(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おいて、所定の基準点に応じた探索範囲を設定し、当該探索範囲から複数の画素を抽出する抽出部と、
前記抽出された複数の画素に基づいて、路面を検出する検出部と、
を備え、
前記抽出部は、前記所定の基準点を、以前に撮影された前記複数の撮影画像に基づいて前記検出部により検出された路面、または予め設定されている路面に応じて決定する、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
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おいて、所定の基準点に応じた探索範囲を設定し、当該探索範囲から複数の画素を抽出する抽出部と、
前記抽出された複数の画素に基づいて、路面を検出する検出部と、
を備え、
前記抽出部は、前記垂直方向分布データを、距離値に応じて第１のセグメント、及び第２のセグメントに分割し、前記第２のセグメントにおける前記所定の基準点を、前記第１のセグメントにおいて検出された路面に応じて決定する、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記抽出部は、前記垂直方向分布データを、距離値に応じて第１のセグメント、及び第２のセグメントに分割し、前記第１のセグメントにおいて検出された路面の終点位置を前記第２のセグメントにおける前記所定の基準点とする、
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記抽出部は、前記所定の基準点から、路面が傾き得る角度に応じた前記探索範囲を設定する、
ことを特徴とする請求項１から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路面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おいて、所定の基準点に応じた探索範囲を設定し、当該探索範囲から複数の画素を抽出する抽出部と、
前記抽出された複数の画素に基づいて、前記路面を検出する検出部と、
を備え、
前記抽出部は、前記所定の基準点を、以前に撮影された前記複数の撮影画像に基づいて前記検出部により検出された路面、または予め設定されている路面に応じて決定する、撮像装置。
【請求項６】
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路面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おいて、所定の基準点に応じた探索範囲を設定し、当該探索範囲から複数の画素を抽出する抽出部と、
前記抽出された複数の画素に基づいて、前記路面を検出する検出部と、
を備え、
前記抽出部は、前記垂直方向分布データを、距離値に応じて第１のセグメント、及び第２のセグメントに分割し、前記第２のセグメントにおける前記所定の基準点を、前記第１のセグメントにおいて検出された路面に応じて決定する、撮像装置。
【請求項７】
移動体に搭載され、前記移動体の前方を撮像する撮像装置であって、請求項５または６に記載の撮像装置と、
前記撮像装置により検出された路面、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、
を備える移動体機器制御システム。
【請求項８】
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、
以前に撮影された前記複数の撮影画像に基づいて前記検出部により検出された路面、または予め設定されている路面に応じて所定の基準点を決定し、前記垂直方向分布データにおいて、前記所定の基準点に応じた探索範囲を設定し、当該探索範囲から複数の画素を抽出するステップと、
前記抽出された複数の画素に基づいて、前記路面を検出するステップと、
を実行する、画像処理方法。
【請求項９】
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を、距離値に応じて第１のセグメント、及び第２のセグメントに分割し、前記第１のセグメントにおいて検出された路面に応じて、前記第２のセグメントにおける前記所定の基準点を決定し、前記垂直方向分布データにおいて、前記所定の基準点に応じた探索範囲を設定し、当該探索範囲から複数の画素を抽出するステップと、
前記抽出された複数の画素に基づいて、前記路面を検出するステップと、
を実行する、画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
請求項８または９に記載の画像処理方法における各処理を実行させるプログラム。
【請求項１１】
請求項７に記載の機器制御システムを有し、
前記制御部により制御される
ことを特徴とする移動体。
【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。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１５−０７５８００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、従来技術には、雨天時の路面の照り返し等により、視差にノイズが発生し、路面が正確に測定できないという問題がある。【０００８】
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】
【０００９】
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おいて、所定の基準点に応じた探索範囲を設定し、当該探索範囲から複数の画素を抽出する抽出部と、前記抽出された複数の画素に基づいて、路面を検出する検出部と、を備え、前記抽出部は、前記所定の基準点を、以前に撮影された前記複数の撮影画像に基づいて前記検出部により検出された路面、または予め設定されている路面に応じて決定する。
【発明の効果】
【００１０】
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】
【００１１】
【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】路面推定部の機能ブロック図である。
【図５Ａ】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５Ｂ】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６Ａ】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６Ｂ】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７Ａ】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７Ｂ】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】標本点抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】第１のセグメントから、標本点を抽出する処理の一例を説明する図である。
【図１０Ａ】第２のセグメントから、標本点を抽出する処理の一例を説明する図である。
【図１０Ｂ】第２のセグメントから、標本点を抽出する処理の一例を説明する図である。
【図１１】第２のセグメントから、標本点を抽出する処理の他の例を説明する図である。
【図１２】外れ点除去処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】外れ点除去処理を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
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。
【００１３】
〈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。
【００１４】
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。
【００１５】
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。
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【００１８】
〈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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
以下、本実施形態における処理について説明する。
【００２７】
〈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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
〈路面推定〉
路面推定部１２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。
【００３３】
図４を参照し、路面推定部１２の機能構成について説明する。図４は、路面推定部１２の機能ブロック図である。
【００３４】
路面推定部１２は、Ｖマップ生成部１２１、標本点抽出部１２２、外れ点除去部１２３、路面形状検出部１２４、路面補足部１２５、スムージング処理部１２６、及び路面高さテーブル算出部１２７を有する。
【００３５】
以下、路面推定部１２の各機能部の処理について説明する。
【００３６】
《Ｖマップ生成処理》
Ｖマップ生成部１２１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。
【００３７】
具体的に説明すると、Ｖマップ生成部１２１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。
【００３８】
図５Ａ、図５Ｂ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５Ａ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５Ａ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。
【００３９】
図５Ａ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１２１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５Ｂ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。
【００４０】
図６Ａ、図６Ｂ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６Ａが撮影画像であり、図６ＢがＶマップである。即ち、図６Ａに示すような撮影画像から図６Ｂ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。
【００４１】
図６Ａ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６Ｂ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。
【００４２】
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。
【００４３】
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６Ａ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。
【００４４】
なお、Ｖマップ生成部１２１は、視差画像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し、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。
【００４５】
図７Ａ、図７Ｂ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。
【００４６】
図７Ａ、図７Ｂの例では、図６Ａ、図６Ｂの例とそれぞれ比較して、図７Ａに水たまり等による照り返し４０４が映し出されている。また、図７Ｂに示すＶマップには、水たまり等による照り返し５０４がある。図７Ａ、図７Ｂのように、照り返しが発生すると、同じ路面の視差であっても、視差を算出する際に誤マッチング等が発生し、本来の視差とは異なる値が算出される。この場合、路面の視差は、図７Ｂの５０４ように横方向に分散する。
【００４７】
《標本点抽出処理》
標本点抽出部１２２は、Ｖマップ生成部１２１により生成されたＶマップから、路面の推定に用いる標本点を抽出する。
【００４８】
なお、以下では、Ｖマップを、視差値（自車両からの距離値）に応じて、複数のセグメントに分割し、後述する標本点抽出処理や路面形状検出処理等を行う例について説明するが、Ｖマップを分割せずに標本点抽出処理や路面形状検出処理等を行ってもよい。
【００４９】
次に、図８乃至図１１を参照して、標本点抽出部１２２による標本点抽出処理の詳細例について説明する。図８は、標本点抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【００５０】
まず、標本点抽出部１２２は、Ｖマップの横軸である視差の値に応じて、Ｖマップを複数のセグメントに分割する（ステップＳ１）。
【００５１】
続いて、標本点抽出部１２２は、最も視差値が大きい（自車両からの距離が最も近い）セグメント（第１のセグメント）において、抽出する標本点を探索する範囲（探索範囲）を設定する（ステップＳ２）。
【００５２】
図９は、第１のセグメントから、標本点を抽出する処理の一例を説明する図である。
【００５３】
標本点抽出部１２２は、例えば、第１のセグメントにおいて、デフォルト路面５５１（「予め設定されている路面」）に対応する直線の始点位置５５２を基準点とし、当該基準点に応じた所定範囲を標本点の探索領域５５３として設定する。なお、デフォルト路面のデータは、例えば、ステレオカメラを自車両へ取り付けた際に、予め設定される。例えば、平坦な路面のデータが設定されてもよい。
【００５４】
標本点抽出部１２２は、例えば、図９のように、基準点を始点とする２直線５５４，５５５であって、所定の角度で隣のセグメントまで延びる２直線５５４，５５５の間を探索領域５５３としてもよい。この場合、標本点抽出部１２２は、当該２直線５５４，５５５を、路面が傾き得る角度に対応して決定してもよい。例えば、下側の直線５５４は、ステレオカメラで撮影可能な下り路面の傾きに対応して決定し、上側の直線５５５は、予め設定された、法律等で規制される上り路面の傾きの上限に対応して決定してもよい。または、標本点抽出部１２２は、探索領域５５３を、例えば、矩形の領域としてもよい。
【００５５】
続いて、標本点抽出部１２２は、探索範囲に含まれる画素の中から、標本点を抽出する（ステップＳ３）。標本点抽出部１２２は、探索範囲に含まれる画素の中から、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、標本点抽出部１２２は、探索範囲に含まれる画素の中から、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、標本点抽出部１２２は、探索範囲に含まれる画素の中から、各視差値ｄを含む複数の座標位置（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。
【００５６】
続いて、外れ点除去部１２３、路面形状検出部１２４、及び路面補足部１２５は、ステップＳ３で抽出した標本点に基づいて、当該標本点を含むセグメントにおける路面を検出する（ステップＳ４）。
【００５７】
続いて、標本点抽出部１２２は、次のセグメント（例えば次に視差値が小さいセグメント）があるか判断し（ステップＳ５）、次のセグメントがなければ（ステップＳ５でＮＯ）、処理を終了する。
【００５８】
次のセグメントがあれば（ステップＳ５でＹＥＳ）、標本点抽出部１２２は、ステップＳ４で検出した路面の終点位置を取得する（ステップＳ６）。
【００５９】
続いて、標本点抽出部１２２は、次のセグメントにおいて、ステップＳ５で取得した路面の終点位置に基づいて、探索範囲を設定し（ステップＳ７）、ステップＳ３の処理に進む。
【００６０】
図１０Ａ、図１０Ｂは、第１のセグメント以外の第２のセグメントから、標本点を抽出する処理の一例を説明する図である。標本点抽出部１２２は、例えば、第２のセグメントにおいて、前のセグメント（既に路面を検出した、第２のセグメントと隣り合うセグメント）の路面５６１の終点位置（前のセグメントの路面５６１が、第２のセグメントと接する位置）を基準点５６２とする。そして、標本点抽出部１２２は、図９に示すステップＳ２の場合と同様に、基準点５６２に応じた所定範囲を標本点の探索領域５６３として設定する。
【００６１】
標本点抽出部１２２は、例えば、図１０Ａのように、基準点を始点とする２直線５６４，５６５であって、所定の角度で隣のセグメントまで延びる２直線５６４，５６５の間を探索領域５６３としてもよい。この場合、標本点抽出部１２２は、当該２直線５６４，５６５を、路面が傾き得る角度に対応して決定してもよい。または、標本点抽出部１２２は、探索領域５６３を、例えば、図１０Ｂのように、基準点５６２のｙ座標に応じた高さを有する矩形の領域としてもよい。
【００６２】
＜変形例＞
図１１は、第２のセグメントから、標本点を抽出する処理の他の例を説明する図である。
【００６３】
標本点抽出部１２２は、例えば、第２のセグメントにおいて、以前の視差画像のフレームにおいて検出された、第２のセグメントと隣り合うセグメントの路面（履歴路面）５６１ａの終点位置を基準点５６２ａとする。そして、標本点抽出部１２２は、基準点５６２ａに応じた所定範囲を標本点の探索領域５６３ａとして設定する。
【００６４】
これにより、図１１のように、デフォルト路面と正解（実際）の路面５６６の差異が大きい、例えば下り坂の路面の場合に、図１０Ａ、図１０Ｂのような第１のセグメントにて検出された路面の終点位置を基準点とする場合と比較して、より適切な探索範囲を設定できる。
【００６５】
なお、履歴路面は、以前の１フレームにおいて検出された路面を使用してもよいし、以前の複数のフレームにおいて検出された路面の平均等を使用してもよい。
【００６６】
《外れ点除去処理》
外れ点除去部１２３は、標本点抽出部１２２により抽出された標本点のうち、直線近似に適さない点を除外する。
【００６７】
図１２、図１３を参照して、外れ点除去部１２３による外れ点除去処理について説明する。図１２は、外れ点除去処理の一例を示すフローチャートである。図１３は、外れ点除去処理を説明する図である。
【００６８】
まず、外れ点除去部１２３は、標本点抽出部１２２により抽出された各セグメントの標本点、または、全セグメントの標本点から、近似直線を算出する（ステップＳ２０）。外れ点除去部１２３は、例えば最小二乗法を用いて近似直線を算出する。図１３の例では、近似直線５４１が、図１２のステップＳ２０にて算出される。
【００６９】
続いて、外れ点除去部１２３は、Ｘ座標の値に応じた閾値を算出する（ステップＳ２１）。図１３の例では、所定のＸ座標の値Ｄ（例えば自車両からの距離５０ｍに相当する視差値）を境界として、Ｄ未満（自車両から所定距離より遠い）は所定の閾値を２σ、Ｄ以上（自車両から所定距離以下）をσとしている。これは、視差値が小さい、すなわち自車両からの距離が遠い位置の路面については、ステレオカメラで計測する際の誤差が大きいため、除去する際の閾値を緩くするためである。
【００７０】
続いて、外れ点除去部１２３は、算出した近似直線に対し、ユークリッド距離がステップＳ２１で算出した閾値以上離れている標本点を除去する（ステップＳ２２）。図１３の例では、Ｄ以上で所定の閾値σ以上離れている標本点５４２を除去する。図１３の例ではＤ以上で所定の閾値σ以上離れている標本点５４２を除去するが、これに限られない。例えば、Ｄ以上でσは二箇所以上設定しても良く、視差dの関数としてσを計算して設定してもよい。
【００７１】
《路面形状検出処理》
路面形状検出部１２４は、Ｖマップ生成部１２１により生成されたＶマップの各セグメントから、標本点抽出部１２２により抽出され、外れ点除去部１２３により除去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。
【００７２】
路面形状検出部１２４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。
【００７３】
《路面補足処理》
路面補足部１２５は、路面形状検出部１２４により検出（推定）された路面が不適切か否かを判定し、不適切と判定した場合は、路面を補足する。なお、不適切か否かの判定は、路面の角度での判定によるほか、例えば、推定に使用した点数が所定の閾値より少ない場合や、最小二乗法で近似する際の相関係数が所定値よりも小さい場合（点群のばらつきが大きい場合）に不適切と判定してもよい。
【００７４】
路面補足部１２５は、ノイズにより、ステレオカメラにて撮影されることがあり得ない不適切な路面が推定されたかを判定する。そして、路面補足部１２５は、不適切な路面が推定されたと判定すると、デフォルト路面または、以前のフレームにて推定された路面のデータに基づいて、不適切な路面を補足（補間）する。
【００７５】
路面補足部１２５は、Ｖマップにおいて、例えば一部の勾配が所定値以上である急な右上がりの路面のデータが検出された場合、当該路面は、自車両からの距離が離れるにつれ、勾配が急になる下り坂の路面であると判定する。そして、路面補足部１２５は、当該路面のデータを除去し、代わりにデフォルト路面等のデータで補足する。
【００７６】
《スムージング処理》
スムージング処理部１２６は、各セグメントで推定された各路面を、当該各路面が連続するように修正する。スムージング処理部１２６は、隣り合う２つのセグメントにおいてそれぞれ推定された各路面のうち、一方の路面の終点（端点）と、他方の路面の始点（端点）が一致するよう、各路面の傾きと切片を変更する。
【００７７】
《路面高さテーブル算出処理》
路面高さテーブル算出部１２７は、スムージング処理部１２６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。
【００７８】
路面高さテーブル算出部１２７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１２７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１２７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。
【００７９】
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。
【００８０】
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１３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。
【００８１】
クラスタリング部１３は、路面高さテーブル算出部１２７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。
【００８２】
クラスタリング部１３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。
【００８３】
棄却部１４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。
【００８４】
トラッキング部１５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。
【００８５】
〈走行支援制御〉
制御部１３９は、クラスタリング部１３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。
【００８６】
＜まとめ＞
雨天時の路面の照り返し等により、視差にノイズが発生すると、推定される路面が正解に対して低すぎたり、逆に高すぎたりする問題が発生する。推定される路面が低すぎる場合、路面の一部を障害物と誤認識する場合がある。推定される路面が高すぎる場合、推定される路面よりも低い障害物等を検出できない場合がある。
【００８７】
上述した実施形態によれば、Ｖマップにおいて、所定の基準点に応じた探索範囲を設定し、当該探索範囲から複数の画素を抽出し、抽出された複数の画素に基づいて、路面を検出する。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。
【００８８】
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。
【００８９】
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。
【００９０】
例えば、外れ点除去部１２３、路面補足部１２５、スムージング処理部１２６等の処理は必須ではないため、これらの機能部を有しない構成としてもよい。
【００９１】
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。
【００９２】
以上、本発明を実施例に基づいて説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載の範囲内で様々な変形が可能である。
【００９３】
本願は、日本特許庁に２０１６年３月１０日に出願された基礎出願２０１６―０４７５７４号の優先権を主張するものであり、その全内容を参照によりここに援用する。
【符号の説明】
【００９４】
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  路面推定部
１２１  Ｖマップ生成部（「生成部」の一例）
１２２  標本点抽出部（「抽出部」の一例）
１２３  外れ点除去部
１２４  路面形状検出部（「検出部」の一例）
１２５  路面補足部
１２６  スムージング処理部
１２７  路面高さテーブル算出部
１３  クラスタリング部（「物体検出部」の一例）
１４  棄却部
１５  トラッキング部
１６  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）
【図１】
0006769477.tif 000002
【図２】
0006769477.tif 000003
【図３】
0006769477.tif 000004
【図４】
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【図５Ａ】
0006769477.tif 000006
【図５Ｂ】
0006769477.tif 000007
【図６Ａ】
0006769477.tif 000008
【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
0006769477.tif 000010
【図７Ｂ】
0006769477.tif 000011
【図８】
0006769477.tif 000012
【図９】
0006769477.tif 000013
【図１０Ａ】
0006769477.tif 000014
【図１０Ｂ】
0006769477.tif 000015
【図１１】
0006769477.tif 000016
【図１２】
0006769477.tif 000017
【図１３】
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