(57)【要約】【課題】  夜間において、標識を確実に認識することができる画像処理装置を提供すること。【解決手段】  入力された画像画素のＲＧＢ値から色判定を行う色判定処理部１１のステップＳ２の処理と、色判定処理部１１のステップＳ２の処理の色判定結果から、画像中の少なくとも色画素の数をカウントする各色画素数カウント及び削減率選定処理部１３と、色画素カウント値に基づいて、ＲＧＢ値の削減率を設定するＲＧＢ値削減率テーブル部１２と、ＲＧＢ値の削減率に基づいて、ＲＧＢ値の削減を行った画像を生成するＲＧＢ値削減画像生成部１４と、ＲＧＢ値削減画像のＲＧＢちから色判定を行う色判定処理部１１のステップＳ６の処理と、色判定処理部１１のステップＳ６の処理の色判定結果から、画像中の被認識物の認識処理を行う標識認識処理部１５を備えた。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画面画素の第１の色判定におけるいずれかの判定色の画素数に基づいて、ＲＧＢ値を変更し、第２の色判定を行う処理手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記処理手段は、
入力された画像画素のＲＧＢ値から色判定を行う第１色判定手段と、
第１色判定手段の色判定結果から、画像中の少なくとも色画素の数をカウントする色画素カウント手段と、
前記色画素カウント値に基づいて、ＲＧＢ値の削減率を設定する削減率設定手段と、
前記ＲＧＢ値の削減率に基づいて、ＲＧＢ値の削減を行った画像を生成するＲＧＢ値削減画像生成手段と、
ＲＧＢ値削減画像のＲＧＢ値から色判定を行う第２色判定手段と、
第２色判定手段の色判定結果から、画像中の被認識物の認識処理を行う認識処理手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記色画素カウント手段は、赤色画素の数をカウントするものであり、
前記削減率設定手段は、Ｒ値の削減率を設定するものであり、
前記ＲＧＢ値削減画像生成手段は、Ｒ値の削減を行った画像を生成するものである、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載の画像処理装置において、
前記認識処理手段は、少なくとも道路標識の認識処理をラベリング処理とパターンマッチング処理により行うものである、ことを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、他車のナンバーや道路標識を画像から認識するために画像処理を行う画像処理装置の技術分野に属する。
【背景技術】
【０００２】
従来では、印刷物検査装置による検査の結果得られる不良画像と基準画像のそれぞれから不良位置に対応する部分のＲＧＢ値素値を抽出し、このＲＧＢ画素値と、ＲＧＢとＹＭＣＫの対応関係を示す色判定データベース内のＲＧＢ値との相関を求め、相関の高いＲＧＢ値に対応するＹＭＣＫ値を選択することにより、不良画像、基準画像それぞれに対応するＹＭＣＫ値を求め、両者のＹＭＣＫ画素値の差分を演算して色変化量を得ることにより不良内容を判別している（例えば、特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開平１０−２０８０５５号公報（第２−５頁、全図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来にあっては、例えば車両において得られる夜間画像から標識を認識すると、ＲＧＢ値の差分による色の判定では、前走車がブレーキをかけた際や、赤みがかった街頭下の場合、画面全体が赤く判定され標識が認識できないという問題があった。
【０００４】
本発明は、上記問題点に着目してなされたもので、その目的とするところは、夜間において、標識を確実に認識することができる画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するため、本発明では、画面画素の第１の色判定におけるいずれかの判定色の画素数に基づいて、ＲＧＢ値を変更し、第２の色判定を行う処理手段を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
よって、本発明にあっては、夜間において、標識を確実に認識することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、本発明の画像処理装置を実現する実施の形態を、請求項１，２，３，４に係る発明に対応する実施例１と、請求項１，２，３，４に係る発明に対応する実施例２とに基づいて説明する。
【実施例１】
【０００８】
まず、構成を説明する。
実施例１では、画像処理装置として、標識を認識して警報を出す標識認識警報装置を例にして説明する。
図１は実施例１の標識認識警報装置のブロック構成を示す図である。
実施例１の標識認識警報装置１は、車両に設けたカメラ２（画像撮影装置）により撮像した画像を処理して標識を認識し、車内に設けられたモニタ３とスピーカ４により乗員へ警報する構成である。
標識認識警報装置１は、色判定処理部１１、ＲＧＢ値削減率テーブル部１２、各色画素数カウント及び削減率選定処理部１３、ＲＧＢ値削減画像生成部１４、標識認識処理部１５、警報出力データ生成部１６を主要な構成にしている。
【０００９】
色判定処理部１１は、撮像した画像の色判定を行う。
ＲＧＢ値削減率テーブル部１２は、予め特性データを取り作成した赤画素数と削減率のデータテーブルである。
図２は実施例１の標識認識警報装置の赤画素数と削減率の関係を示す説明図である。
図２が示すのは、画像中の赤画素数がカウントされた際に、その赤画素数がいくつの場合に、Ｒ成分（赤成分）をそれくらい減らす処理を行えばよいかをデータテーブルとしたものである。
【００１０】
各色画素数カウント及び削減率選定処理部１３は、撮像し、色判定がされた画像について、Ｒ値（赤値）、Ｇ値（緑値）、Ｂ値（青値）の画素数をカウントする。そして、Ｒ値についてのカウント値をＲＧＢ値削減率テーブル部１２へ出力し、削減率を得る処理を行う。
ＲＧＢ値削減画像生成部１４は、得た削減率と、撮像し色判定した画像から、そのＲ値を削減した画像を生成する。
【００１１】
標識認識処理部１５は、ラベリング部１５１とパターンマッチング部１５２を備え、標識の種類と内容を認識する処理を行う。
ラベリング部１５１は、所定領域ごとにラベルを付けていく処理を行う。
パターンマッチング部１５２は、予めパターン化された標識データに処理画像を比較して当てはめる処理を行い、撮像画像中の標識を認識する。
警報出力データ生成部１６は、認識された標識に応じて、警報出力をモニタ３、スピーカ４に行う。
【００１２】
作用を説明する。
[Ｒ値を抑制した画像を生成して標識認識を確実にする処理]
図３に示すのは、実施例１の標識認識警報装置で実行される標識を認識し、警報を出力する処理の流れを示すフローチャートで、以下各ステップについ手説明する。
【００１３】
ステップＳ１では、カメラ２で撮像された元画像を取り込む処理を行う。
【００１４】
ステップＳ２では、第１の色判定を行う。
この色判定では、ＲＧＢ値の差分を比較して画素毎の色判定を行う。Ｒ値とＧ値の差分が最大の場合には赤色、Ｂ値とＲ値の差分が最大の場合には青色、Ｇ値とＢ値の差が最大の場合には黄色という処理である。
【００１５】
ステップＳ３では、判定された各色の画素数をカウントする。
【００１６】
ステップＳ４では、各色の画素数からＲＧＢ値の削減率をＲＧＢ値削減率テーブル部１２から選定する。
【００１７】
ステップＳ５では、元画像のＲＧＢ値削減画像を作成する。
【００１８】
ステップＳ６では、第２の色判定を行う。
【００１９】
ステップＳ７では、ラベリング処理を行う。
【００２０】
ステップＳ８では、パターンマッチング処理を行う。
【００２１】
ステップＳ９では、認識した標識の有無を判定し、認識した標識があるならばステップＳ１０に進み、認識した標識がないならばステップＳ１へ戻る。
【００２２】
ステップＳ１０では、警報出力データを生成して処理を終了する。
【００２３】
[Ｒ値を抑制した画像を生成して標識認識を確実にする処理]
図４は実施例１の標識認識警報装置で処理する元画像を白黒処理した図及び参考用にカラー図を白黒化（明細書作成時）した図である。
図５は実施例１の標識認識警報装置でＲ成分を削減した元画像を白黒処理した図及び参考用にＲ成分を削減したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図である。
図６は実施例１の標識認識警報装置で処理した元画像に第１の色判定を施し白黒処理した図及び元画像に第１の色判定を施したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図である。
図７は実施例１の標識認識警報装置でＲ成分を削減し第２の色判定を施し白黒処理した図及びＲ成分を削減し第２の色判定を施したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図である。なお、図７では、Ｒ成分の削減率を４５％減としている。
以下、各図において、赤色と判定した部分を符号１０１、青色と判定した部分を符号１０２、黄色と判定した部分を符号１０３、黒色と判定した部分を符号１０４、色無し（グレーが割り当てられる）と判定した部分を符号１０５、白色と判定した部分を符号１０６とする。但し、色判定画像では、これらが画素ごとに判定されるため、代表的な部分及び説明に用いる部分のさらに一部にのみ符号で示すものとする。
【００２４】
実施例１の標識認識警報装置では、前走車を含む前方画像に含まれる道路標識を認識し、警報する例である。図４、図５における中央上部のやや左側の標識を認識する。
カメラ２で撮像した画像が取り込まれると（ステップＳ１）、色判定処理部１１により第１の色判定が行われる（ステップＳ２）。この色判定では、ＲＧＢ値の差分を比較して画素毎の色判定を行う。Ｒ値とＧ値の差分が最大の場合には赤色、Ｂ値とＲ値の差分が最大の場合には青色、Ｇ値とＢ値の差が最大の場合には黄色という判定処理となる。
【００２５】
図４、図５では分かり難いが、図６で分かるように、ＲＧＢ値の判定を行うと、前走車のストップランプ、及び街灯により、カメラ２で撮像した画像は殆ど赤みがかった画像になってしまっている。また、図６から分かるように、前走車のストップランプ、及び街灯は輝度が高すぎて色判定で、色なしのグレーに判定されている。その周囲から画面全体に拡がっている、ストップランプ、及び街灯より濃いグレー部分が赤色判定部分である。そして、図６において、その赤色判定部分の左側（画面左側）、前走車の下側に広がる白い部分は、黄色判定部分である。
このように、実施例１で例として上げた画像は、図４、図５では、分かり難いが、図６から分かるように、画面全体が、ストップランプ、及び街灯の赤色光成分に影響を受けている。それは、認識したい図４〜図７の中央上部のやや左側の標識においても同じであり、赤色成分の影響を多く受けている。
【００２６】
このように画像の各画素の色判定が成されると、次に、各色画素数カウント及び削減率選定処理部１３が、赤色の画素数をカウントする（ステップＳ３）。そして、図２に示すデータを備えたＲＧＢ値削減率テーブル部１２から、赤色の削減率を決定する（ステップＳ４）。
赤色の削減率が決定すると、ＲＧＢ値削減画像生成部１４により赤色を削減した画像を生成する（ステップＳ５）。
【００２７】
図４、図５では分かり難いが、図６と図７の比較により、赤色成分が抑制されていることが分かる。改善効果を得られるように、図２に基づく、赤色成分の削減を行う。つまり、画素毎のＲＧＢ値のＲ値を図２の削減率に基づき、削減する。
そして、第２の色判定（処理内容は第１の色判定と同じ）を行った画像が図７である。図７においても、前走車のストップランプ、及び街灯は輝度が高すぎて色判定で、色なしのグレーに判定され、その周囲で、ストップランプ、及び街灯より濃いグレー部分が赤色判定部分である。またその赤色判定部分の周囲で、白い部分が黄色判定部分である。このように、Ｒ値の削減により、赤色判定部分と黄色判定部分が抑制され、図７の中央上部のやや左側の標識が、ストップランプ、及び街灯の影響を非常に少なくされていることがわかる。
【００２８】
このようにして、Ｒ値を削減し、第２の色判定をした画像が得られると、ラベリング部１５１のラベル処理（ステップＳ７）、パターンマッチング部１５２による認識処理が行われ（ステップＳ８）、認識した標識に応じた警報が出力される（ステップＳ１０）。
【００２９】
図８は実施例１の標識認識警報装置で処理した元画像に第１の色判定を施し白黒処理した図の標識部分の拡大図及び元画像に第１の色判定を施したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図の標識部分の拡大図である。
図９は実施例１の標識認識警報装置でＲ成分を削減し第２の色判定を施し白黒処理した図の標識部分の拡大図及びＲ成分を削減し第２の色判定を施したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図の標識部分の拡大図である。なお、図９では、Ｒ成分の削減率を４５％減としている。
【００３０】
図８に示す、元画像に第１の色判定を施したものでは、ストップランプ、及び街灯の影響により標識の周囲及び内部で、標識周囲の赤色部分に溶け込むように標識内部で赤くなっている部分があり、ラベリング部１５１のラベル処理（ステップＳ７）で、赤色面積部分がラベリングされることにより、その後のパターンマッチング部１５２のパターンマッチング処理で、本来処理されるべき「横断歩道・自転車分離帯」への当てはめができず問題となる。
【００３１】
実施例１では、Ｒ成分を削減し、第２の色判定を施したものでは、図９に示すように、ストップランプ、及び街灯の影響により標識の周囲及び内部で、標識周囲の赤色部分に溶け込むように標識内部で赤くなっている部分はない。そして、青色で構成される全体の三角形、中央よりやや左側、そしてわずかに右側に、色なしと判定された部分があり、主に、青色の面積、形状のラベリング処理により、その後のパターンマッチング処理で、本来処理されるべき「横断歩道・自転車分離帯」への当てはめが成される。
【００３２】
これにより実施例１では、モニタ３、スピーカ４から、「横断歩道・自転車分離帯」を示す表示や警告音等が発せられ、ドライバがこれに気づくことにより、より夜間運転が良好に行えるよう支援することができる。
このように実施例１では、夜間画像において、少なくとも赤判定される画素が多すぎる場合に、Ｒ値を適度に削減し、標識認識が確実に行われるようにできる。
【００３３】
次に、効果を説明する。
実施例１の画像処理装置にあっては、下記に列挙する効果を得ることができる。
(1)画面画素の第１の色判定（ステップＳ２）におけるいずれかの判定色の画素数に基づいて（ステップＳ３）、ＲＧＢ値を変更し（ステップＳ４，Ｓ５）、第２の色判定（ステップＳ６）を行う標識認識警報装置１を備えたため、夜間において、標識を確実に認識することができる。
【００３４】
(2)標識認識警報装置１は、入力された画像画素のＲＧＢ値から色判定を行う色判定処理部１１のステップＳ２の処理と、色判定処理部１１のステップＳ２の処理の色判定結果から、画像中の少なくとも色画素の数をカウントする各色画素数カウント及び削減率選定処理部１３と、色画素カウント値に基づいて、ＲＧＢ値の削減率を設定するＲＧＢ値削減率テーブル部１２と、ＲＧＢ値の削減率に基づいて、ＲＧＢ値の削減を行った画像を生成するＲＧＢ値削減画像生成部１４と、ＲＧＢ値削減画像のＲＧＢちから色判定を行う色判定処理部１１のステップＳ６の処理と、色判定処理部１１のステップＳ６の処理の色判定結果から、画像中の被認識物の認識処理を行う標識認識処理部１５を備えるため、画面中で多くなり過ぎ、認識処理に影響を与える色のＲＧＢ値を削減して、再度色判定を行うようにして、夜間において、標識を確実に認識することができる。
【００３５】
(3)各色画素数カウント及び削減率選定処理部１３は、赤色画素の数をカウントするものであり、ＲＧＢ値削減率テーブル部１２は、Ｒ値の削減率を設定するものであり、ＲＧＢ値削減画像生成部１４は、Ｒ値の削減を行った画像を生成するものであるため、夜間中の画像の主にライトなどの発光色による影響を非常に抑制して、夜間において、標識を確実に認識することができる。
【００３６】
(4)標識認識処理部１５は、少なくとも道路標識の認識処理をラベリング処理とパターンマッチング処理で行うものであるため、夜間画像における発光色などの色影響を減じるようＲＧＢ値を削減して、再度色判定を行うことで、標識内で標識にない色がラベリングすることを防ぎ、より正確なパターンマッチングが行われるようにして、夜間において、標識を確実に認識することができる。
【実施例２】
【００３７】
実施例２の画像処理装置では、実施例１と同様に、標識を認識して警報を出す標識認識警報装置を例にして説明する。
実施例２では、夜間において、上下に配置された標識を認識する例である。
構成は、実施例１と同様であるので説明を省略する。
【００３８】
[Ｒ値を抑制した画像を生成して標識認識を確実にする処理]
図１０は実施例２の標識認識警報装置で処理する元画像を白黒処理した図及び参考用にカラー図を白黒化（明細書作成時）した図である。
図１１は実施例２の標識認識警報装置でＲ成分を削減した元画像を白黒処理した図及び参考用にＲ成分を削減したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図である。なお、図１１では、Ｒ成分の削減率を４５％減としている。
図１２は実施例２の標識認識警報装置で処理した元画像に第１の色判定を施し白黒処理した図及び元画像に第１の色判定を施したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図である。
図１３は実施例２の標識認識警報装置でＲ成分を削減し第２の色判定を施し白黒処理した図及びＲ成分を削減し第２の色判定を施したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図である。なお、図１３では、Ｒ成分の削減率を４５％減としている。
【００３９】
実施例２の標識認識警報装置では、前走車を含む前方画像に含まれる道路標識を認識し、警報する例である。但し、認識するのは、図１０、図１１における左端部上部の標識であり、上下に並べて配置された２つの標識である。
【００４０】
図１０、図１１では分かり難いが、図１２で分かるように、ＲＧＢ値の判定を行うと、前走車のストップランプ、及び街灯により、実施例１ほどではないが、カメラ２で撮像した画像の一部が赤みがかった画像になってしまっている。
特にわかりやすい部分について説明すれば、図１２において、前走車のストップランプの周囲の濃いグレー部分が赤色判定部分であり、他の部分では、画面下半分に多く分布している。図１２では、この分布した赤色判定部分に応じるように、図では白く見える黄色判定部分が多いことで、赤色判定部分が、多く分布していることがわかる。
【００４１】
このように、実施例１ほどではないが、実施例２で例として挙げた画像は、図１０、図１１では、分かり難いが、図１２から分かるように、画面の一部が、ストップランプ、及び街灯の赤色光成分に影響を受けている。
【００４２】
赤色の削減率が決定され、ＲＧＢ値削減画像生成部１４により赤色を削減した画像を生成する（ステップＳ５）と、図１０、図１１では分かり難いが、図１２と図１３の比較により、赤色成分が抑制されていることが分かる。
そして、第２の色判定を行った画像が図１３である。図１３においては、Ｒ値の削減により、赤色判定部分と黄色判定部分が図１２に比較して抑制され、図１３の右端部には、青色部分が多く分布し、全体的にも青色部分が多くなっていることがわかる。
【００４３】
このようにして、Ｒ値を削減し、第２の色判定をした画像が得られると、ラベリング部１５１のラベル処理（ステップＳ７）、パターンマッチング部１５２による認識処理が行われ（ステップＳ８）、認識した標識に応じた警報が出力される（ステップＳ１０）。
【００４４】
図１４は実施例２の標識認識警報装置で処理した元画像に第１の色判定を施し白黒処理した図の標識部分の拡大図及び元画像に第１の色判定を施したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図の標識部分の拡大図である。
図１５は実施例２の標識認識警報装置でＲ成分を削減し第２の色判定を施し白黒処理した図の標識部分の拡大図及びＲ成分を削減し第２の色判定を施したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図の標識部分の拡大図である。なお、図１５では、Ｒ成分の削減率を３５％減としている。（説明上、違いを分かりやすくするため）
【００４５】
図１４に示す、元画像に第１の色判定を施したものでは、ストップランプ、及び街灯の影響により上下に並んで配置された道路標識、「上：最高速度規制」、「下：駐車禁止」の環状に赤い部分が、接続してしまっている。そのため、ラベリング部１５１のラベル処理（ステップＳ７）で、赤色面積部分がラベリングされることにより、８の字状の赤い面積部分とラベリングされる。すると、その後のパターンマッチング部１５２のパターンマッチング処理で、本来処理されるべき「上：最高速度規制」、「下：駐車禁止」への当てはめができず問題となる。
【００４６】
実施例２では、Ｒ成分を削減し、第２の色判定を施したものでは、図１５に示すように、ストップランプ、及び街灯の影響により上下の標識の環状の赤い部分が接続してしまうことがない。
そのため、それぞれ、上下に丸い標識があると判定され、ラベリング処理、その後のパターンマッチング処理で、本来処理されるべき「上：最高速度規制」、「下：駐車禁止」への当てはめが成される。
【００４７】
これにより実施例１では、モニタ３、スピーカ４から、「上：最高速度規制」、「下：駐車禁止」を示す表示や警告音等が発せられ、ドライバがこれに気づくことにより、より夜間運転が良好に行えるよう支援することができる。
このように実施例２では、夜間画像において、少なくとも赤判定される画素が多すぎる場合に、Ｒ値を適度に削減し、標識認識が確実に行われるようにできる。なお、図１４と図１５の比較において、制限速度である「４０」について図１５の方が読み取りにくく見えるが、実際では、図１４、図１５に示すものより解像度が高いこと、あるいは、標識と認識後にさらに標識部分のみ再画像処理されるようにしてもよいことで、解決されるものであることを付言しておく。
【００４８】
次に、効果を説明する。
この実施例２の画像処理装置にあっては、実施例１の(1),(2),(3),(4)の効果を、夜間における上下に並んで配置された道路標識を認識する際にも得ることができる。
【００４９】
以上、本発明の画像処理装置を実施例１、実施例２に基づき説明してきたが、具体的な構成については、これらの実施例に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。
例えば、実施例１、実施例２では、標識認識をラベリング、パターンマッチングにより行うようにしたが、他の方法によるものであってもよい。
【００５０】
例えば、実施例１、実施例２では、夜間における道路標識を例に説明したが、他の標識であってもよい。
例えば、実施例１、実施例２では、Ｒ値を削減したが、同様にＧ値、Ｂ値を状況に応じて減じる処理を行うようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】実施例１の標識認識警報装置のブロック構成を示す図である。
【図２】実施例１の標識認識警報装置のブロック構成を示す図である。
【図３】実施例１の標識認識警報装置で実行される標識を認識し、警報を出力する処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】実施例１の標識認識警報装置で処理する元画像を白黒処理した図及び参考用にカラー図を白黒化（明細書作成時）した図である。
【図５】実施例１の標識認識警報装置でＲ成分を削減した元画像を白黒処理した図及び参考用にＲ成分を削減したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図である。
【図６】実施例１の標識認識警報装置で処理した元画像に第１の色判定を施し白黒処理した図及び元画像に第１の色判定を施したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図である。
【図７】実施例１の標識認識警報装置でＲ成分を削減し第２の色判定を施し白黒処理した図及びＲ成分を削減し第２の色判定を施したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図である。
【図８】実施例１の標識認識警報装置で処理した元画像に第１の色判定を施し白黒処理した図の標識部分の拡大図及び元画像に第１の色判定を施したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図の標識部分の拡大図である。
【図９】実施例１の標識認識警報装置でＲ成分を削減し第２の色判定を施し白黒処理した図の標識部分の拡大図及びＲ成分を削減し第２の色判定を施したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図の標識部分の拡大図である。
【図１０】実施例２の標識認識警報装置で処理する元画像を白黒処理した図及び参考用にカラー図を白黒化（明細書作成時）した図である。
【図１１】実施例２の標識認識警報装置でＲ成分を削減した元画像を白黒処理した図及び参考用にＲ成分を削減したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図である。
【図１２】実施例２の標識認識警報装置で処理した元画像に第１の色判定を施し白黒処理した図及び元画像に第１の色判定を施したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図である。
【図１３】実施例２の標識認識警報装置でＲ成分を削減し第２の色判定を施し白黒処理した図及びＲ成分を削減し第２の色判定を施したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図である。
【図１４】実施例２の標識認識警報装置で処理した元画像に第１の色判定を施し白黒処理した図の標識部分の拡大図及び元画像に第１の色判定を施したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図の標識部分の拡大図である。
【図１５】実施例２の標識認識警報装置でＲ成分を削減し第２の色判定を施し白黒処理した図の標識部分の拡大図及びＲ成分を削減し第２の色判定を施したカラー図を白黒化（明細書作成時）した図の標識部分の拡大図である。
【符号の説明】
【００５２】
１  標識認識警報装置
１１  色判定処理部
１２  ＲＧＢ値削減率テーブル部
１３  各色画素数カウント及び削減率選定処理部
１４  ＲＧＢ値削減画像生成部
１５  標識認識処理部
１５１  ラベリング部
１５２  パターンマッチング部
１６  警報出力データ生成部
２  カメラ
３  モニタ
４  スピーカ
１０１  赤色と判定した部分
１０２  青色と判定した部分
１０３  黄色と判定した部分
１０４  黒色と判定した部分
１０５  色無しと判定した部分
１０６  白色と判定した部分
【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】
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【図８】
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【図９】
2008197769.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
2008197769.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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