(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
エッジを検出するための第１設定値に基づいて画像から抽出された複数のエッジ線分のうち、２本のエッジ線分の間の中心線を特定し、
前記中心線に関して前記複数のエッジ線分のうち特定のエッジ線分と線対称となる位置において、エッジ線分が抽出されていない場合、前記第１設定値よりもエッジが検出されやすい第２設定値に基づいて、前記線対称となる位置におけるエッジ線分抽出を行う、
処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【請求項２】
前記コンピュータは、前記特定のエッジ線分と前記中心線との距離が所定距離よりも小さい場合、前記第２設定値に基づいて前記線対称となる位置における前記エッジ線分抽出を行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理プログラム。
【請求項３】
前記コンピュータは、前記特定のエッジ線分の位置と、前記線対称となる位置との間の領域において、画素値の対称性が存在する場合、前記第２設定値に基づいて前記線対称となる位置における前記エッジ線分抽出を行うことを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理プログラム。
【請求項４】
前記コンピュータは、前記２本のエッジ線分の位置の対称性を示す第１対称性スコア、又は前記２本のエッジ線分の間の領域における画素値の対称性を示す第２対称性スコアのうち、少なくとも一方に基づいて、前記２本のエッジ線分の対称性を示す第３対称性スコアを求め、前記第３対称性スコアが所定の条件を満たす場合、前記２本のエッジ線分の間の中心線を特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プログラム。
【請求項５】
前記コンピュータは、前記複数のエッジ線分のうち、前記２本のエッジ線分を含む第１エッジ線分ペアとは異なる第２エッジ線分ペアに含まれる２本のエッジ線分の間の中心線を特定し、前記第１エッジ線分ペアと前記第２エッジ線分ペアとが所定の位置関係を有する場合、前記第１エッジ線分ペアの前記中心線と前記第２エッジ線分ペアの前記中心線とを統合し、統合後の中心線に関して前記特定のエッジ線分と線対称となる位置を求め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プログラム。
【請求項６】
前記コンピュータは、前記第２設定値に基づいて前記線対称となる位置から抽出したエッジ線分を用いて、前記画像内において物体を表す物体領域の水平方向の幅を計算し、前記水平方向の幅を用いて前記画像内における前記物体領域の下端位置を推定し、前記下端位置と前記画像を撮影した撮像装置の設置情報とに基づいて、前記撮像装置と前記物体との距離を計算することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理プログラム。
【請求項７】
エッジを検出するための第１設定値に基づいて画像から抽出された複数のエッジ線分のうち、２本のエッジ線分の間の中心線を特定する特定部と、
前記中心線に関して前記複数のエッジ線分のうち特定のエッジ線分と線対称となる位置において、エッジ線分が抽出されていない場合、前記第１設定値よりもエッジが検出されやすい第２設定値に基づいて、前記線対称となる位置におけるエッジ線分抽出を行う抽出部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
コンピュータが、
エッジを検出するための第１設定値に基づいて画像から抽出された複数のエッジ線分のうち、２本のエッジ線分の間の中心線を特定し、
前記中心線に関して前記複数のエッジ線分のうち特定のエッジ線分と線対称となる位置において、エッジ線分が抽出されていない場合、前記第１設定値よりもエッジが検出されやすい第２設定値に基づいて、前記線対称となる位置におけるエッジ線分抽出を行う、
ことを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理プログラム、画像処理装置、及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
移動体に搭載された撮像装置により撮影した映像から、静止している物体を検出する技術が知られている。車両に搭載された撮像装置により撮影したカラー画像からエッジ画像を生成し、エッジ画像に含まれる画像の対称性に基づいて物体幅を検出する技術も知られている（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−２２８９９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の物体検出装置によれば、エッジ画像に含まれる物体の輪郭線の特徴から、少ない演算量で物体の位置と大きさを検出することができる。しかし、エッジ画像において輪郭線の一部が欠落している場合、物体が正しく検出されないことがある。
【０００５】
なお、かかる問題は、画像から物体の領域を検出する場合に限らず、画像から対称性の高い形状を有する他の領域を検出する場合においても生ずるものである。
【０００６】
１つの側面において、本発明は、画像から対称性の高い形状を有する領域を高精度に検出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの案では、画像処理プログラムは、以下の処理をコンピュータに実行させる。
（１）コンピュータは、エッジを検出するための第１設定値に基づいて画像から抽出された複数のエッジ線分のうち、２本のエッジ線分の間の中心線を特定する。
（２）コンピュータは、中心線に関して特定のエッジ線分と線対称となる位置において、エッジ線分が抽出されていない場合、第１設定値よりもエッジが検出されやすい第２設定値に基づいて、その位置におけるエッジ線分抽出を行う。
【発明の効果】
【０００８】
１つの実施形態によれば、画像から対称性の高い形状を有する領域を高精度に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】物体の輪郭線が欠落した画像を示す図である。
【図２】画像処理装置の機能的構成図である。
【図３】画像処理のフローチャートである。
【図４】対称性の高い物体の形状を示す図である。
【図５】対称性に基づく輪郭線抽出処理を示す図である。
【図６】画像処理装置の具体例を示す機能的構成図である。
【図７】画像処理の具体例を示すフローチャートである。
【図８】輪郭線抽出処理のフローチャートである。
【図９】エッジ点Ａに隣接する３画素を示す図である。
【図１０】エッジ点Ｂと接続可能なエッジ点Ｃを示す図である。
【図１１】対称性判定処理のフローチャートである。
【図１２】対称性スコア計算処理のフローチャートである。
【図１３】形状対称性スコア計算処理のフローチャートである。
【図１４】画素値対称性スコア計算処理のフローチャートである。
【図１５】中心線計算処理のフローチャートである。
【図１６】中心線統合処理を示す図である。
【図１７】対称性に基づく輪郭線抽出処理のフローチャートである。
【図１８】物体検出処理のフローチャートである。
【図１９】距離推定処理のフローチャートである。
【図２０】人間の輪郭線を示す図である。
【図２１】情報処理装置の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
画像から抽出されるエッジ線分は、画像から検出されたエッジ点を接続することで生成されるエッジ点連結部分に対応し、始点及び終点を有する有限長の曲線部分又は直線部分である。エッジ線分は物体の輪郭線を表すことが多いため、以下では、エッジ線分を輪郭線と記すことがある。
【００１１】
図１は、物体の輪郭線が欠落した画像の例を示している。画像１０１は、車両１０２を正面から撮影した正面画像又は背面から撮影した背面画像に対応する。画像１０１内の車両１０２の右側の領域１０３において、垂直方向の輪郭線付近の輝度変化が小さいため、輪郭線の特徴がノイズとして埋もれてしまう。このため、特許文献１の技術では、領域１０３から輪郭線が抽出されず、車両１０２の形状の対称性が低くなるため、車両１０２を正しく検出することが困難になる。
【００１２】
このように、輪郭線付近の輝度変化が小さい場合に輪郭線を抽出するために、輝度変化の参照範囲を拡大する方法、輝度変化に対する閾値を緩和する方法等が考えられる。しかし、これらの方法では、輪郭線の特徴とともに様々なノイズも抽出されるため、誤検出の発生等の性能低下を招くことになる。
【００１３】
図２は、実施形態の画像処理装置の機能的構成例を示している。画像処理装置２０１は、特定部２１１及び抽出部２１２を含む。特定部２１１は、画像から抽出された２本のエッジ線分の間の中心線を特定し、抽出部２１２は、特定された中心線に基づいて、画像内のエッジ線分が抽出されていない位置からエッジ線分を抽出する。
【００１４】
図３は、図２の画像処理装置２０１が行う画像処理の例を示すフローチャートである。まず、特定部２１１は、エッジを検出するための第１設定値に基づいて画像から抽出された複数のエッジ線分のうち、２本のエッジ線分の間の中心線を特定する（ステップ３０１）。次に、抽出部２１２は、中心線に関して特定のエッジ線分と線対称となる位置において、エッジ線分が抽出されていない場合、第１設定値よりもエッジが検出されやすい第２設定値に基づいて、その位置におけるエッジ線分抽出を行う（ステップ３０２）。
【００１５】
図２の画像処理装置２０１によれば、画像から対称性の高い形状を有する領域を高精度に検出することができる。
【００１６】
図４は、対称性の高い物体の形状の例を示している。図１の車両１０２の形状は、中心線４０１に関して線対称であり、左側の輪郭線４１１と右側の輪郭線４１２は、左右対称な位置に現れる。このような立体物の形状に関する知識を利用することで、形状の対称性に基づいて輪郭線の位置を推定することができる。そして、推定した位置を含む周辺領域の画像特徴を強調することで、ノイズに埋もれている輪郭線をノイズから分離することが可能になる。
【００１７】
図５は、対称性に基づく輪郭線抽出処理の例を示している。まず、特定部２１１は、画像１０１から抽出された輪郭線４１１、輪郭線５０１、及び輪郭線５０２について、画素値及び位置の対称性を評価し、左右対称な輪郭線ペアとして、輪郭線５０１及び輪郭線５０２を抽出する。そして、特定部２１１は、輪郭線５０１と輪郭線５０２の水平方向における中心を、中心線４０１として特定する。中心線４０１は、車両１０２の鉛直方向の中心線に対応する。
【００１８】
次に、抽出部２１２は、輪郭線ペアとして抽出されなかった輪郭線４１１について、中心線４０１に関して輪郭線４１１と線対称となる位置を、左右対称な輪郭線が存在する輪郭線位置として推定する。そして、抽出部２１２は、推定した輪郭線位置を含む領域５１１においてエッジを検出するための設定値を変更し、変更後の設定値に基づいて領域５１１から新たに検出されたエッジから、輪郭線を抽出する。例えば、エッジ強度に対する閾値を設定値として用いた場合、領域５１１内における閾値を小さくすることで、エッジが検出されやすくなり、輪郭線が抽出される可能性が高くなる。
【００１９】
このような対称性に基づく輪郭線抽出処理によれば、画像に写った物体の輪郭線付近の輝度変化が小さく、輪郭線の特徴がノイズとして埋もれるような場合であっても、輪郭線を抽出することが可能になり、物体を正しく検出することができる。
【００２０】
図６は、図２の画像処理装置２０１の具体例を示している。図６の画像処理装置２０１は、特定部２１１、抽出部２１２、映像入力部６１１、特徴点抽出部６１２、輪郭線抽出部６１３、物体検出部６１４、出力部６１５、及び記憶部６１６を含む。特定部２１１は、対称性判定部６２１及び中心線計算部６２２を含む。
【００２１】
例えば、駐車場で車両が発車する直前に、接触する可能性のある周囲の車両、歩行者等の静止物体を車載カメラの画像から検出し、物体の存在をドライバに通知する安全支援システムにおいて、画像処理装置２０１を用いることができる。この場合、撮像装置６０１は、車両に搭載された１台の単眼カメラであってもよい。車両の正面と背面のように、複数箇所に撮像装置６０１を設置することも可能である。
【００２２】
画像処理装置２０１は、例えば、ハードウェア回路として実装することができる。この場合、画像処理装置２０１の各構成要素を個別の回路として実装してもよく、１つの集積回路として実装してもよい。
【００２３】
図７は、図６の画像処理装置２０１が行う画像処理の具体例を示すフローチャートである。まず、映像入力部６１１は、撮像装置６０１が撮影した映像を取得し、その映像に含まれる各時刻の画像６３１を記憶部６１６に格納する（ステップ７０１）。
【００２４】
撮像装置６０１が出力する映像がアナログ映像である場合、映像入力部６１１は、各時刻のアナログ画像をデジタル画像に変換し、変換後のデジタル画像を画像６３１として格納する。撮像装置６０１が出力する映像がカラー映像である場合、映像入力部６１１は、各時刻のカラー画像をモノクロ画像に変換し、変換後のモノクロ画像を画像６３１として格納してもよい。複数の撮像装置６０１が設置されている場合、それぞれの撮像装置６０１が撮影した映像から画像６３１が取得される。
【００２５】
次に、特徴点抽出部６１２は、画像６３１からエッジを検出し、検出したエッジから特徴点画像６３２を生成して、記憶部６１６に格納する（ステップ７０２）。このとき、特徴点抽出部６１２は、例えば、Sobelフィルタのような微分オペレータを画像６３１に作用させて、微分処理によって各画素のエッジ強度を求める。次に、特徴点抽出部６１２は、求めたエッジ強度と閾値とを比較し、閾値以上のエッジ強度を有する領域をエッジとして検出する。
【００２６】
そして、特徴点抽出部６１２は、検出したエッジの細線化処理を行ってエッジ点を決定し、決定したエッジ点を含む特徴点画像６３２を生成する。細線化処理では、例えば、各画素のエッジ強度が水平方向に隣接する２画素のエッジ強度と比較され、中央のエッジ強度がピーク値であれば、その画素がエッジ点に決定される。
【００２７】
次に、輪郭線抽出部６１３は、特徴点画像６３２から輪郭線を抽出し、抽出した輪郭線を表す輪郭線情報６３３を記憶部６１６に格納する（ステップ７０３）。特定部２１１の対称性判定部６２１は、抽出された輪郭線同士の水平方向における対称性を判定して、対称性を有する２本の輪郭線の組み合わせを決定し、輪郭線ペア６３４として記憶部６１６に格納する（ステップ７０４）。
【００２８】
例えば、対称性判定部６２１は、２本の輪郭線の位置の対称性を示す形状対称性スコア、又は２本の輪郭線の間の領域における画素値の対称性を示す画素値対称性スコアのうち、少なくとも一方に基づいて、それらの輪郭線の対称性を示す対称性スコアを求める。そして、対称性判定部６２１は、２本の輪郭線の対称性スコアが所定の条件を満たす場合、それらの輪郭線が対称性を有すると判定する。
【００２９】
次に、中心線計算部６２２は、輪郭線ペア６３４に含まれる２本の輪郭線の間の中心線を特定し、特定した中心線を表す中心線情報６３５を記憶部６１６に格納する（ステップ７０５）。例えば、中心線計算部６２２は、ある輪郭線ペアに含まれる２本の輪郭線と、別の輪郭線ペアに含まれる２本の輪郭線とが、所定の位置関係を有する場合、それらの輪郭線ペアからそれぞれ特定した２本の中心線を統合する。そして、中心線計算部６２２は、統合後の中心線を表す中心線情報６３５を生成する。
【００３０】
次に、抽出部２１２は、輪郭線ペア６３４に含まれない輪郭線について、中心線に関して線対称となる輪郭線を、画像６３１から抽出し、それらの輪郭線の組み合わせを輪郭線ペア６３４に追加する（ステップ７０６）。例えば、抽出部２１２は、輪郭線ペア６３４に含まれない輪郭線と中心線との距離が所定距離よりも小さい場合、線対称となる輪郭線が存在すると推定する。また、抽出部２１２は、輪郭線ペア６３４に含まれない輪郭線の位置と、中心線に関して線対称となる位置との間の領域において、画素値の対称性が存在する場合、線対称となる輪郭線が存在すると推定する。
【００３１】
そして、抽出部２１２は、線対称となる位置を含む領域から、ステップ７０２で用いたエッジ強度の閾値よりも小さな閾値を用いてエッジを検出し、輪郭線を抽出する。図５の輪郭線４１１は、輪郭線ペア６３４に含まれない輪郭線に対応し、領域５１１は、線対称となる位置を含む領域に対応する。
【００３２】
次に、物体検出部６１４は、輪郭線情報６３３を用いて、画像６３１から物体を表す物体領域を検出し、検出された物体領域を含む検出結果６３６を記憶部６１６に格納し、出力部６１５は、検出結果６３６を出力する（ステップ７０７）。
【００３３】
図８は、図７のステップ７０３における輪郭線抽出処理の例を示すフローチャートである。この輪郭線抽出処理では、特徴点画像６３２の下端から上端へ向かって、各ラインに含まれる各エッジ点について接続判定を行い、エッジ点同士を接続することで、輪郭線が生成される。そして、各輪郭線に含まれる複数のエッジ点に対して、同じ輪郭線ＩＤ（輪郭線識別情報）が付与される。
【００３４】
まず、輪郭線抽出部６１３は、特徴点画像６３２内の１つのエッジ点を、エッジ点Ａとして選択する（ステップ８０１）。次に、輪郭線抽出部６１３は、エッジ点Ａを含むラインよりも１本上のラインに含まれ、エッジ点Ａに隣接する３画素に、エッジ点が存在するか否かをチェックする（ステップ８０２）。
【００３５】
図９は、エッジ点Ａに隣接する３画素の例を示している。エッジ点Ａの左上の画素９０１、エッジ点Ａの上の画素９０２、及びエッジ点Ａの右上の画素９０３が、エッジ点Ａに隣接する３画素に対応する。
【００３６】
３画素のいずれかにエッジ点が存在する場合（ステップ８０２，ＹＥＳ）、輪郭線抽出部６１３は、３画素のうち複数の画素にエッジ点が存在するか否かをチェックする（ステップ８０３）。複数の画素にエッジ点が存在する場合（ステップ８０３，ＹＥＳ）、輪郭線抽出部６１３は、それらのエッジ点のうち最適なエッジ点を、エッジ点Ｂとして選択する（ステップ８０４）。最適なエッジ点としては、例えば、エッジ点Ａのエッジ強度により近いエッジ強度を有するエッジ点を選択してもよく、エッジ点Ａを含む輪郭線の傾きにより近い傾きでエッジ点Ａと接続可能なエッジ点を選択してもよい。
【００３７】
次に、輪郭線抽出部６１３は、エッジ点Ｂが輪郭線として登録済みか否かをチェックする（ステップ８０５）。エッジ点Ｂに対して輪郭線ＩＤが既に付与されている場合、エッジ点Ｂは登録済みと判定され、エッジ点Ｂに対して輪郭線ＩＤが付与されていない場合、エッジ点Ｂは未登録と判定される。
【００３８】
エッジ点Ｂが未登録である場合（ステップ８０５，ＮＯ）、輪郭線抽出部６１３は、エッジ点Ａと同じラインに含まれ、エッジ点Ｂと接続可能な他のエッジ点Ｃが存在するか否かをチェックする（ステップ８０６）。
【００３９】
図１０は、エッジ点Ｂと接続可能なエッジ点Ｃの例を示している。図１０（ａ）のエッジ点Ｂは、エッジ点Ａの上に隣接している。エッジ点Ａの左に隣接するエッジ点Ｃは、エッジ点Ｂにも隣接しているため、エッジ点Ｂと接続可能である。また、図１０（ｂ）のエッジ点Ｂは、エッジ点Ａの左上に隣接している。エッジ点Ａの左側にあるエッジ点Ｃは、エッジ点Ｂに隣接しているため、エッジ点Ｂと接続可能である。
【００４０】
エッジ点Ｃが存在する場合（ステップ８０６，ＹＥＳ）、輪郭線抽出部６１３は、エッジ点Ａとエッジ点Ｃとを比較して、いずれが最適なエッジ点であるかを判定する（ステップ８０７）。最適なエッジ点としては、例えば、エッジ点Ｂのエッジ強度により近いエッジ強度を有するエッジ点を選択してもよく、エッジ点Ｂを含む輪郭線の傾きにより近い傾きでエッジ点Ｂと接続可能なエッジ点を選択してもよい。
【００４１】
エッジ点Ｃを最適なエッジ点と判定した場合（ステップ８０７，ＹＥＳ）、輪郭線抽出部６１３は、エッジ点Ｂ及びエッジ点Ｃに対して同じ輪郭線ＩＤを付与することで、エッジ点Ｂとエッジ点Ｃとを接続する（ステップ８０８）。エッジ点Ｃが登録済みである場合、エッジ点Ｃの輪郭線ＩＤがエッジ点Ｂに対して付与され、エッジ点Ｃが未登録である場合、新たな輪郭線ＩＤがエッジ点Ｂ及びエッジ点Ｃに対して付与される。
【００４２】
次に、輪郭線抽出部６１３は、特徴点画像６３２内のすべてのエッジ点を処理したか否かをチェックする（ステップ８１０）。未処理のエッジ点が残っている場合（ステップ８１０，ＮＯ）、輪郭線抽出部６１３は、次のエッジ点について、ステップ８０１以降の処理を繰り返す。
【００４３】
一方、エッジ点Ａを最適なエッジ点と判定した場合（ステップ８０７，ＮＯ）、輪郭線抽出部６１３は、エッジ点Ａ及びエッジ点Ｂに対して同じ輪郭線ＩＤを付与することで、エッジ点Ａとエッジ点Ｂとを接続する（ステップ８０９）。エッジ点Ａが登録済みである場合、エッジ点Ａの輪郭線ＩＤがエッジ点Ｂに対して付与され、エッジ点Ａが未登録である場合、新たな輪郭線ＩＤがエッジ点Ａ及びエッジ点Ｂに対して付与される。そして、輪郭線抽出部６１３は、ステップ８１０以降の処理を行う。
【００４４】
３画素のいずれにもエッジ点が存在しない場合（ステップ８０２，ＮＯ）、又はエッジ点Ｂが登録済みである場合（ステップ８０５，ＹＥＳ）、輪郭線抽出部６１３は、ステップ８１０以降の処理を行う。１画素にのみエッジ点が存在する場合（ステップ８０３，ＮＯ）、輪郭線抽出部６１３は、そのエッジ点をエッジ点Ｂとして選択して、ステップ８０５以降の処理を行う。エッジ点Ｃが存在しない場合（ステップ８０６，ＮＯ）、輪郭線抽出部６１３は、ステップ８０９以降の処理を行う。
【００４５】
そして、すべてのエッジ点を処理した場合（ステップ８１０，ＹＥＳ）、輪郭線抽出部６１３は、輪郭線ＩＤ毎にエッジ点の情報を含む輪郭線情報６３３を生成する（ステップ８１１）。このとき、輪郭線抽出部６１３は、複数のエッジ点が接続されたエッジ線分のうち、所定個数以上のエッジ点が接続されたエッジ線分を、輪郭線として抽出してもよい。
【００４６】
輪郭線情報６３３は、例えば、輪郭線ＩＤ、輪郭線の長さ（エッジ点の個数）、各エッジ点の位置等を含む。特徴点画像６３２の水平方向及び垂直方向をそれぞれｘ軸及びｙ軸とすると、エッジ点の位置は、ｘ座標及びｙ座標により表される。
【００４７】
図１１は、図７のステップ７０４における対称性判定処理の例を示すフローチャートである。まず、対称性判定部６２１は、輪郭線情報６３３に含まれる２本の輪郭線の対称性を示す対称性スコアを計算する（ステップ１１０１）。２本の輪郭線の対称性が高いほど、対称性スコアは小さくなり、２本の輪郭線の対称性が低いほど、対称性スコアは大きくなる。
【００４８】
次に、対称性判定部６２１は、対称性スコアと閾値とを比較し（ステップ１１０２）。対称性スコアが閾値以下である場合（ステップ１１０２，ＹＥＳ）、それらの輪郭線を輪郭線ペア６３４として記憶部６１６に格納する（ステップ１１０３）。輪郭線ペア６３４は、例えば、２本の輪郭線の輪郭線ＩＤを含む。そして、対称性判定部６２１は、輪郭線情報６３３に含まれるすべての輪郭線を処理したか否かをチェックする（ステップ１１０４）。未処理の輪郭線が残っている場合（ステップ１１０４，ＮＯ）、対称性判定部６２１は、ステップ１１０１以降の処理を繰り返す。
【００４９】
対称性スコアが閾値よりも大きい場合（ステップ１１０２，ＮＯ）、対称性判定部６２１は、ステップ１１０４以降の処理を行う。そして、すべての輪郭線を処理した場合（ステップ１１０４，ＹＥＳ）、対称性判定部６２１は、処理を終了する。
【００５０】
図１２は、図１１のステップ１１０１における対称性スコア計算処理の例を示すフローチャートである。まず、対称性判定部６２１は、ｙ軸方向における２本の輪郭線の重複位置を計算する（ステップ１２０１）。例えば、一方の輪郭線に含まれる１つのエッジ点のｙ座標が、他方の輪郭線に含まれる１つのエッジ点のｙ座標と一致する場合、そのｙ座標が重複位置に決定される。
【００５１】
次に、対称性判定部６２１は、それらの輪郭線が重複するか否かをチェックする（ステップ１２０２）。例えば、対称性判定部６２１は、各輪郭線に含まれるエッジ点の個数に対する重複位置の個数の割合を表す重複率を計算する。そして、対称性判定部６２１は、２本の輪郭線の重複率が所定値以上である場合、２本の輪郭線は重複すると判定し、いずれか一方の重複率が所定値未満である場合、２本の輪郭線は重複しないと判定する。
【００５２】
２本の輪郭線が重複する場合（ステップ１２０２，ＹＥＳ）、対称性判定部６２１は、それらの輪郭線の位置の対称性を示す形状対称性スコアを計算する（ステップ１２０３）。次に、対称性判定部６２１は、それらの輪郭線の間の領域における画素値の対称性を示す画素値対称性スコアを計算する（ステップ１２０４）。そして、対称性判定部６２１は、調整係数ｗ１及び調整係数ｗ２を用いて、次式により、対称性スコアを計算する（ステップ１２０５）。
対称性スコア＝ｗ１×形状対称性スコア＋ｗ２×画素値対称性スコア      （１）
【００５３】
式（１）のｗ１及びｗ２は、正の実数である。式（１）によれば、形状対称性スコアが大きいほど、対称性スコアも大きくなり、画素値対称性スコアが大きいほど、対称性スコアも大きくなる。
【００５４】
図１３は、図１２のステップ１２０３における形状対称性スコア計算処理の例を示すフローチャートである。まず、対称性判定部６２１は、２本の輪郭線の重複位置のうち１つのｙ座標を選択する（ステップ１３０１）。次に、対称性判定部６２１は、そのｙ座標における一方の輪郭線のエッジ点のｘ座標と、他方の輪郭線のエッジ点のｘ座標とから、それらのエッジ点の中点位置を計算する（ステップ１３０２）。そして、対称性判定部６２１は、２本の輪郭線の重複位置を示す、すべてのｙ座標を選択したか否かをチェックする（ステップ１３０３）。未選択のｙ座標が残っている場合（ステップ１３０３，ＮＯ）、対称性判定部６２１は、ステップ１３０１以降の処理を繰り返す。
【００５５】
すべてのｙ座標を選択した場合（ステップ１３０３，ＹＥＳ）、対称性判定部６２１は、計算した複数の中点位置の直線性に基づいて、形状対称性スコアを計算する（ステップ１３０４）。例えば、対称性判定部６２１は、複数の中点位置を用いて近似直線を計算し、近似直線と各中点位置との距離を計算し、近似直線から複数の中点位置までの距離の平均値を、形状対称性スコアとして用いることができる。
【００５６】
形状対称性スコアが小さいほど、中点位置の直線性が高くなるため、２本の輪郭線の位置の対称性が高くなる。一方、形状対称性スコアが大きいほど、中点位置の直線性が低くなるため、２本の輪郭線の位置の対称性が低くなる。
【００５７】
図１４は、図１２のステップ１２０４における画素値対称性スコア計算処理の例を示すフローチャートである。ステップ１４０１及びステップ１４０２の処理は、図１３のステップ１３０１及びステップ１３０２の処理と同様である。
【００５８】
対称性判定部６２１は、選択したｙ座標が示す水平方向のライン上で、中点位置を境界として、左側の輪郭線から中点位置までの左側部分と、右側の輪郭線から中点位置までの右側部分との間で、画素値の差分積算値を計算する（ステップ１４０３）。
【００５９】
例えば、画像６３１において、選択したｙ座標が示す水平方向のライン上の左側部分に含まれるｉ番目（ｉは２以上の整数）の画素ｐｉの画素値をｐｖｉとする。また、中点位置に関して画素ｐｉと対称な位置に存在する右側部分の画素ｑｉの画素値をｑｖｉとする。このとき、左側部分のすべての画素ｐｉについて、ｐｖｉとｑｖｉの差分の絶対値｜ｐｖｉ−ｑｖｉ｜を積算することで、画素値の差分積算値が計算される。画素値としては、例えば、輝度値が用いられる。
【００６０】
次に、対称性判定部６２１は、左側部分のすべての画素について画素値の差分を計算したか否かをチェックする（ステップ１４０４）。積算していない画素が残っている場合（ステップ１４０４，ＮＯ）、対称性判定部６２１は、ステップ１４０３の処理を繰り返す。
【００６１】
左側部分のすべての画素について画素値の差分を計算した場合（ステップ１４０４，ＹＥＳ）、対称性判定部６２１は、２本の輪郭線の重複位置を示す、すべてのｙ座標を選択したか否かをチェックする（ステップ１４０５）。未選択のｙ座標が残っている場合（ステップ１４０５，ＮＯ）、対称性判定部６２１は、ステップ１４０１以降の処理を繰り返す。
【００６２】
すべてのｙ座標を選択した場合（ステップ１４０５，ＹＥＳ）、対称性判定部６２１は、計算した複数の差分積算値に基づいて、画素値対称性スコアを計算する（ステップ１４０６）。例えば、対称性判定部６２１は、複数の差分積算値の平均値を、画素値対称性スコアとして用いることができる。
【００６３】
画素値対称性スコアが小さいほど、中点位置の左右における画素値の相違度が小さくなるため、２本の輪郭線の間の領域における画素値の対称性が高くなる。一方、画素値対称性スコアが大きいほど、中点位置の左右における画素値の相違度が大きくなるため、２本の輪郭線の間の領域における画素値の対称性が低くなる。
【００６４】
なお、撮像装置６０１が出力する映像がカラー映像である場合、映像入力部６１１は、各時刻のカラー画像を記憶部６１６に格納することもできる。この場合、対称性判定部６２１は、カラー画像のＲＧＢ値、色差信号等を画素値として用いて、画素値対称性スコアを計算してもよい。
【００６５】
図１１の対称性判定処理によれば、輪郭線情報６３３に含まれる輪郭線の中から、対称性の高い物体の輪郭線を特定して、左右対称となる２本の輪郭線の組み合わせを生成することができる。
【００６６】
図１２のステップ１２０５では、形状対称性スコアと画素値対称性スコアの重み付き加算により対称性スコアを計算しているが、形状対称性スコア又は画素値対称性スコアのいずれか一方を対称性スコアとして用いてもよい。
【００６７】
図１５は、図７のステップ７０５における中心線計算処理の例を示すフローチャートである。まず、中心線計算部６２２は、輪郭線ペア６３４に含まれる２本の輪郭線から、中心線候補を計算する（ステップ１５０１）。例えば、中心線計算部６２２は、図１３のステップ１３０４と同様にして、２本の輪郭線の中点位置を用いて近似直線を計算し、その近似直線を中心線候補として用いることができる。２本の輪郭線の組み合わせが複数存在する場合は、複数の中心線候補が生成される。
【００６８】
次に、中心線計算部６２２は、複数の中心線候補が存在するか否かをチェックする（ステップ１５０２）。複数の中心線候補が存在する場合（ステップ１５０２，ＹＥＳ）、中心線計算部６２２は、２本の中心線候補を選択し、それらの中心線候補が統合可能か否かを判定する（ステップ１５０３）。
【００６９】
例えば、特徴点画像６３２において、一方の中心線候補の計算に用いた輪郭線ペアのｘ座標の範囲が、他方の中心線候補の計算に用いた輪郭線ペアのｘ座標の範囲に含まれる場合、２本の中心線候補は統合可能と判定される。輪郭線ペアのｘ座標の範囲は、２本の輪郭線に含まれるエッジ点のｘ座標の最小値から最大値までの間の区間に対応する。
【００７０】
２本の中心線候補が統合可能である場合（ステップ１５０３，ＹＥＳ）、中心線計算部６２２は、それらの中心線候補を統合して、１本の中心線候補を生成する（ステップ１５０４）。統合後の中心線候補は、２本の中心線候補のうち、ｘ座標の範囲が広い方の輪郭線ペアから計算された中心線候補であってもよく、より長い輪郭線ペアから計算された中心線候補であってもよい。
【００７１】
図１６は、中心線統合処理の例を示している。この例では、輪郭線１６０１及び輪郭線１６０２の輪郭線ペアから中心線候補１６１１が計算され、輪郭線１６０３及び輪郭線１６０４の輪郭線ペアから中心線候補１６１２が計算される。この場合、輪郭線１６０１及び輪郭線１６０２のｘ座標の範囲１６２１は、輪郭線１６０３及び輪郭線１６０４のｘ座標の範囲１６２２に含まれる。そこで、中心線候補１６１１と中心線候補１６１２が統合され、中心線候補１６１１が削除されて、中心線候補１６１２が残される。
【００７２】
次に、中心線計算部６２２は、すべての中心線候補を処理したか否かをチェックする（ステップ１５０５）。未処理の中心線候補が残っている場合（ステップ１５０５，ＮＯ）、中心線計算部６２２は、ステップ１５０３以降の処理を繰り返す。２本の中心線候補が統合可能ではない場合（ステップ１５０３，ＮＯ）、中心線計算部６２２は、ステップ１５０５以降の処理を行う。
【００７３】
そして、すべての中心線候補を処理した場合（ステップ１５０５，ＹＥＳ）、中心線計算部６２２は、削除されずに残った１本以上の中心線候補を中心線に決定し、決定した中心線を表す中心線情報６３５を生成する（ステップ１５０６）。一方、１本の中心線候補のみが存在する場合（ステップ１５０２，ＮＯ）、中心線計算部６２２は、その中心線候補を中心線に決定し、決定した中心線を表す中心線情報６３５を生成する（ステップ１５０６）。
【００７４】
図１５の中心線計算処理によれば、輪郭線ペア６３４から計算される複数の中心線候補を統合して、物体の形状を検出するために最適な中心線を特定することができる。
【００７５】
図１７は、図７のステップ７０６における輪郭線抽出処理の例を示すフローチャートである。まず、抽出部２１２は、中心線情報６３５を参照して、特徴点画像６３２内に中心線が存在するか否かをチェックする（ステップ１７０１）。
【００７６】
中心線が存在する場合（ステップ１７０１，ＹＥＳ）、抽出部２１２は、輪郭線情報６３３に含まれる輪郭線のうち、輪郭線ペア６３４に含まれない１本の輪郭線を選択する（ステップ１７０２）。そして、抽出部２１２は、選択した輪郭線と、中心線情報６３５に含まれる１本の中心線との距離を、所定距離と比較する（ステップ１７０３）。例えば、輪郭線の重心と中心線との間のｘ軸方向における距離が、所定距離と比較される。
【００７７】
輪郭線と中心線との距離が所定距離よりも小さい場合（ステップ１７０３，ＹＥＳ）、抽出部２１２は、中心線を境界とする画素値対称性スコアを計算し、画素値対称性スコアと閾値とを比較する（ステップ１７０４）。このとき、抽出部２１２は、輪郭線の位置と、中心線に関してその輪郭線と線対称となる位置との間の領域において、図１４の画素値対称性スコア計算処理と同様にして、画素値対称性スコアを計算する。この場合、中点位置として中心線上の点が用いられる。画素値対称性スコアが閾値以下である場合、画素値の対称性が存在すると判定され、画素値対称性スコアが閾値よりも大きい場合、画素値の対称性が存在しないと判定される。
【００７８】
輪郭線と中心線との距離が所定距離よりも小さい場合、その輪郭線は中心線の計算に用いた輪郭線ペアを含む物体の輪郭線である可能性が高いと考えられる。さらに、画素値の対称性が存在する場合、その輪郭線と線対称となる位置に、その物体の未抽出の輪郭線が存在する可能性が高いと考えられる。
【００７９】
そこで、画素値対称性スコアが閾値以下である場合（ステップ１７０４，ＹＥＳ）、抽出部２１２は、エッジ強度の閾値をより小さな閾値に変更し、特徴点画像６３２内の線対称となる位置を含む領域から、輪郭線を抽出する（ステップ１７０５）。線対称となる位置を含む領域は、特徴点画像６３２全体ではなく、特徴点画像６３２内の所定サイズの領域である。抽出部２１２は、図７のステップ７０２と同様にして、変更後の閾値を用いてその領域からエッジを検出し、ステップ７０３と同様にして、検出したエッジから輪郭線を抽出する。
【００８０】
次に、抽出部２１２は、輪郭線が抽出されたか否かをチェックする（ステップ１７０６）。輪郭線が抽出された場合（ステップ１７０６，ＹＥＳ）、抽出部２１２は、選択した輪郭線と抽出した輪郭線の位置の対称性を示す形状対称性スコアを計算し、形状対称性スコアと閾値とを比較する（ステップ１７０７）。
【００８１】
このとき、抽出部２１２は、中点位置として中心線上の点を用いて、図１３の形状対称性スコア計算処理と同様にして、形状対称性スコアを計算する。形状対称性スコアが閾値以下である場合、位置の対称性が存在すると判定され、形状対称性スコアが閾値よりも大きい場合、位置の対称性が存在しないと判定される。
【００８２】
形状対称性スコアが閾値以下である場合（ステップ１７０７，ＹＥＳ）、抽出部２１２は、選択した輪郭線及び抽出した輪郭線の輪郭線ＩＤを、１つの輪郭線ペアとして、輪郭線ペア６３４に追加する（ステップ１７０８）。そして、抽出部２１２は、抽出した輪郭線のエッジ点の情報を、輪郭線情報６３３に追加する。
【００８３】
次に、抽出部２１２は、中心線情報６３５に含まれるすべての中心線を処理したか否かをチェックする（ステップ１７０９）。未処理の中心線が残っている場合（ステップ１７０９，ＮＯ）、抽出部２１２は、ステップ１７０３以降の処理を繰り返す。
【００８４】
輪郭線と中心線との距離が所定距離以上である場合（ステップ１７０３，ＮＯ）、又は画素値対称性スコアが閾値よりも大きい場合（ステップ１７０４，ＮＯ）、抽出部２１２は、ステップ１７０９以降の処理を行う。輪郭線が抽出されなかった場合（ステップ１７０６，ＮＯ）、又は形状対称性スコアが閾値よりも大きい場合（ステップ１７０７，ＮＯ）、抽出部２１２は、ステップ１７０９以降の処理を行う。
【００８５】
すべての中心線を処理した場合（ステップ１７０９，ＹＥＳ）、輪郭線ペア６３４に含まれないすべての輪郭線を選択したか否かをチェックする（ステップ１７１０）。未選択の輪郭線が残っている場合（ステップ１７１０，ＮＯ）、抽出部２１２は、ステップ１７０２以降の処理を繰り返す。
【００８６】
そして、輪郭線ペア６３４に含まれないすべての輪郭線を選択した場合（ステップ１７１０，ＹＥＳ）、抽出部２１２は、処理を終了する。また、中心線情報６３５が生成されておらず、中心線が存在しない場合（ステップ１７０１，ＮＯ）、抽出部２１２は、処理を終了する。
【００８７】
図１７の輪郭線抽出処理によれば、一部の輪郭線がノイズに埋もれてしまった場合でも、輪郭線位置を推定してエッジ強度の閾値を緩和することで、ノイズに埋もれている輪郭線を抽出することができる。
【００８８】
図１８は、図７のステップ７０７における物体検出処理の例を示すフローチャートである。まず、物体検出部６１４は、輪郭線ペア６３４に含まれる２本の輪郭線を同じ物体の輪郭線として統合するクラスタリングを行う（ステップ１８０１）。そして、物体検出部６１４は、輪郭線情報６３３に含まれるエッジ点のｘ座標及びｙ座標から、２本の輪郭線に外接する矩形を求め、求めた矩形をクラスタ領域に決定する。
【００８９】
次に、物体検出部６１４は、近接して密集している複数の輪郭線を同じ物体の輪郭線として統合するクラスタリングを行う（ステップ１８０２）。例えば、物体検出部６１４は、輪郭線情報６３３に含まれるエッジ点のｘ座標及びｙ座標から、隣接する２本の輪郭線の距離を計算し、所定距離よりも近い距離に存在する輪郭線同士を、同じ物体の輪郭線に決定する。そして、物体検出部６１４は、同じ物体の複数の輪郭線に外接する矩形を求め、求めた矩形をクラスタ領域に決定する。
【００９０】
次に、物体検出部６１４は、ステップ１８０１で求めた輪郭線ペア毎のクラスタ領域と、ステップ１８０２で求めた近接輪郭線のクラスタ領域とを統合して、物体領域を生成する（ステップ１８０３）。例えば、物体検出部６１４は、あるクラスタ領域の一部が別のクラスタ領域と重複する場合、それらのクラスタ領域を同じ物体の領域とみなして、２つのクラスタ領域に外接する矩形を求め、求めた矩形を新たなクラスタ領域に決定する。物体検出部６１４は、このような統合処理をすべての重複するクラスタ領域に対して繰り返し、最終的に生成された各クラスタ領域を、物体を表すクラスタ領域に決定する。
【００９１】
そして、物体検出部６１４は、画像６３１内におけるクラスタ領域の位置に基づいて、３次元空間における撮像装置６０１と物体との距離を推定する（ステップ１８０４）。
【００９２】
図１９は、図１８のステップ１８０４における距離推定処理の例を示すフローチャートである。この距離推定処理では、撮像装置６０１が地面に対して静止していると仮定して、画像６３１内における物体の位置が推定され、推定した位置を用いて、撮像装置６０１と物体との距離が計算される。このとき、撮像装置６０１の設置情報から、撮像装置６０１の地面に対する相対位置及び角度が求められ、相対位置及び角度を用いた幾何学的計算により、画像６３１内における位置が３次元空間内における位置に変換される。
【００９３】
まず、物体検出部６１４は、求めたクラスタ領域に物体の下端が含まれていない場合を想定し、ステップ１９０１及びステップ１９０２において、物体全体を含む物体領域の下端位置を推定する。具体的には、物体検出部６１４は、クラスタ領域の水平方向の幅を計算し（ステップ１９０１）、計算した幅を用いて、画像６３１内における物体領域の下端位置を推定する（ステップ１９０２）。
【００９４】
物体の幅及び高さがあらかじめ分かっている場合、物体検出部６１４は、画像６３１内における位置と３次元空間内における位置との幾何学的関係に基づいて、クラスタ領域の幅から物体領域の高さを推定することができる。例えば、物体が車幅Ｗ及び車高Ｈの車両である場合、クラスタ領域の幅、車幅Ｗ、及び車高Ｈから、幾何学的関係に基づいて、車両を表す物体領域の高さが計算される。
【００９５】
そして、物体検出部６１４は、画像６３１内において、クラスタ領域の上端から物体領域の高さだけ下方に移動した位置を、物体領域の下端位置として推定する。物体領域の下端位置は地面上に存在すると考えられるため、この下端位置を基準として、撮像装置６０１と物体との距離を計算することができる。
【００９６】
次に、物体検出部６１４は、推定した下端位置の妥当性を検証するために、下端位置を含む所定の領域内にエッジが存在するか否かをチェックする（ステップ１９０３）。所定の領域内にエッジが存在する場合（ステップ１９０３，ＹＥＳ）、物体検出部６１４は、推定した下端位置を物体位置に設定する（ステップ１９０４）。そして、物体検出部６１４は、クラスタ領域の上端、左端、及び右端と推定した下端位置とによって囲まれる矩形を物体領域に設定し、その物体領域を含む検出結果６３６を生成する。
【００９７】
次に、物体検出部６１４は、幾何学的関係に基づいて、画像６３１内における物体位置を３次元空間内における物体位置に変換し、３次元空間内における撮像装置６０１と物体位置との距離を計算する（ステップ１９０５）。
【００９８】
一方、所定の領域内にエッジが存在しない場合（ステップ１９０３，ＮＯ）、物体検出部６１４は、クラスタ領域の下端位置を物体位置に設定する（ステップ１９０６）。そして、物体検出部６１４は、クラスタ領域を物体領域に設定し、その物体領域を含む検出結果６３６を生成して、ステップ１９０５の処理を行う。
【００９９】
出力部６１５は、物体検出部６１４が生成した検出結果６３６を用いて、物体領域を強調した画像６３１を画面上に表示してもよく、撮像装置６０１と物体との距離を表示してもよい。安全支援システムにおいて、撮像装置６０１と物体との距離が所定距離よりも小さい場合に、出力部６１５がドライバに対する警告音声を出力してもよい。
【０１００】
ところで、安全支援システムにおいて検出対象となる対称性の高い物体は、他の車両に限られず、歩行者等の人間である場合もある。この場合、画像から人間の形状を表す輪郭線が抽出される。
【０１０１】
図２０は、人間の輪郭線の例を示している。画像２００１は、人間２００２を正面から撮影した正面画像又は背面から撮影した背面画像に対応する。画像２００１に対して図７の画像処理を行うことで、人間２００２を含む領域２００３から、人間２００２の形状を表す複数の輪郭線が抽出される。このとき、一部の輪郭線がノイズに埋もれてしまった場合でも、輪郭線位置を推定することで、領域２００３を正しく検出することができる。
【０１０２】
図２及び図６の画像処理装置２０１の構成は一例に過ぎず、画像処理装置２０１の用途又は条件に応じて、一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、エッジ検出処理、輪郭線抽出処理、及び物体検出処理が画像処理装置２０１の外部で行われる場合は、映像入力部６１１、特徴点抽出部６１２、輪郭線抽出部６１３、及び物体検出部６１４を省略することができる。
【０１０３】
図３、図７、図８、図１１〜図１５、及び図１７〜図１９のフローチャートは一例に過ぎず、画像処理装置２０１の構成又は条件に応じて一部の処理を省略又は変更してもよい。例えば、図７の画像処理において、エッジ検出処理、輪郭線抽出処理、及び物体検出処理が画像処理装置２０１の外部で行われる場合は、ステップ７０１〜ステップ７０３及びステップ７０７の処理を省略することができる。
【０１０４】
図８のステップ８０２において、輪郭線抽出部６１３は、エッジ点Ａを含むラインよりも１本上のラインに含まれる３画素だけでなく、その両側の画素を含む、より多くの画素を探索対象として、エッジ点を探索してもよい。図１１の対称性判定処理において、２本の輪郭線の対称性が高いほど小さくなる対称性スコアの代わりに、２本の輪郭線の対称性が高いほど大きくなる対称性スコアを用いてもよい。
【０１０５】
図１２の対称性スコア計算処理において、形状対称性スコアのみを対称性スコアとして用いる場合は、ステップ１２０４及びステップ１２０５の処理を省略することができる。また、画素値対称性スコアのみを対称性スコアとして用いる場合は、ステップ１２０３及びステップ１２０５の処理を省略することができる。
【０１０６】
図１７の輪郭線抽出処理において、ステップ１７０３又はステップ１７０４のいずれか一方の処理を省略してもよく、さらにステップ１７０７の処理を省略してもよい。ステップ１７０５において、抽出部２１２は、エッジ強度の閾値の代わりに、微分オペレータの係数等の別の設定値を、エッジがより検出されやすい設定値に変更して、輪郭線を抽出してもよい。
【０１０７】
図１、図４、図５、及び図２０の画像は一例に過ぎず、画像処理装置２０１の構成又は条件に応じて、別の画像が撮影されることもある。図９及び図１０のエッジ点は一例に過ぎず、撮影された画像に応じて、別のエッジ点が検出されることもある。図１６の輪郭線ペア及び中心線候補は一例に過ぎず、撮影された画像に応じて、輪郭線ペア及び中心線候補が生成されることもある。
【０１０８】
図２及び図６の画像処理装置２０１は、ハードウェア回路として実装することもでき、図２１に示すような情報処理装置（コンピュータ）を用いて実装することもできる。
【０１０９】
図２１の情報処理装置は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）２１０１、メモリ２１０２、入力装置２１０３、出力装置２１０４、補助記憶装置２１０５、媒体駆動装置２１０６、及びネットワーク接続装置２１０７を備える。これらの構成要素はバス２１０８により互いに接続されている。図６の撮像装置６０１は、バス２１０８に接続されていてもよい。
【０１１０】
メモリ２１０２は、例えば、Read Only Memory（ＲＯＭ）、Random Access Memory（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリであり、処理に用いられるプログラム及びデータを格納する。メモリ２１０２は、図６の記憶部６１６として用いることができる。
【０１１１】
ＣＰＵ２１０１（プロセッサ）は、例えば、メモリ２１０２を利用してプログラムを実行することにより、図２及び図６の特定部２１１及び抽出部２１２として動作する。ＣＰＵ２１０１は、メモリ２１０２を利用してプログラムを実行することにより、図６の映像入力部６１１、特徴点抽出部６１２、輪郭線抽出部６１３、物体検出部６１４、対称性判定部６２１、及び中心線計算部６２２としても動作する。
【０１１２】
入力装置２１０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、オペレータ又はユーザからの指示や情報の入力に用いられる。出力装置２１０４は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、オペレータ又はユーザへの問い合わせ又は指示、及び処理結果の出力に用いられる。出力装置２１０４は、図６の出力部６１５として用いることができる。処理結果は、検出結果６３６であってもよい。
【０１１３】
補助記憶装置２１０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。補助記憶装置２１０５は、ハードディスクドライブ又はフラッシュメモリであってもよい。補助記憶装置２１０５は、図６の記憶部６１６として用いることができる。情報処理装置は、補助記憶装置２１０５にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ２１０２にロードして使用することができる。
【０１１４】
媒体駆動装置２１０６は、可搬型記録媒体２１０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体２１０９は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等である。可搬型記録媒体２１０９は、Compact Disk Read Only Memory（ＣＤ−ＲＯＭ）、Digital Versatile Disk（ＤＶＤ）、Universal Serial Bus（ＵＳＢ）メモリ等であってもよい。オペレータ又はユーザは、この可搬型記録媒体２１０９にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ２１０２にロードして使用することができる。
【０１１５】
このように、処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、メモリ２１０２、補助記憶装置２１０５、又は可搬型記録媒体２１０９のような、物理的な（非一時的な）記録媒体である。
【０１１６】
ネットワーク接続装置２１０７は、Local Area Network、Wide Area Network等の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェースである。ネットワーク接続装置２１０７は、図６の出力部６１５として用いることができる。情報処理装置は、プログラム及びデータを外部の装置からネットワーク接続装置２１０７を介して受信し、それらをメモリ２１０２にロードして使用することができる。
【０１１７】
情報処理装置は、ネットワーク接続装置２１０７を介して、ユーザ端末から処理要求を受信し、検出結果６３６をユーザ端末へ送信することもできる。
【０１１８】
なお、情報処理装置が図２１のすべての構成要素を含む必要はなく、用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、情報処理装置がユーザ端末から通信ネットワーク経由で処理要求を受信する場合は、入力装置２１０３及び出力装置２１０４を省略してもよい。また、可搬型記録媒体２１０９又は通信ネットワークを利用しない場合は、媒体駆動装置２１０６又はネットワーク接続装置２１０７を省略してもよい。
【０１１９】
開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。
【０１２０】
図１乃至図２１を参照しながら説明した実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
エッジを検出するための第１設定値に基づいて画像から抽出された複数のエッジ線分のうち、２本のエッジ線分の間の中心線を特定し、
前記中心線に関して前記複数のエッジ線分のうち特定のエッジ線分と線対称となる位置において、エッジ線分が抽出されていない場合、前記第１設定値よりもエッジが検出されやすい第２設定値に基づいて、前記線対称となる位置におけるエッジ線分抽出を行う、
処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
（付記２）
前記コンピュータは、前記特定のエッジ線分と前記中心線との距離が所定距離よりも小さい場合、前記第２設定値に基づいて前記線対称となる位置における前記エッジ線分抽出を行うことを特徴とする付記１記載の画像処理プログラム。
（付記３）
前記コンピュータは、前記特定のエッジ線分の位置と、前記線対称となる位置との間の領域において、画素値の対称性が存在する場合、前記第２設定値に基づいて前記線対称となる位置における前記エッジ線分抽出を行うことを特徴とする付記１又は２記載の画像処理プログラム。
（付記４）
前記コンピュータは、前記２本のエッジ線分の位置の対称性を示す第１対称性スコア、又は前記２本のエッジ線分の間の領域における画素値の対称性を示す第２対称性スコアのうち、少なくとも一方に基づいて、前記２本のエッジ線分の対称性を示す第３対称性スコアを求め、前記第３対称性スコアが所定の条件を満たす場合、前記２本のエッジ線分の間の中心線を特定することを特徴とする付記１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理プログラム。
（付記５）
前記コンピュータは、前記複数のエッジ線分のうち、前記２本のエッジ線分を含む第１エッジ線分ペアとは異なる第２エッジ線分ペアに含まれる２本のエッジ線分の間の中心線を特定し、前記第１エッジ線分ペアと前記第２エッジ線分ペアとが所定の位置関係を有する場合、前記第１エッジ線分ペアの前記中心線と前記第２エッジ線分ペアの前記中心線とを統合し、統合後の中心線に関して前記特定のエッジ線分と線対称となる位置を求めることを特徴とする付記１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理プログラム。
（付記６）
前記コンピュータは、前記第２設定値に基づいて前記線対称となる位置から抽出したエッジ線分を用いて、前記画像内において物体を表す物体領域の水平方向の幅を計算し、前記水平方向の幅を用いて前記画像内における前記物体領域の下端位置を推定し、前記下端位置と前記画像を撮影した撮像装置の設置情報とに基づいて、前記撮像装置と前記物体との距離を計算することを特徴とする付記１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理プログラム。
（付記７）
前記物体は車両であり、前記画像は、前記車両の正面画像又は背面画像であり、前記中心線は、前記車両の鉛直方向の中心線に対応することを特徴とする付記６記載の画像処理プログラム。
（付記８）
エッジを検出するための第１設定値に基づいて画像から抽出された複数のエッジ線分のうち、２本のエッジ線分の間の中心線を特定する特定部と、
前記中心線に関して前記複数のエッジ線分のうち特定のエッジ線分と線対称となる位置において、エッジ線分が抽出されていない場合、前記第１設定値よりもエッジが検出されやすい第２設定値に基づいて、前記線対称となる位置におけるエッジ線分抽出を行う抽出部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
（付記９）
前記抽出部は、前記特定のエッジ線分と前記中心線との距離が所定距離よりも小さい場合、前記第２設定値に基づいて前記線対称となる位置における前記エッジ線分抽出を行うことを特徴とする付記８記載の画像処理装置。
（付記１０）
前記抽出部は、前記特定のエッジ線分の位置と、前記線対称となる位置との間の領域において、画素値の対称性が存在する場合、前記第２設定値に基づいて前記線対称となる位置における前記エッジ線分抽出を行うことを特徴とする付記８又は９記載の画像処理装置。
（付記１１）
前記特定部は、前記２本のエッジ線分の位置の対称性を示す第１対称性スコア、又は前記２本のエッジ線分の間の領域における画素値の対称性を示す第２対称性スコアのうち、少なくとも一方に基づいて、前記２本のエッジ線分の対称性を示す第３対称性スコアを求め、前記第３対称性スコアが所定の条件を満たす場合、前記２本のエッジ線分の間の中心線を特定することを特徴とする付記８乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
（付記１２）
コンピュータが、
エッジを検出するための第１設定値に基づいて画像から抽出された複数のエッジ線分のうち、２本のエッジ線分の間の中心線を特定し、
前記中心線に関して前記複数のエッジ線分のうち特定のエッジ線分と線対称となる位置において、エッジ線分が抽出されていない場合、前記第１設定値よりもエッジが検出されやすい第２設定値に基づいて、前記線対称となる位置におけるエッジ線分抽出を行う、
ことを特徴とする画像処理方法。
（付記１３）
前記コンピュータは、前記特定のエッジ線分と前記中心線との距離が所定距離よりも小さい場合、前記第２設定値に基づいて前記線対称となる位置における前記エッジ線分抽出を行うことを特徴とする付記１２記載の画像処理方法。
（付記１４）
前記コンピュータは、前記特定のエッジ線分の位置と、前記線対称となる位置との間の領域において、画素値の対称性が存在する場合、前記第２設定値に基づいて前記線対称となる位置における前記エッジ線分抽出を行うことを特徴とする付記１２又は１３記載の画像処理方法。
（付記１５）
前記コンピュータは、前記２本のエッジ線分の位置の対称性を示す第１対称性スコア、又は前記２本のエッジ線分の間の領域における画素値の対称性を示す第２対称性スコアのうち、少なくとも一方に基づいて、前記２本のエッジ線分の対称性を示す第３対称性スコアを求め、前記第３対称性スコアが所定の条件を満たす場合、前記２本のエッジ線分の間の中心線を特定することを特徴とする付記１２乃至１４のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【符号の説明】
【０１２１】
１０１、６３１、２００１  画像
１０２  車両
１０３、５１１、２００３  領域
２０１  画像処理装置
２１１  特定部
２１２  抽出部
４０１  中心線
４１１、４１２、５０１、５０２、１６０１〜１６０４  輪郭線
６０１  撮像装置
６１１  映像入力部
６１２  特徴点抽出部
６１３  輪郭線抽出部
６１４  物体検出部
６１５  出力部
６１６  記憶部
６２１  対称性判定部
６２２  中心線計算部
６３２  特徴点画像
６３３  輪郭線情報
６３４  輪郭線ペア
６３５  中心線情報
６３６  検出結果
９０１〜９０３  画素
１６１１、１６１２  中心線候補
１６２１、１６２２  範囲
２００２  人間
２１０１  ＣＰＵ
２１０２  メモリ
２１０３  入力装置
２１０４  出力装置
２１０５  補助記憶装置
２１０６  媒体駆動装置
２１０７  ネットワーク接続装置
２１０８  バス
２１０９  可搬型記録媒体
【図１】
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【図２】
0006613921.tif 000003
【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】
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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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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