(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の撮像部で各々撮影された複数の撮影画像における路面の距離に応じた距離値を有する距離画像から、前記距離画像の垂直方向に対する距離値の頻度の分布を示す垂直方向分布データを生成する生成部と、
前記垂直方向分布データに基づいて、前記距離に応じた各セグメントの路面を推定する推定部と、
前記推定部により推定された各セグメントの路面の信頼度に応じ、補正対象のセグメントの路面を、隣のセグメントにて推定された路面に基づいて補正する補正部と、
を備え、
前記補正部は、第１のセグメントの路面の信頼度が所定値以上であり、かつ前記第１のセグメントよりも前記距離が遠い第２のセグメントの路面の信頼度が所定値以上でない場合に、前記第２のセグメントの路面の始点を、前記第１のセグメントの路面の終点を通るように補正し、
第３のセグメントの路面の信頼度が所定値以上であり、かつ前記第３のセグメントよりも前記距離が近い第２のセグメントの路面の信頼度が所定値以上でない場合に、前記第２のセグメントの路面の終点を、前記第３のセグメントの路面の始点を通るように補正する、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記補正部は、前記推定部により各セグメントの路面を推定する際に用いられた各セグメントの標本点の数、前記推定部により推定された各セグメントの路面の傾きと切片、または前記推定部により各セグメントの路面を推定する際に用いられた各セグメントの標本点の相関に基づき、前記信頼度を算出する、
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記補正部は、平坦な路面、または以前の撮影画像のフレームにより検出された路面の傾きを用いて、補正対象のセグメントの路面を補正する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記補正部は、第４のセグメントにて推定された路面の信頼度と、前記第４のセグメントよりも前記距離が遠い第５のセグメントにて推定された路面の信頼度の比に基づいて、第４のセグメントにて推定された路面の始点と、第５のセグメントにて推定された路面の終点が一致するように補正する、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
複数の撮像部と、
前記複数の撮像部で各々撮影された複数の撮影画像から、前記複数の撮影画像における物体の視差に応じた距離値を有する距離画像を生成する距離画像生成部と、
前記距離画像の垂直方向に対する距離値の頻度の分布を示す垂直方向分布データを生成する生成部と、
前記垂直方向分布データに基づいて、距離に応じた各セグメントの路面を推定する推定部と、
前記推定部により推定された各セグメントの路面の信頼度に応じ、補正対象のセグメントの路面を、隣のセグメントにて推定された路面に基づいて補正する補正部と、
を備え、
前記補正部は、第１のセグメントの路面の信頼度が所定値以上であり、かつ前記第１のセグメントよりも前記距離が遠い第２のセグメントの路面の信頼度が所定値以上でない場合に、前記第２のセグメントの路面の始点を、前記第１のセグメントの路面の終点を通るように補正し、
第３のセグメントの路面の信頼度が所定値以上であり、かつ前記第３のセグメントよりも前記距離が近い第２のセグメントの路面の信頼度が所定値以上でない場合に、前記第２のセグメントの路面の終点を、前記第３のセグメントの路面の始点を通るように補正する、
撮像装置。
【請求項６】
移動体に搭載され、前記移動体の前方を撮像する複数の撮像部と、
前記複数の撮像部で各々撮影された複数の撮影画像から、前記複数の撮影画像における物体の視差に応じた距離値を有する距離画像を生成する距離画像生成部と、
前記距離画像の垂直方向に対する距離値の頻度の分布を示す垂直方向分布データを生成する生成部と、
前記垂直方向分布データに基づいて、距離に応じた各セグメントの路面を推定する推定部と、
前記推定部により推定された各セグメントの移動面の信頼度に応じ、補正対象のセグメントの移動面を、隣のセグメントにて推定された移動面に基づいて補正する補正部と、
前記補正部により補正された移動面、及び前記距離画像に基づいて、前記複数の撮影画像における物体を検出する物体検出部と、
前記物体検出部により検出された物体のデータに基づいて、前記移動体の制御を行う制御部と、
を備え、
前記補正部は、第１のセグメントの路面の信頼度が所定値以上であり、かつ前記第１のセグメントよりも前記距離が遠い第２のセグメントの路面の信頼度が所定値以上でない場合に、前記第２のセグメントの路面の始点を、前記第１のセグメントの路面の終点を通るように補正し、
第３のセグメントの路面の信頼度が所定値以上であり、かつ前記第３のセグメントよりも前記距離が近い第２のセグメントの路面の信頼度が所定値以上でない場合に、前記第２のセグメントの路面の終点を、前記第３のセグメントの路面の始点を通るように補正する、
移動体機器制御システム。
【請求項７】
コンピュータが、
複数の撮像部で各々撮影された複数の撮影画像における路面の距離に応じた距離値を有する距離画像から、前記距離画像の垂直方向に対する距離値の頻度の分布を示す垂直方向分布データを生成するステップと、
前記垂直方向分布データに基づいて、前記距離に応じた各セグメントの路面を推定するステップと、
前記推定された各セグメントの路面の信頼度に応じ、補正対象のセグメントの路面を、隣のセグメントにて推定された路面に基づいて補正するステップと、
を実行し、
前記補正するステップでは、第１のセグメントの路面の信頼度が所定値以上であり、かつ前記第１のセグメントよりも前記距離が遠い第２のセグメントの路面の信頼度が所定値以上でない場合に、前記第２のセグメントの路面の始点を、前記第１のセグメントの路面の終点を通るように補正し、
第３のセグメントの路面の信頼度が所定値以上であり、かつ前記第３のセグメントよりも前記距離が近い第２のセグメントの路面の信頼度が所定値以上でない場合に、前記第２のセグメントの路面の終点を、前記第３のセグメントの路面の始点を通るように補正する、
画像処理方法。
【請求項８】
コンピュータに、
複数の撮像部で各々撮影された複数の撮影画像における路面の距離に応じた距離値を有する距離画像から、前記距離画像の垂直方向に対する距離値の頻度の分布を示す垂直方向分布データを生成するステップと、
前記垂直方向分布データに基づいて、前記距離に応じた各セグメントの路面を推定するステップと、
前記推定された各セグメントの路面の信頼度に応じ、補正対象のセグメントの路面を、隣のセグメントにて推定された路面に基づいて補正するステップと、
を実行し、
前記補正するステップでは、第１のセグメントの路面の信頼度が所定値以上であり、かつ前記第１のセグメントよりも前記距離が遠い第２のセグメントの路面の信頼度が所定値以上でない場合に、前記第２のセグメントの路面の始点を、前記第１のセグメントの路面の終点を通るように補正し、
第３のセグメントの路面の信頼度が所定値以上であり、かつ前記第３のセグメントよりも前記距離が近い第２のセグメントの路面の信頼度が所定値以上でない場合に、前記第２のセグメントの路面の終点を、前記第３のセグメントの路面の始点を通るように補正させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、撮像装置、移動体機器制御システム、画像処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車の安全性において、従来は歩行者や自動車と衝突したときに、いかに歩行者を守れるか、乗員を保護できるかの観点から自動車のボディー構造などの開発が行われてきた。しかしながら近年、情報処理技術、画像処理技術の発達により、高速に人や自動車等を検出する技術が開発されてきている。これらの技術を応用して、衝突する前に自動的にブレーキをかけ、衝突を未然に防ぐという自動車もすでに発売されている。
【０００３】
自動的にブレーキをかけるには人や他車等の物体までの距離を測定する必要があり、そのために、ステレオカメラの画像を用いた測定が実用化されている。
【０００４】
このステレオカメラの画像を用いた測定では、次のような画像処理を行うことで、人や他車等の物体の認識を行う技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
まず、ステレオカメラで撮像した複数の画像から、画像の垂直方向の座標を一方の軸とし、画像の視差(disparity)を他方の軸とし、視差の頻度の値を画素値とするV-Disparity画像を生成する。次に、生成したV-Disparity画像から、路面を検出する。検出した路面を用いてノイズを除去したうえで、画像の水平方向の座標を縦軸とし、画像の視差を横軸とし、視差頻度を画素値とするU-Disparity画像を生成する。そして、生成したU-Disparity画像に基づいて、人や他車等の物体の認識を行う。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、従来技術には、例えば白線の途切れや、雨天時の路面の照り返し等により、路面の視差を正しく検出できない場合、路面を正確に測定できないという問題がある。
【０００７】
そこで、路面を検出する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】
【０００８】
画像処理装置において、複数の撮像部で各々撮影された複数の撮影画像における路面の距離に応じた距離値を有する距離画像から、前記距離画像の垂直方向に対する距離値の頻度の分布を示す垂直方向分布データを生成する生成部と、前記垂直方向分布データに基づいて、前記距離に応じた各セグメントの路面を推定する推定部と、前記推定部により推定された各セグメントの路面の信頼度に応じ、補正対象のセグメントの路面を、隣のセグメントにて推定された路面に基づいて補正する補正部と、を備え、前記補正部は、第１のセグメントの路面の信頼度が所定値以上であり、かつ前記第１のセグメントよりも前記距離が遠い第２のセグメントの路面の信頼度が所定値以上でない場合に、前記第２のセグメントの路面の始点を、前記第１のセグメントの路面の終点を通るように補正し、第３のセグメントの路面の信頼度が所定値以上であり、かつ前記第３のセグメントよりも前記距離が近い第２のセグメントの路面の信頼度が所定値以上でない場合に、前記第２のセグメントの路面の終点を、前記第３のセグメントの路面の始点を通るように補正する。
【発明の効果】
【０００９】
開示の技術によれば、路面を検出する精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係る車載機器制御システムの構成を示す模式図である。
【図２】撮像ユニット及び画像解析ユニットの構成を示す模式図である。
【図３】移動体機器制御システムの機能ブロック図である。
【図４】視差画像データ、及びその視差画像データから生成されるＶマップについて説明するための図である。
【図５】一方の撮像部で撮像された基準画像としての撮影画像の画像例と、その撮影画像に対応するＶマップを示す図である。
【図６】一方の撮像部で撮像された基準画像としての撮影画像の画像例と、その撮影画像に対応する所定の領域のＶマップを示す図である。
【図７】ノイズが発生した場合の、一方の撮像部で撮像された基準画像としての撮影画像の画像例と、その撮影画像に対応するＶマップを示す図である。
【図８】路面推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】路面補正処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】推定された路面が不適切であるか否かの判定方法について説明する図である。
【図１１】不適切であると判定されたセグメントの路面を補正する処理について説明する図である。
【図１２】路面の補正処理について説明する図である。
【図１３】第２の実施形態に係る路面の補正処理について説明する図である。
【図１４】第３の実施形態に係る路面補正処理の一例を示すフローチャートである。
【図１５】第３の実施形態に係る路面の補正処理について説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、実施形態に係る画像処理装置を有する移動体機器制御システムについて説明する。
［第１の実施形態］
〈車載機器制御システムの構成〉
図１は、本発明の実施形態に係る移動体機器制御システムとしての車載機器制御システムの構成を示す図である。
【００１２】
この車載機器制御システム１は、移動体である自動車などの自車両１００に搭載されており、撮像ユニット５００、画像解析ユニット６００、表示モニタ１０３、及び車両走行制御ユニット１０４からなる。そして、撮像ユニット５００で、移動体の前方を撮像した自車両進行方向前方領域（撮像領域）の撮像画像データから、自車両前方の路面（移動面）の相対的な高さ情報（相対的な傾斜状況を示す情報）を検知し、その検知結果から、自車両前方の走行路面の３次元形状を検出し、その検出結果を利用して移動体や各種車載機器の制御を行う。移動体の制御には、例えば、警告の報知、自車両１００（自移動体）のハンドルの制御、または自車両１００（自移動体）のブレーキが含まれる。
【００１３】
撮像ユニット５００は、例えば、自車両１００のフロントガラス１０５のルームミラー（図示せず）付近に設置される。撮像ユニット５００の撮像によって得られる撮像画像データ等の各種データは、画像処理手段としての画像解析ユニット６００に入力される。
【００１４】
画像解析ユニット６００は、撮像ユニット５００から送信されてくるデータを解析して、自車両１００が走行している路面部分（自車両の真下に位置する路面部分）に対する自車両前方の走行路面上の各地点における相対的な高さ（位置情報）を検出し、自車両前方の走行路面の３次元形状を把握する。また、自車両前方の他車両、歩行者、各種障害物などの認識対象物を認識する。
【００１５】
画像解析ユニット６００の解析結果は、表示モニタ１０３及び車両走行制御ユニット１０４に送られる。表示モニタ１０３は、撮像ユニット５００で得られた撮像画像データ及び解析結果を表示する。車両走行制御ユニット１０４は、画像解析ユニット６００による自車両前方の他車両、歩行者、各種障害物などの認識対象物の認識結果に基づいて、例えば、自車両１００の運転者へ警告を報知したり、自車両のハンドルやブレーキを制御したりするなどの走行支援制御を行う。
【００１６】
〈撮像ユニット５００及び画像解析ユニット６００の構成〉
図２は、撮像ユニット５００及び画像解析ユニット６００の構成を示す図である。
【００１７】
撮像ユニット５００は、撮像手段としての２つの撮像部５１０ａ，５１０ｂを備えたステレオカメラで構成されており、２つの撮像部５１０ａ，５１０ｂは同一のものである。各撮像部５１０ａ，５１０ｂは、それぞれ、撮像レンズ５１１ａ，５１１ｂと、受光素子が２次元配置された画像センサ５１３ａ，５１３ｂを含んだセンサ基板５１４ａ，５１４ｂと、センサ基板５１４ａ，５１４ｂから出力されるアナログ電気信号（画像センサ５１３ａ，５１３ｂ上の各受光素子が受光した受光量に対応する電気信号）をデジタル電気信号に変換した撮像画像データを生成して出力する信号処理部５１５ａ，５１５ｂとから構成されている。撮像ユニット５００からは、輝度画像データと視差画像データが出力される。
【００１８】
また、撮像ユニット５００は、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等からなる処理ハードウェア部５１０を備えている。この処理ハードウェア部５１０は、各撮像部５１０ａ，５１０ｂから出力される輝度画像データから視差画像を得るために、各撮像部５１０ａ，５１０ｂでそれぞれ撮像した撮像画像間の対応画像部分の視差値を演算する視差画像情報生成手段としての視差演算部５１１を備えている。
【００１９】
ここでいう視差値とは、各撮像部５１０ａ，５１０ｂでそれぞれ撮像した撮像画像の一方を基準画像、他方を比較画像とし、撮像領域内の同一地点に対応した基準画像上の画像部分に対する比較画像上の画像部分の位置ズレ量を、当該画像部分の視差値として算出したものである。三角測量の原理を利用することで、この視差値から当該画像部分に対応した撮像領域内の当該同一地点までの距離を算出することができる。
【００２０】
画像解析ユニット６００は、画像処理基板等から構成され、撮像ユニット５００から出力される輝度画像データ及び視差画像データを記憶するＲＡＭやＲＯＭ等で構成される記憶手段６０１と、識別対象の認識処理や視差計算制御などを行うためのコンピュータプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）６０２と、データＩ／Ｆ（インタフェース）６０３と、シリアルＩ／Ｆ６０４を備えている。
【００２１】
処理ハードウェア部５１０を構成するＦＰＧＡは、画像データに対してリアルタイム性が要求される処理、例えばガンマ補正、ゆがみ補正（左右の撮像画像の平行化）、ブロックマッチングによる視差演算を行って視差画像の情報を生成し、画像解析ユニット６００のＲＡＭに書き出す処理などを行う。画像解析ユニット６００のＣＰＵ６０２は、各撮像部５１０ａ，５１０ｂの画像センサコントローラの制御および画像処理基板の全体的な制御を担うとともに、路面の３次元形状の検出処理、ガードレールその他の各種オブジェクト（識別対象物）の検出処理などを実行するプログラムをＲＯＭからロードして、ＲＡＭに蓄えられた輝度画像データや視差画像データを入力として各種処理を実行し、その処理結果をデータＩ／Ｆ６０３やシリアルＩ／Ｆ６０４から外部へと出力する。このような処理の実行に際し、データＩ／Ｆ６０３を利用して、自車両１００の車速、加速度（主に自車両前後方向に生じる加速度）、操舵角、ヨーレートなどの車両動作情報を入力し、各種処理のパラメータとして使用することもできる。外部に出力されるデータは、自車両１００の各種機器の制御（ブレーキ制御、車速制御、警告制御など）を行うための入力データとして使用される。
【００２２】
なお、撮像ユニット５００及び画像解析ユニット６００は、一体の装置である撮像装置２として構成してもよい。
【００２３】
図３は、図２における処理ハードウェア部５１０、画像解析ユニット６００、及び車両走行制御ユニット１０４で実現される車載機器制御システム１の機能ブロック図である。なお、画像解析ユニット６００で実現される機能部は、画像解析ユニット６００にインストールされた１以上のプログラムが、画像解析ユニット６００のＣＰＵ６０２に実行させる処理により実現される。
【００２４】
以下、本実施形態における処理について説明する。
【００２５】
〈視差画像生成処理〉
視差画像生成部１１は、視差画像データ（視差画像情報）を生成する視差画像生成処理を行う。なお、視差画像生成部１１は、例えば視差演算部５１１（図２）によって構成される。
【００２６】
視差画像生成処理では、まず、２つの撮像部５１０ａ，５１０ｂのうちの一方の撮像部５１０ａの輝度画像データを基準画像データとし、他方の撮像部５１０ｂの輝度画像データを比較画像データとし、これらを用いて両者の視差を演算して、視差画像データを生成して出力する。この視差画像データは、基準画像データ上の各画像部分について算出される視差値ｄに応じた画素値をそれぞれの画像部分の画素値として表した視差画像を示すものである。
【００２７】
具体的には、視差画像生成部１１は、基準画像データのある行について、一つの注目画素を中心とした複数画素（例えば１６画素×１画素）からなるブロックを定義する。一方、比較画像データにおける同じ行において、定義した基準画像データのブロックと同じサイズのブロックを１画素ずつ横ライン方向（ｘ方向）へずらし、基準画像データにおいて定義したブロックの画素値の特徴を示す特徴量と比較画像データにおける各ブロックの画素値の特徴を示す特徴量との相関を示す相関値を、それぞれ算出する。そして、算出した相関値に基づき、比較画像データにおける各ブロックの中で最も基準画像データのブロックと相関があった比較画像データのブロックを選定するマッチング処理を行う。その後、基準画像データのブロックの注目画素と、マッチング処理で選定された比較画像データのブロックの対応画素との位置ズレ量を視差値ｄとして算出する。このような視差値ｄを算出する処理を基準画像データの全域又は特定の一領域について行うことで、視差画像データを得ることができる。
【００２８】
マッチング処理に用いるブロックの特徴量としては、例えば、ブロック内の各画素の値（輝度値）を用いることができ、相関値としては、例えば、基準画像データのブロック内の各画素の値（輝度値）と、これらの画素にそれぞれ対応する比較画像データのブロック内の各画素の値（輝度値）との差分の絶対値の総和を用いることができる。この場合、当該総和が最も小さくなるブロックが最も相関があると言える。
【００２９】
視差画像生成部１１でのマッチング処理をハードウェア処理によって実現する場合には、例えばＳＳＤ（Sum of Squared Difference）、ＺＳＳＤ（Zero-mean Sum of Squared Difference）、ＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）、ＺＳＡＤ（Zero-mean Sum of Absolute Difference）、ＮＣＣ（Normalized cross correlation）などの方法を用いることができる。なお、マッチング処理では画素単位での視差値しか算出できないので、１画素未満のサブピクセルレベルの視差値が必要な場合には推定値を用いる必要がある。その推定方法としては、例えば、等角直線方式、二次曲線方式等を利用することができる。
【００３０】
〈Ｖマップ生成処理〉
Ｖマップ生成部１２は、視差画素データに基づき、Ｖマップ（V-Disparity Map、「垂直方向分布データ」の一例）を生成するＶマップ生成処理を実行する。視差画像データに含まれる各視差画素データは、ｘ方向位置とｙ方向位置と視差値ｄとの組（ｘ，ｙ，ｄ）で示される。これを、Ｘ軸にｄ、Ｙ軸にｙ、Ｚ軸に頻度ｆを設定した三次元座標情報（ｄ，ｙ，ｆ）に変換したもの、又はこの三次元座標情報（ｄ，ｙ，ｆ）から所定の頻度閾値を超える情報に限定した三次元座標情報（ｄ，ｙ，ｆ）を、視差ヒストグラム情報として生成する。本実施形態の視差ヒストグラム情報は、三次元座標情報（ｄ，ｙ，ｆ）からなり、この三次元ヒストグラム情報をＸ−Ｙの２次元座標系に分布させたものを、Ｖマップと呼ぶ。
【００３１】
具体的に説明すると、Ｖマップ生成部１２は、視差画像を上下方向に複数分割して得られる各行領域について、視差値頻度分布を計算する。この視差値頻度分布を示す情報が視差ヒストグラム情報である。
【００３２】
図４は視差画像データ、及びその視差画像データから生成されるＶマップについて説明するための図である。ここで、図４Ａは視差画像の視差値分布の一例を示す図であり、図５Ｂは、図４Ａの視差画像の行毎の視差値頻度分布を示すＶマップを示す図である。
【００３３】
図４Ａに示すような視差値分布をもった視差画像データが入力されたとき、Ｖマップ生成部１２は、行毎の各視差値のデータの個数の分布である視差値頻度分布を計算し、これを視差ヒストグラム情報として出力する。このようにして得られる各行の視差値頻度分布の情報を、Ｙ軸に視差画像上のｙ方向位置（撮像画像の上下方向位置）をとりＸ軸に視差値ｄをとった二次元直交座標系上に表すことで、図４Ｂに示すようなＶマップを得ることができる。このＶマップは、頻度ｆに応じた画素値をもつ画素が前記二次元直交座標系上に分布した画像として表現することもできる。
【００３４】
図５は、一方の撮像部で撮像された基準画像としての撮影画像の画像例と、その撮影画像に対応するＶマップを示す図である。ここで、図５Ａが撮影画像であり、図５ＢがＶマップである。即ち、図５Ａに示すような撮影画像から図５Ｂに示すＶマップが生成される。Ｖマップでは、路面より下の領域には視差は検出されないので、斜線で示した領域Ａで視差がカウントされることはない。
【００３５】
図５Ａに示す画像例では、自車両が走行している路面４０１と、自車両の前方に存在する先行車両４０２と、路外に存在する電柱４０３が映し出されている。また、図５Ｂに示すＶマップには、画像例に対応して、路面５０１、先行車両５０２、及び電柱５０３がある。
【００３６】
この画像例は、自車両の前方路面が、相対的に平坦な路面、即ち、自車両の前方路面が自車両の真下の路面部分と平行な面を自車両前方へ延長して得られる仮想の基準路面（仮想基準移動面）に一致している場合のものである。この場合、画像の下部に対応するＶマップの下部において、高頻度の点は、画像上方へ向かうほど視差値ｄが小さくなるような傾きをもった略直線状に分布する。このような分布を示す画素は、視差画像上の各行においてほぼ同一距離に存在していてかつ最も占有率が高く、しかも画像上方へ向かうほど距離が連続的に遠くなる識別対象物を映し出した画素であると言える。
【００３７】
撮像部５１０ａでは自車両前方領域を撮像するため、その撮像画像の内容は、図５Ａに示すように、画像上方へ向かうほど路面の視差値ｄは小さくなる。また、同じ行（横ライン）内において、路面を映し出す画素はほぼ同じ視差値ｄを持つことになる。従って、Ｖマップ上において上述した略直線状に分布する高頻度の点は、路面（移動面）を映し出す画素が持つ特徴に対応したものである。よって、Ｖマップ上における高頻度の点を直線近似して得られる近似直線上又はその近傍に分布する点の画素は、高い精度で、路面を映し出している画素であると推定することができる。また、各画素に映し出されている路面部分までの距離は、当該近似直線上の対応点の視差値ｄから高精度に求めることができる。
【００３８】
図６は、一方の撮像部で撮像された基準画像としての撮影画像の画像例と、その撮影画像に対応する所定の領域のＶマップを示す図である。
【００３９】
Ｖマップ生成部１２は、視差画像における全画素を用いてＶマップを生成してもよいし、視差画像（図６Ａは、視差画像の基となる撮影画像の例）における所定の領域（例えば、路面が写り得る領域）の画素のみを用いてＶマップを生成してもよい。例えば、路面は遠方になるにつれて、消失点に向かって狭くなるため、図６Ａに示すように、路面の幅に応じた領域を設定してもよい。これにより、路面が写り得る領域以外の領域に位置する物体（例えば電柱４０３）によるノイズがＶマップに混入しないようにすることができる。
【００４０】
図７は、ノイズが発生した場合の、一方の撮像部で撮像された基準画像としての撮影画像の画像例と、その撮影画像に対応するＶマップを示す図である。
【００４１】
図７の例では、図６の例と比較して、図７Ａに水たまり等による照り返し４０４と、白線の途切れ４０５が映し出されている。なお、白線の途切れは、例えば古い道路で白線が消えている場合や、白線間の間隔が長い場合に発生する。
【００４２】
図７Ｂに示すＶマップには、水たまり等による照り返し５０４、及び白線の途切れ５０５によるノイズが含まれる。図７Ｂに示すように、水たまり等による照り返し５０４により、所定値（例えば１）以上の頻度の値を有する画素（視差点）は、横軸方向（視差値の方向）に分散する。
【００４３】
〈路面推定〉
路面推定部１３は、視差画像生成部１１により生成された視差画像に基づき、路面を推定（検出）する。以下、路面推定部１３の処理について説明する。図８は、路面推定処理の一例を示すフローチャートである。
【００４４】
路面推定部１３は、Ｖマップの横軸である視差ｄの値に応じて、Ｖマップを複数のセグメントに分割する（ステップＳ１１）。複数のセグメントに分割して処理することにより、例えば平坦路から途中でアップ・ダウンするような坂形状等の複雑な形状の路面を捉えることができる。
【００４５】
続いて、路面推定部１３は、Ｖマップの画素の中から、標本点を抽出する（ステップＳ１２）。路面推定部１３は、例えば、各視差値ｄの座標位置毎に一つ以上の標本点を抽出してもよい。または、路面推定部１３は、各視差値ｄの座標位置において、頻度の最も多い最頻点を標本点として抽出してもよい。あるいは、路面推定部１３は、各視差値ｄを含む複数のｄ座標（例えば各視差値ｄの座標位置と、当該各視差値ｄの左及び右の少なくとも一方の１以上の座標位置）における頻度の最も多い最頻点を標本点として抽出してもよい。
【００４６】
続いて、路面推定部１３は、抽出した標本点のうち、不適切な点（外れ点）を除外する（ステップＳ１３）。路面推定部１３は、例えば最小二乗法を用いて、抽出した各標本点に応じた近似直線を算出する。そして、算出した近似直線に対し、ユークリッド距離が所定の閾値以上離れている標本点を除去する。なお、この処理は実施しなくともよい。
【００４７】
続いて、路面推定部１３は、ステップＳ１３で除外されていない標本点に基づき、路面の形状（位置、高さ）を検出する（ステップＳ１４）。路面推定部１３は、例えば最小二乗法により、各セグメントの標本点から近似直線を算出し、算出した近似直線を、路面として検出（推定）する。または、路面形状検出部１３３は、各セグメントの標本点から多項式近似などを使って算出した曲線形状を、路面として検出（推定）してもよい。
【００４８】
〈路面補正〉
路面補正部１４は、路面推定部１３により推定された各セグメントの路面を補正する。以下、路面補正部１４の処理について説明する。図９は、路面補正処理の一例を示すフローチャートである。
【００４９】
路面補正部１４は、路面推定部１３により推定された各セグメントの路面の信頼度に基づいて、路面が不適切であるセグメントを検出する（ステップＳ１０１）。
【００５０】
図１０は、推定された路面の信頼度の算出方法について説明する図である。
【００５１】
図１０（Ａ）は、ステップＳ１２にて路面推定部１３により抽出された標本点数が少ない場合の例を示す図である。図１０（Ａ）のような場合、路面補正部１４は、例えば、処理対象のセグメントにおける標本点数が所定数以下の場合、信頼度が低く、推定された路面が不適切であると判定する。または、路面補正部１４は、処理対象のセグメントにおける推定された路面の長さと、処理対象のセグメントの長さとの比が、所定の閾値以下の場合、推定された路面が不適切であると判定してもよい。
【００５２】
図１０（Ｂ）は、推定された路面の傾きが不適切な場合の例を示す図である。図１０（Ｂ）のような場合、路面補正部１４は、例えば、処理対象のセグメントの手前のセグメントの路面を延長した場合の、処理対象のセグメントの終点（左端）における路面の高さ（切片）５２２を算出する。そして、路面補正部１４は、算出した５２２の高さと、処理対象のセグメントの終点（左端）における路面の高さ（切片）５２１との差５２３が所定の閾値以上の場合、信頼度が低く、推定された路面が不適切であると判定する。
【００５３】
図１０（Ｃ）は、推定された路面における標本点の相関が低い場合の例を示す図である。図１０（Ｃ）のような場合、路面補正部１４は、例えば、最小二乗法で算出した相関の値が所定値以下の場合、信頼度が低く、推定された路面が不適切であると判定する。
【００５４】
続いて、路面補正部１４は、路面推定部１３により推定された各セグメントの路面のうち、不適切であるセグメントの路面を補正する（ステップＳ１０２）。
【００５５】
図１１は、不適切であると判定されたセグメントの路面を補正する処理について説明する図である。
【００５６】
路面が平坦であれば、予め設定されている平坦な路面（デフォルト路面）や、過去（以前）の撮影画像のフレームにより検出された当該セグメントの路面（履歴路面）等の補正用路面を用いて補正したりしてもよい。
【００５７】
しかし、例えば平坦路に比べて高低差のある路面では、不適切であると判定されたセグメントの路面を、推定された路面に代えて、デフォルト路面や履歴路面等の補正用路面に置換すると、図１１（Ａ）のように、実際の高さよりも低い路面に置換されてしまう。
【００５８】
そこで、路面補正部１４は、図１１（Ｂ）のように、補正対象のセグメント（以下で「第２のセグメント」とも称する）にて推定された路面が不適切である場合に、当該路面を、当該セグメントよりも距離が近いセグメント（以下で「第１のセグメント」とも称する）であり、かつ推定された路面が適切であると判定されたセグメントの路面を利用して補正する。
【００５９】
図１２は、路面の補正処理について説明する図である。
【００６０】
路面補正部１４は、図１２のように、補正対象のセグメントにおける路面５２４の終点（左端）５２５を通るように、例えば補正用路面５２６の傾きは維持しつつ、補正用路面５２６の始点（右端）の高さを調整する。
【００６１】
上述した本実施形態の処理による実測の結果によれば、上述した処理を行うことにより、平坦路に比べて高低差のある路面において、精度よく路面の高さを推定できることが分かっている。
【００６２】
〈路面高さテーブル算出処理〉
路面高さテーブル算出部１５は、スムージング処理部１３５にて修正された各セグメントにおける路面に基づいて、路面高さ（自車両の真下の路面部分に対する相対的な高さ）を算出してテーブル化する路面高さテーブル算出処理を行う。
【００６３】
路面高さテーブル算出部１５は、各セグメントにおける路面の情報から、撮像画像上の各行領域（画像上下方向の各位置）に映し出されている各路面部分までの距離を算出する。なお、自車両の真下に位置する路面部分をその面に平行となるように自車両進行方向前方へ延長した仮想平面の自車両進行方向における各面部分が、撮像画像中のどの各行領域に映し出されるかは予め決まっており、この仮想平面（基準路面）はＶマップ上で直線（基準直線）により表される。路面高さテーブル算出部１５は、各セグメントにおける路面と、基準直線とを比較することで、自車両前方の各路面部分の高さを得ることができる。簡易的には、各セグメントにおける路面上のＹ軸位置から、これに対応する視差値から求められる距離だけ自車両前方に存在する路面部分の高さを算出できる。路面高さテーブル算出部１５では、近似直線から得られる各路面部分の高さを、必要な視差範囲についてテーブル化する。
【００６４】
なお、ある視差値ｄにおいてＹ軸位置がｙ'である地点に対応する撮像画像部分に映し出されている物体の路面からの高さは、当該視差値ｄにおける路面上のＹ軸位置をｙ０としたとき、（ｙ'−ｙ０）から算出することができる。一般に、Ｖマップ上における座標（ｄ，ｙ'）に対応する物体についての路面からの高さＨは、下記の式より算出することができる。ただし、下記の式において、「ｚ」は、視差値ｄから計算される距離（ｚ＝ＢＦ／（ｄ−ｏｆｆｓｅｔ））であり、「ｆ」はカメラの焦点距離を（ｙ'−ｙ０）の単位と同じ単位に変換した値である。ここで、「ＢＦ」は、ステレオカメラの基線長と焦点距離を乗じた値であり、「ｏｆｆｓｅｔ」は無限遠の物体を撮影したときの視差値である。
【００６５】
Ｈ＝ｚ×（ｙ'−ｙ０）／ｆ
〈クラスタリング、棄却、トラッキング〉
クラスタリング部１６は、視差画像データに含まれる各視差画素データにおけるｘ方向位置とｙ方向位置と視差値ｄとの組（ｘ，ｙ，ｄ）を、Ｘ軸にｘ、Ｙ軸にｄ、Ｚ軸に頻度を設定し、Ｘ−Ｙの２次元ヒストグラム情報（頻度Ｕマップ）を作成する。
【００６６】
クラスタリング部１６は、路面高さテーブル算出部１５によってテーブル化された各路面部分の高さに基づいて、路面からの高さＨが所定の高さ範囲（たとえば２０ｃｍから３ｍ）にある視差画像の点（ｘ，ｙ，ｄ）についてだけ頻度Ｕマップを作成する。この場合、路面から当該所定の高さ範囲に存在する物体を適切に抽出することができる。
【００６７】
クラスタリング部１６は、頻度Ｕマップにおいて、頻度が所定値よりも多い、視差が密集している領域を物体の領域として検出し、視差画像上の座標や、物体の実際の大きさ（サイズ）から予測した物体のタイプ（人や歩行者）などの個体情報を付与する。
【００６８】
棄却部１７は、視差画像、頻度Ｕマップ、物体の個体情報に基づいて、認識対象ではない物体の情報を棄却する。
【００６９】
トラッキング部１８は、検出された物体が複数の視差画像のフレームで連続して出現する場合に、追跡対象であるか否かを判定する。
【００７０】
〈走行支援制御〉
制御部１９は、クラスタリング部１６による、物体の検出結果に基づいて、例えば、自車両１００の運転者へ警告を報知したり、自車両のハンドルやブレーキを制御したりするなどの走行支援制御を行う。
【００７１】
［第２の実施形態］
第１の実施形態では、路面補正部１４は、補正対象のセグメントよりも自車両からの距離が近いセグメントの路面に基づいて、第２のセグメントの路面を修正する例について説明した。
【００７２】
第２の実施形態では、路面補正部１４は、補正対象のセグメントよりも自車両からの距離が遠いセグメント（以下で「第３のセグメント」とも称する）の路面に基づいて、補正対象のセグメントの路面を修正する例について説明する。なお、第２の実施形態は一部を除いて第１の実施形態と同様であるため、適宜説明を省略する。
【００７３】
以下では第２の実施形態に係る車載機器制御システム１の処理の詳細について第１の実施形態との差異を説明する。
【００７４】
〈路面補正〉
第２の実施形態に係る路面補正部１４は、図９のステップＳ１０２の処理において、以下の処理により、不適切であるセグメントの路面を補正する。
【００７５】
図１３は、第２の実施形態に係る路面の補正処理について説明する図である。
【００７６】
第２の実施形態に係る路面補正部１４は、例えば、処理対象のセグメントにて推定された路面が適切である場合、当該処理対象のセグメントである第３のセグメントよりも自車両からの距離が近い隣のセグメントである第２のセグメントにて推定された路面がステップＳ１０１にて不適切と判定されていたか判定する。不適切と判定されていた場合、
第２の実施形態に係る路面補正部１４は、第３のセグメントの路面を用いて、第２のセグメントを補正する。
【００７７】
第２の実施形態に係る路面補正部１４は、図１３のように、第３のセグメントにおける路面６２１の始点（右端）６２２を通るように、補正用路面６２３の終点（左端）の高さを調整する。この場合、補正用路面６２３の傾きは維持しつつ、高さを調整してもよい。
【００７８】
また、第２のセグメントの路面が、例えば第１の実施形態のような処理で既に補正されている場合は、第２のセグメントの路面の始点、及び終点を、それぞれ、第１のセグメントの路面の終点、及び第３のセグメントにおける路面６２１の始点となるように再補正してもよい。この場合、第２のセグメントの路面は、第１のセグメントの路面の終点、及び第３のセグメントにおける路面６２１の始点を通る、例えば直線としてもよい。
【００７９】
［第３の実施形態］
第１の実施形態、及び第２の実施形態では、推定された路面が、所定の条件に基づいて不適切と判定された場合に、当該路面を、適切と判定された路面に基づいて補正する例について説明した。
【００８０】
第３の実施形態では、隣り合う複数のセグメントにて推定された各路面がどのくらい適切であるかを示す信頼度に基づいて、各セグメントにて推定された路面を補正する例について説明する。
【００８１】
なお、第３の実施形態は一部を除いて第１の実施形態と同様であるため、適宜説明を省略する。
【００８２】
以下では第３の実施形態に係る車載機器制御システム１の処理の詳細について第１の実施形態との差異を説明する。
【００８３】
〈路面補正〉
第３の実施形態に係る路面補正部１４は、第１の実施形態に係る図９の路面補正処理に代えて、以下の処理により、不適切であるセグメントの路面を補正する。
【００８４】
図１４は、第３の実施形態に係る路面補正処理の一例を示すフローチャートである。
【００８５】
路面補正部１４は、路面推定部１３により推定された各セグメントの路面の信頼度を算出する（ステップＳ２０１）。
【００８６】
信頼度の算出は、例えば以下のようにして行う。なお、以下のようにして算出した各値（スコア）に、各々の所定の重み付け係数を乗算し、合計した値を信頼度として算出してもよい。
【００８７】
図１０（Ａ）のように、標本点数に基づいて信頼度の値を算出する。この場合、路面補正部１４は、標本点数が多い程、信頼度の値が高くなるように算出する。例えば、標本点数自体を信頼度の値としてもよい。または、路面補正部１４は、処理対象のセグメントにおける推定された路面の長さと、処理対象のセグメントの長さとの比が大きい程、信頼度の値が高くなるように算出する。例えば、当該比自体を信頼度の値としてもよい。
【００８８】
図１０（Ｂ）のように、推定された路面の傾きに基づいて信頼度の値を算出する。この場合、路面補正部１４は、例えば、処理対象のセグメントの終点（左端）における、手前のセグメントの路面を延長した場合の高さ５２２と、推定された高さ（切片）５２１との差５２３が大きい程、信頼度の値が低くなるように算出する。
【００８９】
図１０（Ｃ）のように、路面補正部１４は、例えば、最小二乗法で算出した相関の値に基づいて信頼度の値を算出する。この場合、路面補正部１４は、相関が高い程、信頼度の値が高くなるように算出する。
【００９０】
続いて、路面補正部１４は、各セグメントの路面の信頼度に基づいて、各セグメントの路面を補正する（ステップＳ２０２）。
【００９１】
図１５は、第３の実施形態に係る路面の補正処理について説明する図である。
【００９２】
第３の実施形態に係る路面補正部１４は、一のセグメント（第４のセグメント）の路面５３３と、当該一のセグメントと隣り合う他のセグメント（第５のセグメント）の路面５３１の各々の信頼度の値に基づいて、第４のセグメントと第５のセグメントの境界における路面の高さを補正する。
【００９３】
例えば、第４のセグメントの路面５３３の終点５３４の高さと、第５のセグメントの路面５３１の始点５３２の高さの差を、第４のセグメントの路面５３３の信頼度の値と、第５のセグメントの路面５３１の信頼度の値の比で分割した値を算出する。そして、算出した値に基づいた高さ５３５を通るよう、第４のセグメントの路面５３３の終点、及び第５のセグメントの路面５３１の始点を補正する。
【００９４】
この場合、例えば、第４のセグメントの路面５３３の信頼度の値と、第２のセグメントの路面５３１の信頼度の値の比が１：３であれば、終点５３４と始点５３２との差に３／４を乗じた値を終点５３４の高さに加算した値が、高さ５３５となる。
【００９５】
＜まとめ＞
上述した各実施形態によれば、各セグメントにて推定された路面の信頼度に応じ、隣のセグメントにて推定された路面に基づいて、補正対象のセグメントの路面を補正する。それにより、路面を検出する精度を向上させることが可能となる。
【００９６】
なお、距離の値（距離値）と視差値は等価に扱えることから、本実施形態においては距離画像の一例として視差画像を用いて説明しているが、これに限られない。例えば、ステレオカメラを用いて生成した視差画像に対して、ミリ波レーダやレーザレーダ等の検出装置を用いて生成した距離情報を統合して、距離画像を生成してもよい。また、ステレオカメラと、ミリ波レーダやレーザレーダ等の検出装置を併用し、上述したステレオカメラによる物体の検出結果と組み合わせることにより、検出の精度をさらに高める構成としてもよい。
【００９７】
上述した実施形態におけるシステム構成は一例であり、用途や目的に応じて様々なシステム構成例があることは言うまでもない。また、上述した各実施形態の一部又は全部を組み合わせることも可能である。
【００９８】
また、処理ハードウェア部５１０、画像解析ユニット６００、及び車両走行制御ユニット１０４の各機能部は、ハードウェアによって実現される構成としてもよいし、ＣＰＵが記憶装置に格納されたプログラムを実行することによって実現される構成としてもよい。このプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルによって、コンピュータで読み取り可能な記録メディアに記録されて流通されるようにしても良い。また、上記記録メディアの例として、ＣＤ−Ｒ(Compact Disc Recordable)、ＤＶＤ(Digital Versatile Disk)、ブルーレイディスク等が挙げられる。また、各プログラムが記憶されたＣＤ−ＲＯＭ等の記録メディア、並びに、これらプログラムが記憶されたＨＤ５０４は、プログラム製品(Program Product)として、国内又は国外へ提供されることができる。
【符号の説明】
【００９９】
１  車載機器制御システム（「機器制御システム」の一例）
１００  自車両
１０１  撮像ユニット
１０３  表示モニタ
１０６  車両走行制御ユニット（「制御部」の一例）
１１  視差画像生成部（「距離画像生成部」の一例）
１２  Ｖマップ生成部（「生成部」の一例）
１３  路面推定部（「推定部」の一例）
１４  路面補正部（「補正部」の一例）
１５  路面高さテーブル算出部
１６  クラスタリング部（「物体検出部」の一例）
１７  棄却部
１８  トラッキング部
１９  制御部
２  撮像装置
５１０ａ，５１０ｂ  撮像部
５１０  処理ハードウェア部
６００  画像解析ユニット（「画像処理装置」の一例）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１００】
【特許文献１】特開２０１５−０７５８００号公報
【図１】
0006711128.tif 000002
【図２】
0006711128.tif 000003
【図３】
0006711128.tif 000004
【図４】
0006711128.tif 000005
【図５】
0006711128.tif 000006
【図６】
0006711128.tif 000007
【図７】
0006711128.tif 000008
【図８】
0006711128.tif 000009
【図９】
0006711128.tif 000010
【図１０】
0006711128.tif 000011
【図１１】
0006711128.tif 000012
【図１２】
0006711128.tif 000013
【図１３】
0006711128.tif 000014
【図１４】
0006711128.tif 000015
【図１５】
0006711128.tif 000016