(57)【要約】【課題】車両が走行中の道路周辺を撮影した撮影画像に含まれる撮影物を、画像認識機器が画像認識によって確実に認識するために利用される、撮影画像を調整した調整画像を少ない計算量で作成可能な調整画像作成装置を提供すること。【解決手段】調整画像作成部２２は、カラー撮影画像上において区分線の位置における各画素のＲＧＢ値を全て同一とするようなＧｒとＧｂを算出する。そして、カラー撮影画像を構成する全ての画素の各々のＲ値に対してＧｒを乗算し、Ｂ値に対してＧｂを乗算して、調整画像を作成する。作成された調整画像は太陽光の影響を排除したものであるため、標識色検出部２３、標識形状検出部２４、標識案内部２５は、いずれの時刻においても、車両が走行中の道路周辺に設けられた交通標識を確実に認識できる。【選択図】図１
2008028958.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が走行中の道路周辺を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段が撮影した撮影画像において、本来の表示色が白色である被写体を識別する識別手段と、
前記撮影手段が撮影した撮影画像の各画素のうち、前記識別手段が識別した前記被写体を示す画素について、当該画素の赤色度合い、緑色度合い、青色度合いが全て同一となるように、前記赤色度合いを調整する赤色調整比率、前記緑色度合いを調整する緑色調整比率、前記青色度合いを調整する青色調整比率を決定する決定手段と、
前記撮影手段が撮影した撮影画像の全ての画素の赤色度合い、緑色度合い、青色度合いに対し、前記決定手段が決定した前記赤色調整比率、前記緑色調整比率、前記青色調整比率を各々乗じた調整画像を作成し、画像認識機器へ出力する作成手段を備えることを特徴とする調整画像作成装置。
【請求項２】
前記決定手段は、前記識別手段が識別した前記被写体を示す全画素における赤色度合いの平均値、緑色度合いの平均値、青色度合いの平均値を決定するとともに、前記赤色度合いの平均値、前記緑色度合いの平均値、前記青色度合いの平均値の全てが同一となるように、前記赤色調整比率、前記緑色調整比率、前記青色調整比率を決定することを特徴とする請求項１記載の調整画像作成装置。
【請求項３】
前記決定手段は、前記緑色度合いの平均値を基準とし、前記赤色度合いの平均値と前記青色度合いの平均値が前記緑色度合いの平均値と同一となるよう、前記赤色調整比率、前記緑色調整比率、前記青色調整比率を決定することを特徴とする請求項２記載の調整画像作成装置。
【請求項４】
前記識別手段が識別した前記被写体を示す画素の輝度を検出する検出手段を設け、
前記決定手段は、前記識別手段が識別した前記被写体を示す画素のうち、前記検出手段が検出した輝度が所定値以上である画素を利用して、前記決定動作を行うことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の調整画像作成装置。
【請求項５】
前記識別手段が識別した前記被写体を示す画素のうち、前記検出手段が検出した輝度が所定値以上である画素が所定数以下である場合、前記作成手段は前記撮影手段が撮影した撮影画像を前記画像認識機器へ出力することを特徴とする請求項４記載の調整画像作成装置。
【請求項６】
前記識別手段は、前記被写体として、前記撮影手段が撮影した撮影画像から、前記車両が走行中の道路の路面に標示された、当該道路の車線を区分する区分線を識別することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の調整画像作成装置。
【請求項７】
前記識別手段は、前記撮影手段が撮影した撮影画像において、前記車両の進行方向を基準として左右両側に前記区分線が撮影されている場合、前記車両の進行方向を基準として左側に撮影された前記区分線を識別することを特徴とする請求項６記載の調整画像作成装置。
【請求項８】
前記識別手段は、前記被写体として、前記車両が走行中の道路を走行する他の車両のナンバープレートを識別することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の調整画像作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両が走行中の道路周辺を撮影した撮影画像の各画素における赤色度合い、緑色度合い、青色度合いを調整した調整画像を作成し、画像認識機器へ出力する調整画像作成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、撮影画像のホワイトバランスを調整する装置が公知である。例えば特許文献１の装置では、高色温度から低色温度までの光源下における白色および人肌の色変化をＣｘ−Ｃｙ座標上に白軸および肌軸としてグラフ化する。そして、被写体までの距離に応じて白軸および肌軸の使用率を算出し、これに基づいてホワイトバランス係数を算出して、撮影画像のホワイトバランス調整を行う。
【０００３】
特許文献２の装置では、Ｃｒ／Ｙ−Ｃｂ／Ｙ座標上を８×６のブロックに分けるとともに、当該座標上に高色温度領域、中色温度領域、低色温度領域を設け、撮影画像に含まれる評価対象データが７０％以上含まれる温度領域を識別する。そして、識別された温度領域に属する評価対象データに基づいて、撮影画像のオートホワイトバランス調整を行う。
【０００４】
また、特許文献３の装置では、撮影対象物を照らす光源の種類毎に補正データが用意され、当該補正データを用いて撮影画像のホワイトバランス調整を行う。
【特許文献１】特開２００４−１８７１４７号公報
【特許文献２】特開２００４−１９３７１２号公報
【特許文献３】特開２００５−１５９９１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した従来装置のいずれにおいても、人間が撮影物を直接目視した場合に認識される表示色を正確に再現するよう、撮影画像に対してホワイトバランス調整を行うのみであり、撮影画像を画像認識器が利用する場合については考慮されていない。特に、車載カメラの撮影画像から撮影物を画像認識によって認識する画像認識機器である場合、従来装置のようなホワイトバランス調整を行っても、画像認識機器は撮影画像から撮影物を認識できないことがある。その一例として、夕日などの太陽光の影響で、撮影物が周囲の建造物とほぼ同一の表示色で撮影画像に撮影された場合が挙げられる。また、従来のホワイトバランス調整においては、各色温度における色変化をグラフ化する等、計算量が多くなる。
【０００６】
本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、車両が走行中の道路周辺を撮影した撮影画像に含まれる撮影物を、画像認識機器が画像認識によって確実に認識するために利用される、撮影画像を調整した調整画像を少ない計算量で作成可能な調整画像作成装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の調整画像作成装置では、車両が走行中の道路周辺を撮影する撮影手段と、撮影手段が撮影した撮影画像において、本来の表示色が白色である被写体を識別する識別手段と、撮影手段が撮影した撮影画像の各画素のうち、識別手段が識別した被写体を示す画素について、当該画素の赤色度合い、緑色度合い、青色度合いが全て同一となるように、赤色度合いを調整する赤色調整比率、緑色度合いを調整する緑色調整比率、青色度合いを調整する青色調整比率を決定する決定手段と、撮影手段が撮影した撮影画像の全ての画素の赤色度合い、緑色度合い、青色度合いに対し、決定手段が決定した赤色調整比率、緑色調整比率、青色調整比率を各々乗じた調整画像を作成し、画像認識機器へ出力する作成手段を備えることを特徴とする。
【０００８】
例えば、夕刻時において車両が走行中の道路周辺を撮影した場合、太陽光の色温度が低いことから、撮影画像は夕日の影響で全体的に黄色味を帯びたものとなる。そのため、撮影画像に含まれる撮影物および周囲の建造物も、夕日の影響で黄色味を帯びることとなり、画像認識機器は画像認識によって、撮影画像に含まれる撮影物を周囲の建造物と区別して認識するのは困難である。
【０００９】
そこで、決定手段は、撮影手段が撮影した撮影画像の各画素のうち、識別手段が識別した本来の表示色が白色である被写体を示す画素の赤色度合い、緑色度合い、青色度合いが全て同一となるように、赤色度合いを調整する赤色調整比率、緑色度合いを調整する緑色調整比率、青色度合いを調整する青色調整比率を決定するする。作成手段は、撮影手段が撮影した撮影画像の全ての画素の赤色度合い、緑色度合い、青色度合いに対し、決定手段が決定した赤色調整比率、緑色調整比率、青色調整比率をそれぞれ乗じて調整画像を作成し、画像認識機器へ出力する。
【００１０】
前述の被写体を示す画素の赤色度合い、緑色度合い、青色度合いを全て同一となるようにした場合、当該被写体は本来の表示色である白色で表示されることとなる。すなわち、前述の赤色調整比率、緑色調整比率、青色調整比率は、撮影画像における太陽光の影響を排除するための調整比率であるといえる。そこで、撮影画像の全ての画素の赤色度合い、緑色度合い、青色度合いに対し、前述の赤色調整比率、緑色調整比率、青色調整比率をそれぞれ乗じることで、撮影画像全体における太陽光の影響を除去し、撮影画像全体が本来の表示色で表示された調整画像を作成できる。言い換えれば、車両が走行中の道路周辺を撮影した撮影画像に含まれる、本来の表示色が白色である被写体に注目することで、画像認識機器が画像認識を確実に行うために使用される、撮影画像を調整した調整画像を作成することができる。また、各色温度における色変化のグラフ化等は不要となり、従来のホワイトバランス調整方法等と比較して計算量を少なくできる利点もある。
【００１１】
請求項２に記載のように、決定手段は、識別手段が識別した被写体を示す全画素における赤色度合いの平均値、緑色度合いの平均値、青色度合いの平均値を決定するとともに、赤色度合いの平均値、緑色度合いの平均値、青色度合いの平均値の全てが同一となるように、赤色調整比率、緑色調整比率、青色調整比率を決定することが望ましい。これにより、識別手段が識別した被写体を示す単数または少数の画素のみを利用する場合よりも、より正確に赤色調整比率、緑色調整比率、青色調整比率を決定することができる。
【００１２】
請求項３に記載のように、決定手段は、緑色度合いの平均値を基準とし、赤色度合いの平均値と青色度合いの平均値が緑色度合いの平均値と同一となるよう、赤色調整比率、緑色調整比率、青色調整比率を決定することが望ましい。緑色度合いの平均値を基準とすることで、決定手段は赤色調整比率、青色調整比率のみを決定するだけでよく、計算量をより少なくすることができる。
【００１３】
請求項４に記載のように、識別手段が識別した被写体を示す画素の輝度を検出する検出手段を設け、決定手段は、識別手段が識別した被写体を示す画素のうち、検出手段が検出した輝度が所定値以上である画素を利用して、決定動作を行うことが望ましい。検出手段が検出した輝度が所定値以上である画素を利用することで、赤色調整比率、緑色調整比率、青色調整比率をさらに正確に決定することができる。
【００１４】
請求項５に記載のように、識別手段が識別した被写体を示す画素のうち、検出手段が検出した輝度が所定値以上である画素が所定数以下である場合、作成手段は撮影手段が撮影した撮影画像を画像認識機器へ出力することが望ましい。検出手段が検出した輝度が所定値以上である画素が少なすぎると、赤色調整比率、緑色調整比率、青色調整比率が不正確となる可能性があるためである。
【００１５】
請求項６に記載のように、識別手段は、被写体として、撮影手段が撮影した撮影画像から、車両が走行中の道路の路面に標示された、当該道路の車線を区分する区分線を識別することが望ましい。車両が走行中の道路の路面に標示された、当該道路の車線を区分する区分線の表示色は、道路交通法の要請から原則として白色である。すなわち、撮影画像に含まれる区分線の表示色は、夕日の影響で黄色味を帯びていたとしても、本来の表示色は白色であると判断できるためである。
【００１６】
請求項７に記載のように、識別手段は、撮影手段が撮影した撮影画像において、車両の進行方向を基準として左右両側に区分線が撮影されている場合、車両の進行方向を基準として左側に撮影された区分線を識別することが望ましい。これにより、前述の区分線の識別をより確実に行うことができる。
【００１７】
請求項８に記載のように、識別手段は、被写体として、車両が走行中の道路を走行する他の車両のナンバープレートを識別することとしても良い。車両が走行中の道路を走行する他の車両のナンバープレートも、道路交通法の要請から原則として白色である。すなわち、撮影画像に含まれる他の車両のナンバープレートも、夕日の影響で黄色味を帯びていたとしても、本来の表示色は白色であると判断できるためである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
図１は、本発明の一実施形態における調整画像作成装置の全体構成を示すブロック図である。本調整画像作成装置は、車両が走行中の道路周辺に設けられた交通標識を案内する交通標識案内装置に組み込まれて動作する。この交通標識案内装置は、調整画像作成装置０を構成するカメラ１、区分線識別部２１、調整画像作成部２２と、前述の区分線識別部２１および調整画像作成部２２を含む標識検出機２、ディスプレイ３、スピーカ４、インジケータ５から構成される。
【００１９】
図１において、カメラ１は、例えばＣＣＤカメラであり、レンズ１１、カラーフィルタ１２、撮影素子１３から構成される。このカメラ１は、車両のルーフ前方中央に設置され、車両が走行中の前方道路周辺の様子を撮影する。
【００２０】
レンズ１１は、ＣＣＤカメラ用のレンズであり、通常のフィルムカメラの数倍の中心解像力を有するレンズである。
【００２１】
カラーフィルタ１２は、２次元格子状に形成されたフィルタであり、レンズ１１から入射された光を構成する赤・緑・青の三原色のうち、各格子（ピクセル）において予め定められた色の光のみを透過させ、それ以外の色の光を遮断するフィルタである。前述の各格子は、隣接する格子が異なる色の光を透過させるよう構成される。すなわち、赤色の光を透過させ、青色および緑色の光を遮断する格子に隣接する格子は、青色または緑色の光を透過させ、赤色と他の一方の色の光を遮断するものである。
【００２２】
撮影素子１３は、フォトダイオードを集積した集積回路であり、各フォトダイオードがカラーフィルタ１２の各格子と対応し、前述の各格子を透過した赤色・緑色・青色のうちのいずれかの光の強度を検出する。
【００２３】
こうして、カメラ１は車両が走行中の前方道路周辺をカラーで撮影し、当該カラー撮影画像を示す撮影画像データを出力する。なお、本実施形態ではカラーフィルタ１２と撮影素子１３とを組み合わることによって、車両が走行中の前方道路周辺をカラー撮影したが、撮影素子１３を構成する各素子として、入射する光に含まれる赤色・緑色・青色の各々の強度を検出可能な素子を用いることとしても良い。これにより、カラーフィルタ１２が不要となるとともに、撮影画像データの示すカラー撮影画像の精度を向上させることができる。また、カメラ１に関しては、ＣＣＤカメラに限定されるものではなく、例えばＣＭＯＳカメラ等を利用しても良い。このカメラ１は、撮影手段として機能するものである。
【００２４】
次に、標識検出機２について説明する。標識検出機２は、公知のコンピュータから構成され、区分線検出部２１、調整画像作成部２２、標識色抽出部２３、標識形状抽出部２４、標識案内部２５からなる。
【００２５】
区分線識別部２１は、カメラ１から出力される撮影画像データを取得するとともに、当該データの示すカラー撮影画像に含まれる、車両が走行中の道路に標示された当該道路の車線を区分する区分線（被写体）を識別する。具体的には、区分線識別部２１は、カメラ１から出力される撮影画像データを取得すると、当該撮影画像データの示すカラー撮影画像の各画素の示す表示色が異なる部分を輪郭として抽出する。そして、抽出した輪郭が矩形状となっている部分が存在する場合に、当該部分が前述の区分線としてカラー撮影画像に含まれていると判断し、識別を行う。カラー撮影画像の左半分と右半分の両方に区分線が含まれる場合、すなわち、車両の進行方向を基準として左右両側に区分線がある場合、区分線識別部２１はカラー撮影画像の左半分に含まれる区分線、すなわち、車両の進行方向を基準として左側の区分線を識別する。そして、識別した区分線のカラー撮影画像上における位置を示す位置データを、撮影画像データと共に調整画像作成部２２へ出力する。撮影画像データの示すカラー撮影画像に区分線が含まれない（識別できない）場合には、区分線識別部２１は識別不可信号を撮影画像データと共に調整画像作成部２２へ出力する。なお、この区分線検出部２１は識別手段に対応するものである。
【００２６】
調整画像作成部２２は、区分線検出部２１から取得した位置データおよび撮影画像データから、撮影画像データの示すカラー撮影画像の各画素の表示色を変換し、調整画像を作成する。
【００２７】
具体的には、調整画像作成部２２は、区分線検出部２１から取得した位置データおよび撮影画像データから、撮影画像データの示すカラー撮影画像上において、位置データが示す位置における各画素で輝度が所定値以上である画素の個数をカウントする。本実施形態では、カラー撮影画像の全ての画素はＲＧＢ値（Ｒ値（赤色度合い）、Ｇ値（緑色度合い）、Ｂ値（青色度合い）の各々が０〜２５５のディジタル値）で表され、画素の輝度はＧ値と一致する。カウントした画素の個数が所定個数以上である場合、調整画像作成部２２は、当該画素の各々におけるＲ値を取り出してＲ値の平均値（以下、Ｍｒ値とする）を算出（決定）する。また、当該画素の各々におけるＧ値を取り出してＧ値の平均値（以下、Ｍｇ値とする）を算出（決定）し、当該画素の各々におけるＢ値を取り出してＢ値の平均値（以下、Ｍｂ値とする）を算出（決定）する。次に、調整画像作成部２２は、Ｍｇ値を基準（緑色調整比率）として、Ｍｒ値を何倍すればＭｇ値と一致するかを示すゲインであるＧｒ（Ｍｇ／Ｍｒ：赤色調整比率）と、Ｍｂ値を何倍すればＭｇ値と一致するかを示すゲインであるＧｂ（Ｍｇ／Ｍｂ：青色調整比率）とを算出（決定）する（図２参照）。そして、撮影画像データの示すカラー撮影画像の全ての画素の各々のＲ値に対してＧｒを、Ｂ値に対してＧｂを乗算し、調整画像を作成する。最後に、作成した調整画像を示す出力画像データを標識色検出部２３へ出力する。
【００２８】
なお、調整画像作成部２２は、撮影画像データの示すカラー撮影画像上において、位置データが示す位置における各画素で輝度が所定値以上である画素の個数をカウントした結果、当該個数が所定数以下であった場合や、区分線識別部２１から撮影画像データと共に識別不可信号が出力された場合は、前述の調整画像作成動作は行わず、撮影画像データを出力画像データとして標識色検出部２３へ出力する。この調整画像作成部２２は、決定手段および作成手段に対応するものである。
【００２９】
標識色検出部２３は、調整画像作成部２２が作成した出力画像データを取得するとともに、出力画像データの示す出力画像上において、交通標識の表示色として予め登録された赤色、青色、黄色、黒色等の交通標識に利用される表示色が位置する部分を検出し、出力画像上における当該位置と検出された表示色とを示す標識色検出データを生成する。そして、生成した標識色検出データを出力画像データと共に、標識形状検出部２４へ出力する。
【００３０】
標識形状検出部２４は、標識色検出部２３から出力された標識色検出データと出力画像データとを取得し、出力画像データの示す出力画像上において標識色検出データの示す位置に存在する物体の形状を検出する。検出された形状が、交通標識の標識形状として予め登録された円形、長方形、正方形、三角形等の交通標識に利用される形状であった場合、標識形状検出部２４は、当該標識形状を示す標識形状データを生成し、標識色検出データおよび出力画像データと共に、標識案内部２５へ出力する。
【００３１】
標識案内部２５は、標識形状検出部２４から出力される標識形状データ、標識色検出データ、および出力画像データを取得する。そして、標識色検出データの示す位置および表示色と、標識形状データの示す標識形状とから、出力画像データの示す出力画像に撮影された交通標識（撮影物）の認識を行う。そして、当該交通標識を案内する案内画像の画像データをディスプレイ３に出力するとともに、当該交通標識を案内する案内音声の音声信号をスピーカ４に出力する。また、インジケータ５に交通標識があることを示す案内信号を出力する。
【００３２】
なお、標識色検出部２３、標識形状検出部２４、標識案内部２５は画像認識機器を構成するものである。
【００３３】
ディスプレイ３は、車載用の小型ディスプレイであり、標識検出機２から出力された画像データを取得し、当該画像データの示す案内画像を表示する。案内画像の表示に関しては、車載用のヘッドアップディスプレイ等を用いることとしても良い。
【００３４】
スピーカ４は、車載用の小型スピーカであり、標識検出機２から出力された音声信号を取得し、当該音声信号の示す案内音声を出力する。案内音声の出力に関しては、車載オーディオのスピーカ等を利用することとしても良い。
【００３５】
インジケータ５は、例えば赤色ＬＥＤであり、標識検出機２から出力される案内信号を取得すると点灯し、ユーザーに交通標識がある旨を通知する。前述の通知に関しては、ＬＥＤを点滅させることとしても良い。
【００３６】
図３は、本実施形態の調整画像作成装置が、調整画像を作成する処理に関するフローチャートである。本フローチャートにおいて、ステップ３０１〜３０７までは区分線検出部２１が実行する処理であり、ステップ３０８〜３１４までは調整画像作成部２２が実行する処理である。なお、本フローチャートの処理は、カメラ１から撮影画像データが出力されるたびに実行される。
【００３７】
ステップ３０１では、区分線検出部２１は、カメラ１から撮影画像データを取得する。ステップ３０２では、ステップ３０１で取得した撮影画像データの示すカラー撮影画像に区分線が含まれているか否かを判定する。区分線が含まれていない場合は、ステップ３０３へ進み、識別不可信号を撮影画像データと共に調整画像作成部２２へ出力して、ステップ３０８へ進む。区分線が含まれている場合は、ステップ３０４へ進む。
【００３８】
ステップ３０４では、撮影画像データの示すカラー撮影画像に含まれている区分線が、当該カラー撮影画像の左半分と右半分の両方に含まれているか否かを判定する。両方に区分線が含まれている場合は、ステップ３０５へ進み、カラー撮影画像の左半分に含まれている区分線を識別して、ステップ３０７へ進む。これにより、前述の区分線の識別を確実に行うことができる。一方、左右いずれかに区分線が含まれている場合は、ステップ３０６へ進み、当該区分線を識別して、ステップ３０７へ進む。
【００３９】
ステップ３０７では、ステップ３０５またはステップ３０６で識別した区分線のカラー撮影画像上における位置を示す位置データを生成し、撮影画像データと共に調整画像作成部２２へ出力する。
【００４０】
ステップ３０８では、調整画像作成部２２は、区分線識別部３１から撮影画像データと共に識別不可信号が出力されたか否かを判定する。識別俯瞰信号が出力された場合は、ステップ３１４へ進む。識別不可信号が出力されなかった場合、すなわち、撮影画像データが位置データと共に出力された場合は、ステップ３０９へ進む。
【００４１】
ステップ３０９では、区分線検出部３１から出力された位置データおよび撮影画像データから、撮影画像データの示すカラー撮影画像上において、位置データが示す位置における各画素で輝度が所定値以上である画素の個数をカウントする。
【００４２】
ステップ３１０では、ステップ３０９でカウントした画素の個数が所定個数以上であるか否かを判定する。所定個数以上である場合は、ステップ３１１へ進む。所定個数以下である場合は、ステップ３１４へ進む。前述の画素の個数が所定個数以下である場合、後に算出するＧｒ、Ｇｂが不正確になる可能性があるためである。
【００４３】
ステップ３１１では、撮影画像データの示すカラー撮影画像上において、位置データが示す位置における各画素で輝度が所定値以上である画素の各々におけるＲ値、Ｇ値、Ｂ値を取り出し、Ｍｒ値、Ｍｇ値、Ｍｂ値を算出する。ステップ３１２では、ステップ３１１で算出したＭｒ値、Ｍｇ値、Ｍｂ値から、Ｍｇ値を基準としてＧｒとＧｂを算出する。Ｍｇ値を基準とすることで、ＧｒとＧｂをより少ない計算量でより正確に算出できる。
【００４４】
ステップ３１３では、撮影画像データの示すカラー撮影画像の全ての画素のＲ値に対してＧｒを乗算し、Ｂ値に対してＧｂを乗算して、調整画像を作成する。そして、作成した調整画像を示す調整画像データを標示色検出部２３へ出力し、処理を終了する。一方、ステップ３１４では、撮影画像データを標示色検出部２３へ出力し、処理を終了する。
【００４５】
次に、本実施形態の調整画像作成装置が作成する調整画像について、図を用いて説明する。
【００４６】
図４は、夕刻時に車両が走行中の道路周辺の様子をカメラ１が撮影した撮影画像を示す。図４の撮影画像には、白壁の前に交差点注意を促す交通標識が設置されているが、夕日の影響で白壁は黄色味を帯びている。そのため、図４の撮影画像においては白壁と交通標識の表示色がほぼ同一になっており、画像認識機器は図４の撮影画像を利用した画像認識によって、交通標識を白壁と区別して認識するのは困難である。
【００４７】
図５は、前述の撮影画像に含まれる区分線を利用して作成した調整画像を示す。図５の調整画像では、白壁は本来の表示色である白色となっており、交通標識も本来の表示色である黄色のままである。そのため、画像認識機器は図５の調整画像を利用した画像認識によって、交通標識を白壁と区別して確実に認識できる。
【００４８】
図６は、図４の撮影画像上における白壁の表示色（△印）と交通標識の表示色（○印）、および、図５の調整画像上における白壁の表示色（▲印）と交通標識の表示色（●印）を、公知のＣＩＥ色度図にプロットしたものである。撮影画像上における白壁の表示色（△印）は夕日の影響で黄色味を帯びているため、ＣＩＥ色度図上においても黄色の領域にプロットされている。また、交通標識の表示色（○印）は元来黄色であるため、ＣＩＥ色度図上においても黄色の領域にプロットされている。ＣＩＥ色度図上において、△印と○印とは接近しており、両者の表示色の相違は小さいことが理解される。すなわち、標識色検出部２３、標識形状検出部２４、標識案内部２５は、撮影画像に含まれる交通標識を白壁から区別して認識するのは困難である。
【００４９】
一方、調整画像上における白壁の表示色（▲印）は、本来の表示色である白色となっているため、ＣＩＥ色度図上においても白色の領域にプロットされている。また、交通標識の表示色（●印）に関しては、ＣＩＥ色度図上において僅かな位置変化が見られるものの、黄色の領域にプロットされている。ＣＩＥ色度図上において▲印と●印とは離れており、両者の表示色の相違は大きいことが理解される。すなわち、標識色検出部２３、標識形状検出部２４、標識案内部２５は、調整画像に含まれる交通標識を白壁から区別して確実に認識できるのである。
【００５０】
このように、本実施形態の調整画像作成装置では、調整画像作成部２２は、撮影画像データの示すカラー撮影画像上において、位置データが示す区分線の位置における各画素のＲＧＢ値を全て同一とするようなＧｒとＧｂを算出する。そして、撮影画像データの示すカラー撮影画像を構成する全ての画素の各々のＲ値に対してＧｒを乗算し、Ｂ値に対してＧｂを乗算して、調整画像を作成する。作成された調整画像は太陽光の影響を排除したものであるため、標識色検出部２３、標識形状検出部２４、標識案内部２５は、いずれの時刻においても、車両が走行中の道路周辺に設けられた交通標識を確実に認識できる。また、各色温度における色変化のグラフ化等は不要となり、従来のホワイトバランス調整方法等と比較して計算量を少なくできる利点もある。
【００５１】
前述した実施形態では、カラー撮影画像に含まれる区分線を認識すると、当該区分線の本来の表示色が白色であると判断して、調整画像の作成を行った。しかしながら、車両が走行中の道路によっては、前述の区分線が黄色で標示されている場合もある。そこで、本装置に対し、車両が走行中の道路を認識する機器と、道路情報を記憶するデータベースとを設ける。そして、車両が走行中の道路の道路情報をデータベースから読み出すとともに、車両が走行中の道路において黄色の区分線が標示されていると判断される場合には、調整画像作成動作を行わないこととする。これにより、前述の区分線が白色で表示されている場合にのみ調整画像作成動作を行うことができ、撮影画像データの示すカラー撮影画像から撮影物をより確実に認識できる。
【００５２】
前述した実施形態では、カラー撮影画像に含まれる区分線を認識し、当該区分線を示す画素のＲＧＢ値を利用することにより、調整画像の作成を行った。しかしながら、これに限定されるものではなく、例えば他の車両のナンバープレート等、カラー撮影画像上において本来の表示色が白色である被写体であれば、調整画像の作成に好適に利用できる。なお、車両のナンバープレートには、車両の種類に応じて白地、緑地、黄地、黒色地等があるが、調整画像の作成にあたっては白地のナンバープレートを利用することとなる。この場合、車両のナンバープレートに刻印された平仮名を画像認識によって認識し、白地のナンバープレートを示す平仮名（車両の種類）であるか否かを確認する方法が考えられる。
【００５３】
前述した実施形態では、撮影画像上において区分線を示す所定輝度以上の各画素におけるＧ値の平均値（Ｍｇ値）を基準として、ゲインＧｒとＧｂとを算出した。しかしながら、これに限定されるものではなく、例えばＲ値やＢ値を基準として各ゲインを算出することとしても良い。また、例えば、Ｒ値の平均値（Ｍｒ値）、Ｇ値の平均値（Ｍｇ値）、Ｂ値の平均値（Ｍｂ値）についての平均値を算出し、当該平均値に基づいて各ゲインを算出することとしても良い。
【００５４】
前述した実施形態では、本装置が作成した調整画像は、撮影画像における太陽光の影響を排除したものであった。しかしながら、これに限定されるものではなく、例えば高速道路や自動車専用道路等、車両が走行中の道路周辺が黄色のランプで照明されているような場合においても、本装置は効果的に利用できる。
【００５５】
前述した実施形態では、本装置は交通標識を案内する交通標識案内装置に組み込まれて動作した。しかしながら、これに限定されるものではなく、例えば車両用ナビゲーション装置等に組み込んで動作させても好適に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明の一実施形態における調整画像作成装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態の調整画像作成装置において、Ｍｒ値、Ｍｇ値、Ｍｂ値からＧｒ、Ｇｂを算出する過程を示す図である。
【図３】本実施形態の調整画像案内装置が、調整画像を作成する処理に関するフローチャートである。
【図４】夕刻時に車両が走行中の道路周辺の様子をカメラが撮影した撮影画像を示す図である。
【図５】撮影画像に含まれる区分線を利用して作成した調整画像を示す図である。
【図６】撮影画像上における白壁の表示色と交通標識の表示色、および、調整画像上における白壁の表示色と交通標識の表示色を、公知のＣＩＥ色度図にプロットしたものである。
【符号の説明】
【００５７】
１…カメラ、  １１…レンズ、  １２…カラーフィルタ、  １３…撮影素子、  ２…標識検出機、  ２１…区分線識別部、  ２２…調整画像作成部、  ２３…標識色検出部、  ２４…標識形状検出部、  ２５…標識案内部、  ３…ディスプレイ、  ４…スピーカ、  ５…インジケータ
【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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