空間フィルタ、時間フィルタサイズが決定されることとなる。すなわち、特許文献１の技術では、対象物体の大きさや移動速度は考慮されずにフィルタのサイズが定まる。従って、対象が距離画像の場合、対象物体より過剰に大きいサイズになったり、過去に過剰に遡った時間フィルタとなったりすることがあり、必ずしも、最適なフィルタ性能が得られない。
【００１０】
従って、大きさが既知の物体を、距離画像を用いて検出する場合、特許文献１の技術を適用したとしても、上述のように距離のばらつきの解消や距離値の精度の向上が望めない。このため、その結果、得られた平滑化後の距離画像からは、物体の正確な距離を算出できず、精度よく物体を検出できない。
【００１１】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、光飛行時間型距離画像センサを用いた距離画像生成装置において、大きさが既知の検出対象の物体に関し、高精度な距離値を得、検出の精度を高め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】
【００１２】
本発明は、光飛行時間型距離画像センサにより算出した計算距離値に基づき、画素毎に、既知の大きさの物体を検出するために適用するフィルタの最適なパラメータを決定する。そして、決定したフィルタを、計算距離値算出の基となる蓄積電荷で構成される蓄積電荷画像に適用する。そして、フィルタにより平滑化後の蓄積電荷を用いて、距離値を再算出する。再算出した距離値を画素値とする距離画像上で、その極小値を検出することにより物体を検出する。
【００１３】
具体的には、対象空間に変調した変調光を照射する光源を備える光源部と、前記光源部から照射され、前記対象空間内の対象物の表面で反射した反射光を含む光を受光して電荷に変換する光電変換素子を複数の画素についてそれぞれ備えるセンサ部と、前記光電変換素子ごとに複数設けられた電荷蓄積部と、前記変調光の変調に同期して、前記光電変換素子により変換された電荷を前記複数の電荷蓄積部に振り分ける電荷振分部と、前記複数の電荷蓄積部に蓄積された蓄積電荷を用いて画素値が距離値である距離画像を生成する距離画像生成部と、を備え、前記距離画像生成部は、前記複数の電荷蓄積部の前記蓄積電荷に演算処理を施して画素毎に計算距離値を得、当該計算距離値を画素値とする計算距離画像を生成する計算距離画像生成部と、前記計算距離画像における前記対象物の計算距離値および予め保持する当該対象物の大きさの情報に応じて、平滑化に用いるフィルタのパラメータを画素毎に決定するフィルタパラメータ決定部と、各前記電荷蓄積部の蓄積電荷を画素値とする蓄積電荷画像に前記決定したパラメータのフィルタを適用して平滑化し、平滑化距離画像を得る平滑化画像生成部と、を備え、前記平滑化距離画像を前記距離画像とすることを特徴とする距離画像生成装置を提供する。
【００１４】
上記距離画像生成装置と、前記平滑化距離画像を用いて物体の有無を検出する物体検出部と、を備えることを特徴とする物体検出装置を提供する。
【００１５】
また、対象空間に変調した変調光を照射する光源部と、前記光源部から照射され、前記対象空間内の対象物の表面で反射した反射光を含む光を受光して電荷に変換する光電変換素子を複数の画素それぞれについて備えるセンサ部と、前記光電変換素子ごとに複数設けられた電荷蓄積部と、前記変調光の変調に同期して、前記光電変換素子により変換された電荷を前記複数の電荷蓄積部に振り分ける電荷振分部と、を備える物体検出装置における物体検出成方法であって、前記複数の電荷蓄積部の前記蓄積電荷に演算処理を施して画素毎に計算距離値を得、当該計算距離値を画素値とする計算距離画像を生成する計算距離画像生成ステップと、前記計算距離画像における前記対象物の計算距離値および予め保持する当該対象物の大きさの情報に応じて、平滑化に用いるフィルタのパラメータを画素毎に決定するフィルタパラメータ決定ステップと、各電荷蓄積部の蓄積電荷を画素値とする蓄積電荷画像に前記決定したパラメータのフィルタを適用して平滑化し、画素毎の平滑化後の蓄積電荷を得る蓄積電荷画像補正ステップと、前記平滑化後の蓄積電荷に前記演算処理を施して平滑化後の距離値を得る距離値算出ステップと、前記平滑化後の距離値を画素値とする平滑化距離画像を用いて物体の有無を検出する物体検出ステップと、を含むことを特徴とする物体検出方法を提供する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、光飛行時間型距離画像センサを用いた距離画像生成装置において、得られた距離画像に最適なフィルタサイズを決定することにより、大きさが既知の検出対象の物体に関し、高精度な距離値を得、検出の精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態の距離画像生成装置のブロック図である。
【図２】本発明の実施形態の変調信号とゲート信号との関係を説明するための説明図である。
【図３】光飛行時間型距離画像生成装置による距離画像生成の原理を説明するための説明図である。
【図４】本発明の実施形態のフィルタ例を説明するための説明図である。
【図５】（ａ）および（ｂ）は、同一の物体を異なる距離において得た距離画像例を説明するための説明図である。
【図６】（ａ）および（ｂ）は、それぞれ、図５（ａ）および（ｂ）に示す画像に、同一サイズの空間フィルタを適用した例を説明するための説明図である。
【図７】本発明の実施形態の、既知の大きさの物体の画素数算出手法を説明するための説明図である。
【図８】（ａ）−（ｃ）は、本発明の実施形態の空間フィルタ例を説明するための説明図である。
【図９】（ａ）−（ｃ）は、移動する同一の物体を異なる時間で撮像して得た距離画像例を説明するための説明図である。
【図１０】本発明の実施形態のフィルタを適用して得た距離画像例を説明するための説明図である。
【図１１】本発明の実施形態の距離画像生成処理および物体検出処理の流れを説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態について説明する。以下、本発明の実施形態を説明するための全図において、同一機能を有するものは同一符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【００１９】
［距離画像生成物体検出装置構成］
まず、本実施形態の、距離画像を生成して物体を検出する、距離画像生成物体検出装置の構成を説明する。図１は、本実施形態の距離画像生成物体検出装置１００の機能ブロック図である。
【００２０】
本図に示すように、本実施形態の距離画像生成物体検出装置１００は、照射される変調光１１１と入射光１１２との位相差を用いて距離画像を生成するもので、光源部１１０と、光電変換部（センサ）１２０と、電荷振分部１３０と、制御部１４０と、電荷蓄積部１５０と、距離画像生成部１７０と、物体検出部１８０と、を備える。
【００２１】
光源部１１０は、後述する制御部１４０の制御に従って、対象空間に変調光（例えば、正弦波もしくは矩形波等で高速に変調させた赤外光もしくは可視光）１１１を照射する光源を備える。光源には、ＬＥＤ等の高速変調が可能なデバイスが用いられる。
【００２２】
光電変換部（センサ）１２０は、光源部１１０の光源から照射された変調光１１１が対象空間（距離画像生成物体検出装置１００の視野）内の対象物（物体）１１３で反射された反射光を含む光（入射光）１１２を受光し、電荷に変換する。センサ１２０は、受光量に応じた電荷に変換する複数の光電変換素子を備える。この光電変換素子が画素を形成する。このため、各光電変換素子は、輝度画像および距離画像の各画素に対応づけて規則的に配列される。この光電変換部１２０の前には、レンズが配置されてもよい。
【００２３】
電荷振分部１３０は、後述する制御部１４０の制御に従って、センサ１２０が変換した電荷を後述する電荷蓄積部１５０に振り分ける。振り分けは、光電変換素子毎に行う。
【００２４】
電荷蓄積部１５０は、電荷振分部１３０が振り分けた電荷を蓄積する。距離情報である変調光１１１と入射光１１２との位相差は、電荷蓄積部１５０に蓄積された電荷（蓄積電荷）を用いて算出する。この位相差を算出するためには、少なくとも３つ以上の位相情報（蓄積電荷）が必要である。
【００２５】
３つ以上の位相情報の取得は、１つの電荷蓄積部１５０により実現してもよいし、複数の電荷蓄積部１５０により実現してもよい。以下、本実施形態では、具体例は、この電荷蓄積部１５０を４つとして説明する。この４つ１組の電荷蓄積部１５０が、画素毎に設けられる。
【００２６】
位相情報を取得する１以上の電荷蓄積部１５０は、画素（光電変換素子）毎に設けられる。このため、以降、本明細書では、各電荷蓄積部１５０に蓄積された蓄積電荷を画素値とする画像を、蓄積電荷画像と呼ぶ。
【００２７】
なお、電荷蓄積部１５０には、電荷そのものを蓄積してもよいし、この電荷量をＡＤ変換後のデータを蓄積してもよい。以下、本実施形態では、電荷そのものも、ＡＤ変換後のデータも、特に区別することなく電荷蓄積部１５０に蓄積されるものを蓄積電荷と呼ぶ。
【００２８】
制御部１４０は、光源部１１０と電荷振分部１３０とを同期制御する。制御は、変調信号とゲート信号とにより行う。
【００２９】
変調信号は、変調光の変調および出力タイミングを指示する信号であり、光源部１１０に向けて出力される。光源部１１０は、変調信号により変調された変調光１１１を生成し、対象空間に照射する。照射された変調光１１１は、物体１１３により反射され、反射光となる。反射光は、入射光１１２としてセンサ１２０に入射し、電荷に変換されて電荷振分部１３０に送られる。
【００３０】
ゲート信号は、各電荷蓄積部１５０への電荷の振り分けを指示する信号で、電荷振分部１３０に向けて出力される。電荷振分部１３０は、ゲート信号に応じて各電荷蓄積部１５０に電荷を振り分ける。
【００３１】
制御部１４０は、光源部１１０の変調周期に同期し、変調周期と電荷振分部１３０の個数応じた時間だけずらしたゲート信号を生成する。例えば、変調周期が１０ＭＨｚで電荷蓄積部が４つであれば、変調周期を４分割した時間（２５ｎｓ）ずつずらしたタイミングでゲート信号を生成する。これにより、電荷は、ゲート信号に応じて、それぞれの電荷蓄積部１５０に振り分けられる。
【００３２】
本実施形態の変調信号およびゲート信号の出力タイミングの一例を図２に示す。ここでは、変調信号の１周期Ｔｑを４等分した期間に、それぞれ、４つの電荷蓄積部１５０に順に電荷を振り分ける場合の、変調信号１１４およびゲート信号１１５を示す。
【００３３】
また、制御部１４０は、距離画像生成部１７０に読出信号を送信し、電荷蓄積部１５０に蓄積された蓄積電荷を、それぞれ読みださせる。なお、変調光１１１の変調周波数は数十ＭＨｚである。従って、変調の１周期は数十ｎｓ程度となる。距離画像を得るためには、数百〜数十万周期の電荷蓄積時間を要する。
【００３４】
本実施形態の制御部１４０は、この電荷蓄積時間Ｔｆ毎に、距離画像生成部１７０が、電荷蓄積部１５０から蓄積電荷を読み出すよう、読出信号を出力する。電荷蓄積時間Ｔｆ間隔毎に得られる１枚の距離画像をフレームと呼ぶ。また、電荷蓄積時間Ｔｆを、１フレーム時間Ｔｆと呼ぶ。
【００３５】
なお、変調信号１１４とゲート信号１１５と読出信号とを合わせて制御信号と呼ぶ。
【００３６】
距離画像生成部１７０は、制御部１４０の読出信号に従って各電荷蓄積部１５０に蓄積された蓄積電荷を読出し、各蓄積電荷から画素毎に距離値を算出し、算出した距離値を画素値とする距離画像を生成する。距離値は、視野内の、物体１１３までの距離の値である。算出の詳細は、後述する。
【００３７】
物体検出部１８０は、距離画像生成部１７０が生成した距離画像上で、大きさが既知の物体１１３の有無を検出し、その結果を出力する。検出の詳細は後述する。
【００３８】
［ＴＯＦ方式の距離画像生成の原理］
ここで、光飛行時間型（ＴＯＦ方式）の距離画像生成物体検出装置１００における距離画像生成の原理を説明する。図３は、距離画像生成の原理を説明するための図である。
【００３９】
光源部１１０から出射される変調光１１１の強度が本図のような正弦曲線を描くように変化する場合、センサ１２０への入射光１１２の強度も同様に正弦曲線を描くよう変化する。このとき、変調光１１１と入射光１１２とには、光が対象物まで往復する飛行時間による位相の遅延（位相差φ）が生じる。
【００４０】
光の速度ｃは既知であるため、この位相差φと変調周波数ｆとを用い、対象物までの計算距離値Ｄは、以下の式（１）で算出される。
【数１】
2015175751.tif 000003
【００４１】
従って、位相差φがわかれば、計算距離値Ｄは求めることができる。本実施形態では、変調光の１周期Ｔｐを４等分し、それぞれの期間に電荷量を、それぞれ、４つの電荷蓄積部１５０に蓄積する。
【００４２】
変調光１１１と入射光１１２との位相差φは、変調光１１１の１周期を４等分した各期間をＴｑ（Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４）とし、それぞれの期間に各電荷蓄積部１５０に蓄積される電荷量をＣ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４とすると、以下の式（２）で表される。
【数２】
2015175751.tif 000004
なお、１周期Ｔｐを４等分した各期間Ｔｑ（Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４）は、例えば、０度から９０度の間、９０度から１８０度の間、１８０度から２７０度の間、２７０度から０度の間とする。上記では、Ｃ１は０度から９０度の間に蓄積した電荷量、Ｃ２は、９０度から１８０度の間に蓄積した電荷量、Ｃ３は、１８０度から２７０度の間に蓄積した電荷量、Ｃ４は、２７０度から０度の間に蓄積した電荷量である。
【００４３】
［距離画像生成部］
距離画像生成部１７０は、上述の電荷蓄積時間Ｔｆ間隔で蓄積された各電荷量Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４を用い、画素毎に、式（２）に従って位相差φを求める。そして、求めた位相差φを用いて、式（１）に従って、物体１１３までの計算距離値Ｄを求める。
【００４４】
本実施形態では、距離画像を用いて、特定の物体１１３を検出することを目的とする。ところが、上述のように、ＴＯＦ型センサでは、光源部１１０と物体１１３との距離、物体１１３の表面態様などにより、得られる距離値にばらつきが生じる。これを補正し、当該物体１１３の距離値の精度を高めるため、フィルタ(空間フィルタおよび時間フィルタ）用いて平滑化を行う。
【００４５】
本実施形態の距離画像生成部１７０は、この平滑化の効果を高め、その結果得られる各画素の距離値の精度を高めるために最適なフィルタサイズを決定する。フィルタサイズの決定には、計算距離値Ｄを画素値とする計算距離画像を用いる。そして、最適なサイズのフィルタを蓄積電荷画像に適用して平滑化し、平滑化後の蓄積電荷画像から距離画像を生成する。なお、物体１１３の大きさは、既知とする。
【００４６】
上記処理を実現するため、本実施形態の距離画像生成部１７０は、図１に示すように、計算距離画像生成部１７１と、フィルタパラメータ決定部１７２と、平滑化画像生成部１７３と、を備える。
【００４７】
［計算距離画像生成部］
計算距離画像生成部１７１は、複数の電荷蓄積部１５０に蓄積された蓄積電荷に演算処理を施し、画素毎の計算距離値を得、当該計算距離値を画素値とする計算距離画像を生成する。本実施形態では、１フレーム時間Ｔｆ毎に、上記式（１）を用いて計算距離値を算出し、計算距離画像を得る。
【００４８】
［フィルタパラメータ決定部］
フィルタパラメータ決定部１７２は、前記計算距離画像における前記対象物１１３の計算距離値および予め保持する当該対象物１１３の大きさの情報に応じて、平滑化に用いるフィルタのパラメータを画素毎に決定する。以下、本実施形態明細書では、画像上の物体１１３を表示する画素数を、占有画素数と呼ぶ。
【００４９】
本実施形態では、フィルタとして、図４に示す、二次元の空間フィルタ３２１と一次元の時間フィルタ３２２とを組み合わせた三次元フィルタを用いる場合を例にあげて説明する。なお、図４には、３×３画素の空間フィルタ３２１と、３フレームの時間フィルタ３２２とを組み合わせた三次元フィルタ３２３を例示する。なお、以下、本明細書では、空間フィルタ３２１の画素数および時間フィルタ３２２のフレーム数を、それぞれサイズと呼ぶ。
【００５０】
本実施形態では、空間フィルタ３２１のパラメータ（サイズ（画素数）および係数）と、時間フィルタ３２２のパラメータ（サイズ（フレーム数）および係数）とを決定する。フィルタパラメータ決定部１７２は、それぞれ、まず、サイズを決定し、その後、各係数を決定する。以下、決定手法を説明する。
【００５１】
［フィルタパラメータ決定手法］
次に、本実施形態のフィルタパラメータ決定部１７２による、フィルタパラメータ決定手法の詳細について説明する。
【００５２】
［空間フィルタ］
まず、距離画像を平滑化する空間フィルタ３２１の最適なサイズ（画素数）が、物体１１３が同一であれば、センサ１２０からの距離によって異なることを説明する。
【００５３】
図５（ａ）および図５（ｂ）は、距離画像生成物体検出装置１００を用いて、同一の物体１１３を、異なる距離において撮像して得た距離画像２００ａおよび２００ｂである。ここでは、距離画像生成物体検出装置１００のセンサ１２０は、天井から鉛直下向きに設置されているものとする。物体１１３は直立状態の人間とする。図５（ａ）および図５（ｂ）には、頭部領域２０１と肩領域２０２とが写っている。ここでは、距離が近いものほど白く、遠いものほど黒く表示している。
【００５４】
距離画像２００ａと距離画像２００ｂとでは、物体１１３とセンサ１２０との距離が異なるため、同一の物体１１３の画像上の大きさも異なる。すなわち、距離画像では、同一の物体１１３であっても、センサ１２０からの距離によって、距離画像上で占める画素数（占有画素数）が異なる。
【００５５】
例えば、センサ１２０の水平画角および垂直画角をそれぞれ全角６０度とする。センサ１２０が備える画素数を１２８×１２８画素とし、人間の頭部の大きさを直径１５ｃｍと仮定する。物体１１３がセンサ１２０から１ｍの距離にある場合、画像上の頭部領域２０１は、約２１７画素の大きさに写る。すなわち、画像上の頭部領域２０１を表示する画素数は、約２１７画素である。一方、物体１１３がセンサ１２０から２ｍの距離にある場合、画像上の頭部領域２０１は、約５４画素の大きさに写る。すなわち、画像上の頭部領域２０１を表示する画素数は、約５４画素である。
【００５６】
ここで、距離画像２００ａおよび距離画像２００ｂそれぞれに、２００画素のサイズを有する空間フィルタ３２１を適用するものとする。
【００５７】
図６（ａ）に示すように、物体１１３が１ｍの距離にある場合、頭部領域２０１は約２１７画素であるため、空間フィルタ３２１は頭部領域２０１より小さくなり、頭部領域２０１の距離情報の消失なくフィルタ結果が得られる。
【００５８】
一方、図６（ｂ）に示すように、物体１１３が２ｍの距離にある場合、頭部領域２０１は約５４画素であるため、空間フィルタ３２１は頭部領域２０１より大きくなる。従って、頭部領域２０１とその周囲の領域も含めて平滑化されるため、頭部領域２０１の距離情報が消失する。
【００５９】
このように、空間フィルタ３２１は、距離画像上で物体１１３と略同等の大きさに設定しないと、ノイズ低減効果が低減したり、近傍の背景までを含めて平滑化し、距離情報を消失させてしまったりする。従って、物体１１３が距離画像で占める画素数に合致するサイズが最適である。同一の物体１１３であっても、センサ１２０からの距離によって距離画像上で写る画素数が異なるため、適用する空間フィルタ３２１の最適なサイズは異なる。すなわち、同じ大きさの物体１１３が対象であれば、距離値が小さいほど、空間フィルタ３２１の最適なサイズは大きくなる。
【００６０】
本実施形態のフィルタパラメータ決定部１７２は、まず、計算距離値により、撮影対象とする物体１１３の、計算距離画像に占める画素数（占有画素数）を算出する。そして、空間フィルタ３２１の最適なサイズを決定する。なお、物体１１３の大きさは既知とする。
【００６１】
距離画像生成物体検出装置１００では、受光レンズの画角θや焦点距離Ｆが既知である。図７は、所定方向の、実際の物体１１３の長さ（実長）ａと計算距離画像上の長さ（画素数）ｐとの関係を示し、実長aから、画素数ｐを算出する手法を説明するための図である。ここでは、計算距離値をＤとし、距離画像生成物体検出装置１００の焦点距離をＦとする。実長ａの物体１１３の、計算距離画像上の画素数ｐは、以下の式（３）で表される。
ｐ＝ａ/（（Ｄ-Ｆ）/Ｆ）  ・・・（３）
【００６２】
本実施形態のフィルタパラメータ決定部１７２は、計算距離値Ｄと、物体１１３の、所定方向および当該方向に直交する方向の大きさａと、焦点距離Ｆとを用い、式（３）に従って、その物体１１３の両方向の画素数ｐをそれぞれ算出し、乗算することにより、物体１１３の、距離画像上での面積（占有画素数）を算出する。
【００６３】
フィルタパラメータ決定部１７２は、占有画素数から、最適な空間フィルタ３２１のサイズ（画素数）を決定する。上述のように、本実施形態では、当該占有画素数と略同等の大きさが最適であるため、この大きさ（占有画素数）を、空間フィルタ３２１のサイズと決定する。そして、サイズ決定後、係数を決定する。
【００６４】
空間フィルタ３２１の種類には、平均化フィルタや重み付けフィルタなどある。本実施形態では、後述するように、空間フィルタ３２１のサイズ（画素数）や係数を、物体１１３の距離により可変することが目的であるため、フィルタの種類は問わない。
【００６５】
空間フィルタ３２１の例を図８（ａ）〜図８（ｃ）に示す。図８（ａ）は、３×３画素の平均化フィルタ３２１ａの例であり、図８（ｂ）は、３×３画素の重みづけフィルタ３２１ｂの例であり、図８（ｃ）は、５×５画素の平均化フィルタ３２１ｃの例である。
【００６６】
空間フィルタ３２１のサイズを決定後、フィルタパラメータ決定部１７２は、各係数を決定する。平均化フィルタ３２１ａ、３２１ｃでは、係数は、空間フィルタ３２１を構成する各画素において同じ値とする。
【００６７】
一方重み付けフィルタ３２１ｂでは、空間フィルタ３２１を構成する各画素で、係数が異なる。重み付けフィルタ３２１ｂでは、予め定めた規則に従って設定する。このとき、空間フィルタ内の値の重み付けの分布が、空間フィルタ３２１のサイズによらず一定となるように各空間フィルタ３２１の値を設定することが望ましい。
【００６８】
例えば、平均化フィルタを用いる場合、図５（ａ）に示すように、物体１１３までの計算距離が１ｍの場合、サイズが５×５画素と決定されるため、各係数は、図８（ｃ）に示すように、それぞれ、１/２５とする。一方、図５（ｂ）に示すように、物体１１３までの計算距離が２ｍの場合、サイズが３×３画素と決定されるため、各係数は、図８（ａ）に示すように、それぞれ、１／９とする。
【００６９】
なお、空間フィルタ３２１の種類に関しては、距離に応じて、異なる種類の空間フィルタ３２１を用いるよう構成してもよい。
【００７０】
［時間フィルタ］
次に、距離画像を平滑化する時間フィルタ３２２の最適なサイズ（フレーム数）が、物体１１３が同一（速度も同一）であれば、センサ１２０からの距離によって異なることを説明する。
【００７１】
図９（ａ）、図９（ｂ）、および、図９（ｃ）は、図５（ａ）と同一環境で、物体１１３が移動している場合の、時間的に連続する３つのフレームの距離画像２１０ａ、２１０ｂ、２１０ｃである。ここでは、物体１１３は、距離画像の上方から下方に移動している。
【００７２】
例えば、上述の、水平画角および垂直画角が全角６０度で画素数１２８×１２８画素のセンサ１２０において、フレームレート３０ｆｐｓで、水平方向に時速１．０ｋｍ／ｈで移動する直径１５ｃｍの物体１１３を撮影すると仮定する。なお、以下において、センサ１２０と物体１１３との距離とは、画像中心付近の画素の視野範囲に物体１１３が来たときの距離とする。
【００７３】
任意の画素（以後、対象画素と呼ぶ）（水平アドレスｘ、垂直アドレスｙ）の撮像視野内に物体１１３が差し掛かり、通り過ぎるまでのフレーム数は、センサ１２０から物体１１３までの距離が１ｍの場合、同フレーム数は、４．２５となる。また、同距離が３ｍの場合、３．７６となる。よって、距離が１ｍの場合は４フレーム、距離が３ｍの場合は、３フレームが、時間フィルタ３２２の最適なサイズである。
【００７４】
このように、同一の物体１１３が同一速度で同一方向に移動している場合であっても、物体１１３の、センサ１２０からの距離によって、物体１１３の、距離画像上での占有画素数が異なるため、それに伴い、最適な時間フィルタ３２２のフレーム数は異なる。
【００７５】
センサ１２０の撮像範囲（撮像視野）は既知であるため、物体１１３の大きさ、距離、および移動速度とフレームレートとが分かれば、当該物体１１３が、当該画素の撮像視野内に存在する期間、すなわち、フレーム数を算出できる。
【００７６】
具体的には、任意の画素（以後、対象画素と呼ぶ）（水平アドレスｘ、垂直アドレスｙ）の撮像視野内に物体１１３が差し掛かり、通り過ぎるまでのフレーム数ｎは、下記の式（４）および式（５）で算出される。
【数４】
2015175751.tif 000005
ここで、Ｗは物体１１３の大きさ（ｍ）、Ｄは物体１１３までの計算距離（ｍ）、ｘは対象画素の水平アドレス、Θはセンサ１２０の画角（ｄｅｇ）、Ｎは占有画素数、Ｖは物体１１３の移動速度（ｍ／ｓ）、ｆはフレームレート（ｆ／ｓ）である。添え字Ｈを付したものは、その水平方向（画像の水平方向）成分を意味する。また、添え字Ｖを付したものは、その垂直方向（画像の垂直方向）成分を意味する。
【００７７】
本実施形態のフィルタパラメータ決定部１７２は、物体１１３の大きさ、移動速度、および計算距離値と、センサの画角および占有画素数と、フレームレートとを用い、上記式（４）および式（５）に従って、水平方向のフレーム数ｎＨおよび垂直方向のフレーム数ｎＶを算出する。そして、算出したｎＨおよびｎＶの、いずれか少ない値を時間フィルタ３２２の最適サイズ（フレーム数）とする。
【００７８】
フィルタパラメータ決定部１７２は、最適な時間フィルタ３２２のサイズを決定後、その係数を決定する。
【００７９】
所定の時間ｔに取得した距離画像の、所定の画素の画素値をＰ（ｔ）とし、サイズがｎフレームの時間フィルタ３２２を施す場合、平滑化後の当該画素の画素値Ｐ’（ｔ）は、以下の数（６）で表される。
【数６】
2015175751.tif 000006
ここで、ｔ−ｉは、時間ｔに取得した距離画像からｉフレーム前の距離画像を取得した時間であり、Ｆ（ｔ）は、時間ｔに取得した距離画像に適用する時間フィルタ３２２の係数である。
【００８０】
時間フィルタ３２２の種類には、平均化フィルタや重みづけフィルタなどがある。本実施形態では、後述するように、時間フィルタ３２２のサイズ（適用フレーム数）を、物体１１３の大きさ、速度、および物体１１３までの距離により可変することが目的であり、フィルタの種類は問わない。
【００８１】
空間フィルタ３２１同様、平均化フィルタは、各フレームの係数が同一な時間フィルタ３２２である。また、重み付けフィルタは、フレーム毎に異なる係数を付すフィルタである。
【００８２】
例えば、上記式（６）の時間フィルタ３２２において、例えば、ｎ＝３とすると、（Ｆ（ｔ），Ｆ（ｔ−１），Ｆ（ｔ−２））＝（１／３，１／３，１／３）であれば、平均化フィルタであり、（Ｆ（ｔ），Ｆ（ｔ−１），Ｆ（ｔ−２））＝（５／９，３／９，１／９）であれば、重みづけフィルタとなる。
【００８３】
フィルタパラメータ決定部１７２は、平均化フィルタであれば、各係数を同一のものとして設定する。一方、重み付けフィルタの場合、予め定めた規則に従って、設定する。このとき、時間フィルタ３２２内での値の重み付けの分布が、時間フィルタ３２２のフレーム数によらず一定になるように各時間フィルタ３２２の値を設定することが望ましい。
【００８４】
例えば、平均化フィルタを用いる場合、物体１１３までの距離が１ｍの場合、最適なサイズが４フレームと決定される。このため、フィルタ係数は、（Ｆ（ｔ），Ｆ（ｔ−１），Ｆ（ｔ−２），Ｆ（ｔ−３））＝（１／４，１／４，１／４，１／４）と決定される。一方、物体１１３までの距離が３ｍの場合、最適なサイズが３フレームと決定される。従って、フィルタ係数は、（Ｆ（ｔ），Ｆ（ｔ−１），Ｆ（ｔ−２））＝（１／３，１／３，１／３）と決定される。
【００８５】
［平滑化画像生成部］
平滑化画像生成部１７３は、決定したパラメータのフィルタ（空間フィルタ３２１および時間フィルタ３２２）を適用し、平滑化後の距離値を画素値とする平滑化距離画像を生成する。本実施形態では、フィルタを、距離画像算出前の、蓄積電荷からなる蓄積電荷画像に適用する。このため、フィルタで蓄積電荷を平滑化する蓄積電荷画像補正部１７４と、補正後の蓄積電荷画像の画素値（蓄積電荷）から、上記式（１）に従って、距離値を算出する距離値算出部１７５と、を備える。
【００８６】
[蓄積電荷画像補正部］
蓄積電荷画像補正部１７４は、蓄積電荷画像に決定したパラメータのフィルタを適用して平滑化し、平滑化後の画素値として、画素毎の平滑化後の蓄積電荷を得る。
【００８７】
本実施形態では、距離画像を上記式（１）および式（２）に従って算出する。このため、電荷蓄積部１５０毎の蓄積電荷画像にフィルタを適用するのではなく、画素毎の、式（２）で用いる差分値、Ｃ１−Ｃ３、Ｃ２−Ｃ４を画素値とする蓄積電荷画像（差分蓄積電荷画像）を生成し、この差分蓄積電荷画像にフィルタを適用する。これにより、計算量を低減する。
【００８８】
そして、差分蓄積電荷画像毎に、フィルタパラメータ決定部１７２でパラメータを決定したフィルタを適用し、各差分蓄積電荷画像の画素値を平滑化することにより補正する。
【００８９】
なお、本実施形態では、差分蓄積電荷画像にフィルタを適用しているが、これに限定されない。蓄積電荷画像そのものにフィルタを適用して平滑化し、補正後の各蓄積電荷を得てもよい。
【００９０】
［距離値算出部］
距離値算出部１７５は、平滑化後の差分蓄積電荷画像の画素値である蓄積電荷（Ｃ１−Ｃ３，Ｃ２−Ｃ４）を用い、画素毎の距離値（平滑化後の距離値）を算出する。距離値は、上記式（１）および式（２）を用いて算出する。
【００９１】
平滑化画像生成部１７３は、算出された距離値を画素値とする画像を平滑化距離画像とし、距離画像生成部１７０は、平滑化距離画像を距離画像として出力する。
【００９２】
［フィルタ適用例］
図１０に、図９（ａ）、図９（ｂ）、図９（ｃ）の時間的に連続した距離画像２１０ａ、２１０ｂ、２１０ｃに、本実施形態のフィルタパラメータ決定部１７２が決定した最適なパラメータの空間フィルタ３２１と時間フィルタ３２２とを施した後の距離画像２２０を示す。
【００９３】
一般に、空間フィルタ３２１を適用し、平滑化することで、領域のエッジ部の距離が、周囲の領域の距離値と混ざり合い、ボケたような画像となる。さらに、時間フィルタ３２２を施すことで、物体の移動方向に尾を引いたような画像となる。しかし、本実施形態では、これら空間フィルタ３２１と時間フィルタ３２２のパラメータを、上記に述べたような物体１１３の大きさ、距離、速度に応じた値とし、画素毎に異なる値とする。
【００９４】
これにより、例えば、頭部領域２０１の中央部の画素は、頭部領域２０１内の画素のみを用いて平滑化される。従って、床など、頭部領域２０１以外の領域の距離の影響を受けずに平滑化でき、平滑化の効果を最大限得ることができる。すなわち、フィルタ効果により距離のバラつきが減少する。よって、物体１１３の距離を精度よく取得することが可能となる。
【００９５】
［物体検出部］
次に、物体検出部１８０について説明する。物体検出部１８０は、フィルタ適用後の距離画像２２０上で、大きさが既知の物体１１３の有無を検出する。
【００９６】
空間フィルタ３２１および時間フィルタ３２２を施した距離画像２２０は、図１０に示すように、物体１１３の形状を正確に表した画像ではない。しかし、本実施形態では、上述のように、計算距離値に応じて、すなわち、距離画像２２０上の、物体１１３が占める画素数に応じて、最適なパラメータを有する空間フィルタ３２１および時間フィルタ３２２を適用している。このため、特に物体１１３の中心部において、精度の良い距離値が得られる。従って、本実施形態の、物体検出部１８０では、この領域の距離値を物体の正確な距離値とし、物体を検出する。
【００９７】
具体的には、物体検出部１８０は、距離画像２２０上の極値の有無で、物体１１３の有無を判別する。すなわち、極値を検出し、極値があれば、物体１１３有りと判別する。また、物体１１３有りと判別した場合、その極値を取る画素の距離値を、物体１１３の距離値とする。
【００９８】
図１０の例では、センサ１２０と背景との距離よりも、センサ１２０と物体１１３との距離の方が近くなるため、物体検出部１８０は、フィルタ後の距離画像上の極小値（極近値）の有無で物体検出とする。また、その極小値の距離値を、物体１１３の距離値とする。
【００９９】
なお、物体１１３の正確な形状を取得する場合は、物体検出部１８０で物体１１３と検出された画素、すなわち、極小値を有する画素の距離値と類似した距離値を持つ画素を、フィルタ適用前の距離画像から抽出する。抽出する画素は、例えば、予め閾値を決定しておき、極小値との差が当該閾値以内の画素とする。
【０１００】
これにより、エッジが鮮明な物体の形状を正確に取得することができる。
【０１０１】
本実施形態の距離画像生成部１７０による距離画像生成処理および物体検出処理の流れを図１１に示す。
【０１０２】
本図に示すように、本実施形態の距離画像生成部１７０は、各電荷蓄積部１５０に蓄積された蓄積電荷（Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４）をそれぞれ画素値とする蓄積電荷画像を、電荷蓄積部１５０毎に生成する(ステップＳ１１０１）。ここでは、４枚の蓄積電荷画像が生成される。
【０１０３】
距離画像生成部１７０は、蓄積電荷Ｃ１による蓄積電荷画像を第一の蓄積電荷画像ＩＣ１、蓄積電荷Ｃ２による蓄積電荷画像を第二の蓄積電荷画像ＩＣ２、蓄積電荷Ｃ３による蓄積電荷画像を第三の蓄積電荷画像ＩＣ３、蓄積された蓄積電荷Ｃ４による蓄積電荷画像を第四の蓄積電荷画像ＩＣ４とすると、上記式（２）に従って、第一の蓄積電荷画像ＩＣ１と第三の蓄積電荷画像ＩＣ３との差分蓄積電荷画像ＤＩ１と、第二の蓄積電荷画像ＩＣ２と第四の蓄積電荷画像ＩＣ４との差分蓄積電荷画像ＤＩ２とを算出する（ステップＳ１１０２、Ｓ１１０３）。
【０１０４】
その後、計算距離画像生成部１７１は、差分蓄積電荷画像ＤＩ１、ＤＩ２の各画素値を用いて、式（２）および式（１）に従って計算距離値を算出し、計算距離画像ＤＤを生成する(ステップＳ１１０４）。
【０１０５】
そして、フィルタパラメータ決定部１７２は、各画素の距離値から、空間フィルタ３２１および時間フィルタ３２２のパラメータを決定する（ステップＳ１１０５）。
【０１０６】
そして、蓄積電荷画像補正部１７４は、決定したパラメータの空間フィルタ３２１および時間フィルタ３２２を、ステップＳ１１０２、Ｓ１１０３で算出した差分蓄積電荷画像ＤＩ１、ＤＩ２にそれぞれ適用し（ステップＳ１１０６）、平滑化後の差分蓄積電荷画像ＦＤＩ１，ＦＤＩ２を得る（ステップＳ１１０７、Ｓ１１０８）。
【０１０７】
平滑化画像生成部１７３および距離値算出部１７５は、平滑化後の差分蓄積電荷画像ＦＤＩ１，ＦＤＩ２の各画素値を用いて、式（２）および式（１）から、平滑化後の距離画像（平滑化距離画像）ＦＤＤの各画素値を算出し、平滑化距離画像ＦＤＤを生成する(ステップＳ１１０９）。
【０１０８】
そして、物体検出部１８０は、生成された平滑化距離画像ＦＤＤ上で、上記演算により物体１１３を検出する（ステップＳ１１１０）。
【０１０９】
なお、本実施形態の距離画像生成物体検出装置１００は、ＣＰＵと、メモリと、記憶装置とを備える。電荷振分部１３０、制御部１４０、距離画像生成部１７０、および物体検出部１８０は、ＣＰＵが、予め記憶装置に格納されたプログラムを、メモリにロードして実行することにより実現される。
【０１１０】
また、本実施形態の距離画像生成物体検出装置１００は、物体検出部１８０が独立して構成されていてもよい。すなわち、光源部１１０と、光電変換部（センサ）１２０と、電荷振分部１３０と、制御部１４０と、電荷蓄積部１５０と、距離画像生成部１７０と、を備える距離画像生成装置と、物体検出部１８０を備える物体検出装置と、別箇独立の構成であってもよい。この場合、距離画像生成部１７０と物体検出部１８０とは、相互にデータを送受信可能な構成とする。
【０１１１】
以上説明したように、本実施形態の距離画像生成装置は、対象空間に変調した変調光を照射する光源を備える光源部１１０と、前記光源部１１０から照射され、前記対象空間内の対象物１１３の表面で反射した反射光を含む光を受光して電荷に変換する光電変換素子を複数の画素についてそれぞれ備えるセンサ部１２０と、前記光電変換素子ごとに複数設けられた電荷蓄積部１５０と、前記変調光の変調に同期して、前記光電変換素子により変換された電荷を前記複数の電荷蓄積部に振り分ける電荷振分部１３０と、前記複数の電荷蓄積部１５０に蓄積された蓄積電荷を用いて画素値が距離値である距離画像を生成する距離画像生成部１７０と、を備え、前記距離画像生成部１７０は、前記複数の電荷蓄積部１５０の前記蓄積電荷に演算処理を施して画素毎に計算距離値を得、当該計算距離値を画素値とする計算距離画像を生成する計算距離画像生成部１７０と、前記計算距離画像における前記対象物１１３の計算距離値および予め保持する当該対象物１１３の大きさの情報に応じて、平滑化に用いるフィルタのパラメータを画素毎に決定するフィルタパラメータ決定部１７２と、各前記電荷蓄積部１５０の蓄積電荷を画素値とする蓄積電荷画像に前記決定したパラメータのフィルタを適用して平滑化し、平滑化距離画像を得る平滑化画像生成部１７３と、を備え、前記平滑化距離画像を前記距離画像とする。
【０１１２】
このように、本実施形態によれば、計算で得た距離値により定まる、計算距離画像上の物体１１３の大きさに応じて、各画素に最適なフィルタパラメータを決定する。そして、そのパラメータのフィルタを、蓄積電荷を画素値とする蓄積電荷画像に適用し、平滑化後の蓄積電荷画像から、距離画像を得る。本実施形態では、距離画像上の、検出対象の物体１１３が占める画素数に応じて最適なパラメータを有するフィルタを適用して距離画像を補正しているため、補正後の距離画像は、ノイズやばらつきの低減された、物体検出に最適な距離画像となる。
【０１１３】
従って、本実施形態によれば、このような距離画像上で物体１１３を検出するため、タイムオブフライト方式の距離画像センサを用い、高い精度で物体１１３を検出できる。
【０１１４】
また、本実施形態では、距離画像算出の基となる蓄積電荷画像に対し、フィルタを施し、平滑化する。このように、位相情報にフィルタを施すことで、低反射率物体や遠距離など、反射光の強度が弱い環境であっても、より正確にフィルタ効果を得ることができる。
【０１１５】
本実施形態は、例えば、所定の領域への侵入者を検出、所定領域を通過する人数のカウント、工場のラインを流れる物体の位置や大きさの検出等に適用することができる。
【符号の説明】
【０１１６】
１００：距離画像生成物体検出装置、１１０：光源部、１１１：変調光、１１２：入射光、１１３：物体、１１４：変調信号、１１５：ゲート信号、１２０：センサ、１２０：光電変換部、１３０：電荷振分部、１４０：制御部、１５０：電荷蓄積部、１７０：距離画像生成部、１７１：計算距離画像生成部、１７２：フィルタパラメータ決定部、１７３：平滑化画像生成部、１７４：蓄積電荷画像補正部、１７５：距離値算出部、１８０：物体検出部、２００ａ：距離画像、２００ｂ：距離画像、２０１：頭部領域、２０２：肩領域、２１０ａ：距離画像、２１０ｂ：距離画像、２１０ｃ：距離画像、２２０：距離画像、３２１：空間フィルタ、３２１ａ：平均化フィルタ、３２１ｂ：重み付けフィルタ、３２１ｃ：平均化フィルタ、３２２：時間フィルタ、３２３：三次元フィルタ
【図１】
2015175751.tif 000007
【図２】
2015175751.tif 000008
【図３】
2015175751.tif 000009
【図４】
2015175751.tif 000010
【図７】
2015175751.tif 000011
【図８】
2015175751.tif 000012
【図１１】
2015175751.tif 000013
【図５】
2015175751.tif 000014
【図６】
2015175751.tif 000015
【図９】
2015175751.tif 000016
【図１０】
2015175751.tif 000017