(57)【要約】【課題】道路等における視程をカメラ画像を用いて高精度に算定することができると共に、維持管理が楽で比較的安価な視程算定システム及びそのプログラムを提供する。【解決手段】カメラ１で撮影された画像のデータ５を用いて、当該画像に含まれる領域の視程を算定する視程算定システム２が、前記カメラ１からの距離がそれぞれ異なる対象をそれぞれ表している複数の指標域が設定された前記画像のデータ５と、視程距離毎に予め定められた、前記指標域内の画像の特性と前記カメラからの距離との相関関係を示す基準データ６とを納めた記録部３と、前記画像のデータ５について、前記指標域のそれぞれに対して前記特性を求め、当該求めた特性と前記指標域の前記カメラ１からの距離に基づいて、当該画像についての前記相関関係を決定し、当該決定した相関関係と前記記録部３に納められた基準データ６が示す前記相関関係に基づいて、前記画像に含まれる領域の視程を算定する処理部４とを備える。【選択図】                    図１
2004317309.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラで撮影された画像のデータを用いて、当該画像に含まれる領域の視程を算定する視程算定システムであって、
前記カメラからの距離がそれぞれ異なる対象をそれぞれ表している複数の指標域が設定された前記画像のデータと、視程距離毎に予め定められた、前記指標域内の画像の特性と前記カメラからの距離との相関関係を示す基準データとを納めた記録部と、
前記画像のデータについて、前記指標域のそれぞれに対して前記特性を求め、当該求めた特性と前記指標域の前記カメラからの距離に基づいて、当該画像についての前記相関関係を決定し、当該決定した相関関係と前記記録部に納められた基準データが示す前記相関関係に基づいて、前記画像に含まれる領域の視程を算定する処理部とを有する
ことを特徴とする視程算定システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記指標域内の画像の特性が、物体の輪郭部分を表現する画素の数の、当該指標域の全画素数に対する割合である
ことを特徴とする視程算定システム。
【請求項３】
請求項１において、
前記指標域内の画像の特性が、当該指標域内の画像の輝度分布に係る最多頻度輝度と尖度と歪度のうちのいずれか１つ以上の特性である
ことを特徴とする視程算定システム。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれかにおいて、
前記相関関係が、直線で表現されている
ことを特徴とする視程算定システム。
【請求項５】
カメラからの距離がそれぞれ異なる対象をそれぞれ表している複数の指標域が設定されている、前記カメラで撮影された画像のデータと、視程距離毎に予め定められた、前記指標域内の画像の特性と前記カメラからの距離との相関関係を示す基準データとを用いて、当該画像に含まれる領域の視程を算定する処理を、コンピュータに実行させる視程算定プログラムであって、
前記画像のデータについて、前記指標域のそれぞれに対して前記特性を求めるステップと、
当該求めた特性と前記指標域の前記カメラからの距離に基づいて、当該画像についての前記相関関係を決定するステップと、
当該決定した相関関係と前記基準データが示す前記相関関係に基づいて、前記画像に含まれる領域の視程を算定するステップとを前記コンピュータに実行させる
ことを特徴とする視程算定プログラム。
【請求項６】
請求項５において、
前記指標域内の画像の特性が、物体の輪郭部分を表現する画素の数の、当該指標域の全画素数に対する割合である
ことを特徴とする視程算定プログラム。
【請求項７】
請求項５において、
前記指標域内の画像の特性が、当該指標域内の画像の輝度分布に係る最多頻度輝度と尖度と歪度のうちのいずれか１つ以上の特性である
ことを特徴とする視程算定プログラム。
【請求項８】
請求項５乃至請求項７のいずれかにおいて、
前記相関関係が、直線で表現されている
ことを特徴とする視程算定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、カメラ画像を用いて道路等の視程を算定するためのシステムに関し、特に、視程距離を高い精度で算定することのできる視程算定システム等に関する。
【０００２】
【従来の技術】
道路での重大な交通事故は、視程障害時に発生することが多く、世界的にも視程障害の監視水準のグレードアップ化が強く望まれているところであり、視程距離算定の高精度化が重要視されている。ここで、視程とは、地表付近の大気の混濁の程度を表すものであり、多くの場合は水平方向の距離でその方向に見える空を背景とした物体が、肉眼で見える距離を示す。
【０００３】
かかる視程を把握するために従来行われていた手法の一つとして、気温と風速等の気象センサーを併用することにより、間接的に視程を把握する方法があり、主に道路などで利用されていた。また、空港等においては、直接視程を計測する視程センサー（視程計）というものが一般的に使用されている。かかる視程センサーは、投光部、受光部、及び制御部等から構成され、投光部からの光が大気中の微粒子によって散乱され、その散乱光を受光部が計測し、制御部でこの散乱光の強度を視程に換算する。
【０００４】
さらに、道路管理用に広く利用されている道路監視用カメラの画像を用いた視程計測の手法について、下記非特許文献１に記載されている。かかる文献においては、固定カメラのＣＣＤ画像について作成した輝度ヒストグラムの標準偏差が視程と高い相関関係があることが示され、この関係から視程値を推定することが可能であることが開示されている。
【０００５】
【非特許文献１】
千葉等、「道路監視用カメラによる視程計測手法を用いた視程の空間的変動分析」、第１２回寒地技術シンポジウム、１９９６年１１月６，７，８日、ｐ．３３８−３４３
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来の気象センサーを併用する手法では、定量的に視程距離が算定されるわけではないので、視程障害監視の水準向上には限界があった。また、前記視程センサーは、局所的な測定しかできないため、道路上の監視など視程を広域的に測定する場合には不向きである。さらに、この視程センサーは、装置の価格が比較的高価であり、維持管理にも手間がかかるという問題がある。
【０００７】
一方、上記非特許文献１に記載されている手法では、予め設置されている固定カメラ毎に前記標準偏差と視程の関係を求めておき、その関係を利用するので、計測地点毎に、様々な季節、時間帯、天候状態、視程状況下において予め標準偏差と視程との関係を求めておかなければならず、こうしたことは実際上不可能であり、実用性が薄いという問題があった。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、道路等における視程をカメラ画像を用いて高精度に算定することができると共に、維持管理が楽で比較的安価な視程算定システム及びそのプログラムを提供することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明の一つの側面による視程算定システムは、カメラからの距離がそれぞれ異なる対象を表している複数の指標域が設定されている、前記カメラで撮影された画像データを用いて、前記指標域内の画像の特性と前記カメラからの距離との相関関係に基づいて、当該画像データに含まれる領域の視程を算定することを特徴とする。従って、本発明によれば、視程によって明らかに異なる前記カメラからの距離と前記指標域内の画像の特性との関係に基づいて、視程が算定されるので精度の高い算定が可能となる。また、既に設置されている道路のカメラ等の画像を利用できるので、比較的安価に視程監視を実現できる。
【００１０】
上記の目的を達成するために、本発明の別の側面は、カメラで撮影された画像のデータを用いて、当該画像に含まれる領域の視程を算定する視程算定システムが、前記カメラからの距離がそれぞれ異なる対象をそれぞれ表している複数の指標域が設定された前記画像のデータと、視程距離毎に予め定められた、前記指標域内の画像の特性と前記カメラからの距離との相関関係を示す基準データとを納めた記録部と、前記画像のデータについて、前記指標域のそれぞれに対して前記特性を求め、当該求めた特性と前記指標域の前記カメラからの距離に基づいて、当該画像についての前記相関関係を決定し、当該決定した相関関係と前記記録部に納められた基準データが示す前記相関関係に基づいて、前記画像に含まれる領域の視程を算定する処理部とを有することである。
【００１１】
更に、上記の発明において、その好ましい態様は、前記指標域内の画像の特性が、物体の輪郭部分を表現する画素の数の、当該指標域の全画素数に対する割合であることを特徴とする。
【００１２】
また、上記の発明において、別の態様は、前記指標域内の画像の特性が、当該指標域内の画像の輝度分布に係る最多頻度輝度と尖度と歪度のうちのいずれか１つ以上の特性であることを特徴とする。
【００１３】
更に、上記の発明において、好ましい態様は、前記相関関係が、直線で表現されていることを特徴とする。
【００１４】
上記の目的を達成するために、本発明の別の側面は、カメラからの距離がそれぞれ異なる対象をそれぞれ表している複数の指標域が設定されている、前記カメラで撮影された前記画像のデータと、視程距離毎に予め定められた、前記指標域内の画像の特性と前記カメラからの距離との相関関係を示す基準データとを用いて、当該画像に含まれる領域の視程を算定する処理を、コンピュータに実行させる視程算定プログラムが、前記画像のデータについて、前記指標域のそれぞれに対して前記特性を求めるステップと、当該求めた特性と前記指標域の前記カメラからの距離に基づいて、当該画像についての前記相関関係を決定するステップと、当該決定した相関関係と前記基準データが示す前記相関関係に基づいて、前記画像に含まれる領域の視程を算定するステップとを前記コンピュータに実行させることである。
【００１５】
更に、上記の発明において、その好ましい態様は、前記指標域内の画像の特性が、物体の輪郭部分を表現する画素の数の、当該指標域の全画素数に対する割合であることを特徴とする。
【００１６】
また、上記の発明において、別の態様は、前記指標域内の画像の特性が、当該指標域内の画像の輝度分布に係る最多頻度輝度と尖度と歪度のうちのいずれか１つ以上の特性であることを特徴とする。
【００１７】
更に、上記の発明において、好ましい態様は、前記相関関係が、直線で表現されていることを特徴とする。
【００１８】
本発明の更なる目的及び、特徴は、以下に説明する発明の実施の形態から明らかになる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態例を説明する。しかしながら、かかる実施の形態例が、本発明の技術的範囲を限定するものではない。なお、図において、同一又は類似のものには同一の参照番号又は参照記号を付して説明する。
【００２０】
図１は、本発明を適用した視程算定システムの第一の実施の形態例に係る構成図である。図１に示すように、第一の実施の形態例に係る視程算定システム２は、道路や車両等に設置されたＣＣＤカメラ１で撮影された画像のデータ５を用いて、当該ＣＣＤカメラ１の撮影対象となった領域の視程距離を算定しようとするものである。
【００２１】
ＣＣＤカメラ１は、道路側等に固定して設置されるものでもよいし、車両などの移動体に搭載されるものでもよい。固定して設置するカメラでは、例えば道路監視用に既に設置されているものを利用しても良い。このＣＣＤカメラ１では、視程計測時に撮影対象領域を連続撮影し、その結果生成される複数枚の画像データ５が視程算定システム２に転送される。この画像データ５の転送は、有線あるいは無線で送信されてもよいし、記録媒体を介して送られてもよい。
【００２２】
次に、本実施の形態例に係る視程算定システム２は、図１に示すように、記録部３と処理部４を有しており、例えばパーソナルコンピュータ等のコンピュータシステムで構成することができる。そして、この視程算定システム２は、道路管理事務所等に設置されるのが好ましい。
【００２３】
本視程算定システム２の記録部３には、図１に示すとおり、画像データ５と基準データ６が格納される。ここで、画像データ５とは、前記ＣＣＤカメラ１で撮影され転送された画像データであり、１回の視程計測（算定）に対して時間を前後する複数毎の画像データ５が格納されることが好ましい。図２は、かかる画像データ５の一例を示した図である。図２の（ａ）は、道路脇に固定して設置されたＣＣＤカメラ１によって撮影された画像データ５の一例であり、また、図２の（ｂ）は、道路走行中の車両に搭載されたＣＣＤカメラ１によって撮影された画像データ５の一例である。なお、本実施の形態例において画像データ５は、一例として２５６階調の輝度で表現されているものが用いられている。
【００２４】
また、画像データ５には、その撮影場所（領域）毎に、画像枠内に複数の指標域が設定されている。図２の各画像内に示された四角又は三角の枠がこの指標域であり、例えば、図２の（ａ）では、▲１▼、▲２▼など６つの指標域が設定され、図２の（ｂ）では、同様に、▲１▼、▲２▼など１０個の指標域が設定されている。この指標域のそれぞれがカバーする領域は、当該画像データ１を撮影したＣＣＤカメラ１からの距離がそれぞれ異なる対象を示している領域であり、図２の（ａ）及び（ｂ）に示す例では、双方とも指標域▲１▼内に示されたものがＣＣＤカメラ１に最も近く、以降数字の順番にその枠内に示すものがＣＣＤカメラ１から遠くなっていく。
【００２５】
図２の（ｂ）に示す例では、指標域は全て道路側のガードレールに対して設定されており、同じガードレールが設置された同一幅の道路が真っ直ぐに延びている間は、ＣＣＤカメラ１を搭載した車両が走行中であっても同じ指標域を使用することができる。
【００２６】
次に、前記記録部３に格納される基準データ６について説明する。この基準データ６とは、後述する視程算定の処理において参照されるデータであり、画像データ５の撮影場所毎に決定される。具体的には、前記指標域内の白ピクセルの占める割合と指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係を、各視程（距離）毎に示したデータである。ここで、白ピクセルとは、画像データ５内に撮影されている物体の輪郭（エッジ）を表している画素のことであり、本実施の形態例においては、後述する画像処理において輪郭（エッジ）を表す画素を白（輝度２５６）で表現することから白ピクセルと称している。従って、逆に物体の輪郭（エッジ）を黒（輝度０）で表現する場合には、前記基準データ６の示す前記関係は、指標域内の黒ピクセルの占める割合と指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係となる。
【００２７】
図３は、かかる基準データ６を説明するための図である。図３に示すグラフの縦軸は、前記指標域内の白ピクセルの占める割合を示し、横軸は、指標域のＣＣＤカメラ１からの距離を示している。かかるグラフにおいて、折れ線（図３のイ等）は、実験で得られたデータをプロットしたものであり、図に示す「視程良好」、「視程やや不良」、及び「視程不良」のそれぞれの場合において、同一の撮影場所で撮影された画像データ５に対して処理された結果を示している。
【００２８】
例えば、イ´で示す点は、当該撮影場所の画像データに設定されている前記指標域のうち、最もＣＣＤカメラ１に近い指標域のデータ、例えば、図２の（ａ）に示す画像データ５の場合には指標域▲１▼のデータ、を示したものである。具体的には、当該指標域内の前記白ピクセルの占める割合と、当該指標域のＣＣＤカメラ１からの距離に基づいて、イ´で示す点がプロットされている。同様に、「視程良好」時における各指標域におけるデータをプロットすると、図３のイに示す折れ線が得られ、また、「視程やや不良」及び「視程不良」時についても、同様に図３に示す折れ線の実験結果が得られる。
【００２９】
そして、これらの折れ線は、図３に示すように、それぞれ同一点を通る傾きの異なった直線で近似できることがわかる。例えば、折れ線イは、直線ロによって近似される。これは、指標域内の白ピクセルの占める割合と指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係が直線で表せ、その直線の傾きが視程によって明らかに異なるということを意味している。
【００３０】
本発明は、実験で得られた上記事実に基づいて視程の算定をしようとするものであり、画像データの撮影場所毎に、実験により、各視程（距離）毎の、指標域内の白ピクセルの占める割合と指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係を求め、前記基準データ６として予め記録部３に格納しておく。従って、例えば、図３に示す撮影場所については、図に示すように、５つの視程（距離）に対して、それぞれ直線関係（図３の５つの直線）を表す基準データ６が収められる。なお、図３のハに示す視程距離やロに示す直線は単なる例示であり、また、一つの撮影場所に対して用意しておく前記基準データ６の数（前記直線の数）は、５つに限定されるものではなく、任意に決めることができる。
【００３１】
次に、図１に戻って、処理部４は、前記記録部３に格納された画像データ５に対する各種処理を実行して、当該画像データ５に表現された領域（撮影対象）における視程距離を算定する部分である。なお、具体的な処理内容については後述する。また、かかる処理部４は、処理内容を記述したプログラムと当該プログラムに従って処理を実行する制御装置等によって構成することができる。
【００３２】
図４は、第一の実施の形態例に係る視程算定システム２において実行される視程算定処理のフローを例示した図である。以下、図４に基づいて、本視程算定システム２が実行する処理の内容について説明する。まず、前記ＣＣＤカメラ１により、視程を算定する対象領域の連続撮影が行われる（図４のステップＳ１）。撮影された同一領域に対する複数の画像データ５は、前述したように、通信あるいは記録媒体を介して本視程算定システム２に転送され、前記記録部３に格納される（図４のステップＳ２）。
【００３３】
次に、視程算定システム２の処理部４は、前記画像データ５が転送された信号、あるいは本視程算定システム２の操作者の操作等に基づいて、処理を開始し、まず、前記記録部３に格納された複数の画像データ５に対して平均化の処理を実行する（図４のステップＳ３）。この平均化処理では、画素毎に、前記複数の画像データ５の当該画素における輝度について平均値が算出され、この平均値を輝度とする画素によって構成される１つの画像データ５が生成される。かかる平均化処理は、画像データに含まれる瞬間的なノイズ、例えば、瞬間的に吹雪いた場合の影響、を除去するための前処理であり、当該処理で生成された平均化後の画像データ５が実際の視程算定の対象となる。なお、この平均化処理を実行せずに、撮影された１枚の画像データ５に対して、直接以下に説明する処理を実行してもよい。
【００３４】
次に、処理部４は、前記平均化処理後の画像データ５に対して、エッジ強調処理を実行する（図４のステップＳ４）。かかる処理は、画像データ５内に表されている物体の輪郭（エッジ）部分の輝度を大きくし、それ以外の部分の輝度を小さくする処理である。より具体的には、画素の輝度が大きく変化する部分の輝度を大きくし、輝度の変化が小さい部分の輝度を小さくする。かかる処理には、従来から知られているエッジ強調処理の一つの手法が用いられる。なお、このエッジ強調処理は、前記画像データ５の全体に対して実行されてもよいし、当該画像データ５に予め設定されている前述した複数の指標域の内部だけに実行されてもよい。また、本実施の形態例では、物体の輪郭（エッジ）部分の輝度を大きくしているが、それとは反対に物体の輪郭（エッジ）部分の輝度を小さくし、それ以外の部分の輝度を大きくする処理としてもよい。この場合には、以下の説明において、白ピクセルと称する部分が黒ピクセルに置き換わることになる。
【００３５】
エッジ部分が強調された画像データ５に対して、処理部４は、次に、２値化処理を行う（図４のステップＳ５）。かかる処理も従来から知られている手法によるものであり、所定の閾値に対して、それより輝度が大きい画素を白（輝度２５６）とし、それより輝度が小さい画素を黒（輝度０）とする。従って、画像データ５は、白黒の２色（輝度０と２５６の２値）の画像となる。ここで、処理前の画像データ５において、輝度が大きい画素は、物体の輪郭（エッジ）及びその近傍部分となっているので、かかる２値化処理において適切な閾値を設定することで、物体の輪郭（エッジ）部分のみが白となる画像データが生成される。
【００３６】
図５は、エッジ強調及び２値化の処理前の画像データと当該処理後の画像データを例示した図である。図５の（Ａ）、（Ｂ）、及び（Ｃ）は、それぞれ、「視程良好」、「視程やや不良」、及び「視程不良」の場合の画像データを示しており、また、図５の（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、エッジ強調及び２値化の処理前の画像データ及び当該処理後の画像データを示している。なお、図５の例では、画像データ全体について、前記エッジ強調処理及び２値化処理を行った場合を示している。
【００３７】
図５の（ｂ）に示すように、２値化処理後の画像は、前述の通り、物体の輪郭（エッジ）部分のみが白で表されたものとなる。そして、図５の（Ａ）、（Ｂ）、及び（Ｃ）を比較すると、視程が悪くなるほど白で表される部分が少なくなることがわかる。これは、図５の（ａ）に示す元の画像からわかるように、視程が不良であると見通しが悪く、物体の輪郭がはっきりと画像データに表現されなくなることに基づくものである。
【００３８】
以上のように２値化処理された画像データ５を用いて、処理部４は、当該画像データ５に設定されている前記指標域毎の白ピクセルの割合を算出する（図４のステップＳ６）。具体的には、例えば、図５の（ｂ）に示す画像データの、図２の（ａ）に示した各指標域内の白ピクセルの数を求め、その数を各指標域の全ピクセル数で割ることにより、指標域毎の白ピクセルの割合を算出する。例えば、図２の（ａ）の指標域▲１▼が１００の画素で構成されている場合に、図５の（ｂ）に示す画像データにおいて指標域▲１▼が３０の白ピクセルを含んでいる場合には、上記割合は３０％となる。この算出した割合は、各指標域内に占める物体の輪郭（エッジ）部分の割合であると言うことができる。
【００３９】
次に、処理部４は、上記算出した指標域毎の白ピクセルの割合に基づいて、当該画像データ５における、前述した指標域内の白ピクセルの占める割合と指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係を求める。即ち、前述の通り当該関係が直線で近似できることから、指標域内の白ピクセルの占める割合と指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係直線を決定する（図４のステップＳ７）。
【００４０】
図６は、当該関係直線の決定及びそれに基づく視程距離の算定を説明するための図である。図６の（ａ）及び（ｂ）は、上記関係直線の決定までを説明するための図である。前記算出された各指標域の白ピクセルの割合は、予め定められている各指標域のＣＣＤカメラ１からの距離によって、図６の（ａ）に示すようにプロットされる（例えば、図６の（ａ）のニ）。例えば、指標域が１０個ある場合には、１０の点がプロットされる。そして、図６の（ｂ）に示すように、これらプロットした点が示す関係を直線で近似する（図６の（ｂ）のホ）。かかる近似の処理には、従来の数学的な手法を用いる。この求められた直線が、上記指標域内の白ピクセルの占める割合と指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係直線となる。
【００４１】
次に、処理部４は、当該画像データ５の撮影場所に対して、予め記録部３に格納されている前記基準データ６を参照し（図４のステップＳ８）、当該画像データ５に対する視程を算定する（図４のステップＳ９）。具体的には、視程距離毎に複数用意されている前記関係直線の中から、当該決定した関係直線と最も近いものを選択し、その選択された関係直線の視程距離を当該画像データ５における視程距離とする。図６の（ｃ）は、かかる処理を図示したものである。図中のヘで示される直線など点線が前記視程距離毎に複数用意されている関係直線（基準データ６）であり、図中の実線（図６の（ｂ）のホ）が、前記決定された当該画像データ５の関係直線である。ここで、基準データ６による関係直線の中で図中のトに示す関係直線が、前記実線に最も近いため、かかるトで示す関係直線の視程距離が、当該画像データ５における視程距離とされる。
【００４２】
なお、基準データ６として用意しておく関係直線の数が少ない場合などには、単に近似する基準データ６の視程距離を選択するのではなく、前記決定された当該画像データ５の関係直線を挟む二つの基準データ６の関係直線を用いた補間法など、数学的な手法により、当該画像データ５の視程距離を算出してもよい。
【００４３】
以上求められた視程距離は、視程算定システム２から出力され、各種の用途に使用される（図４のステップＳ１０）。例えば、視程が不良である場合に警報を発する道路監視システム等に本視程算定システム２の出力が転送される。
【００４４】
以上説明したように、第一の実施の形態例に係る視程算定システム２では、視程により明確に異なる指標域内の白ピクセル（輪郭部分）の占める割合と指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係に基づいて視程が決定されるので、精度の高い視程算定が可能となる。また、既に設置されている道路監視用カメラ等の画像を利用でき、システム自体も通常のコンピュータで構築できるので、比較的安価に視程監視を実現できる。
【００４５】
次に、本発明を適用した視程算定システムの第二の実施の形態例について説明する。前述の通り、第一の実施の形態例に係る視程算定システム２では、指標域内の白ピクセル（輪郭部分）の占める割合と指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係に基づいて視程算定を行ったが、第二の実施の形態例に係る視程算定システム２´では、指標域の輝度ヒストグラムの特性と指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係に基づいて視程算定を行う。以下、第一の実施の形態例との相違点について説明する。
【００４６】
第二の実施の形態例に係る視程算定システム２´は、図１に示した第一の実施の形態例に係る視程算定システム２と同様の構成を有しており、ここでは図示を省略する。そして、第一の実施の形態例との相違は、記録部３´に格納される基準データ６´のデータ内容と、処理部４´における画像データ５に対する処理内容である。
【００４７】
本実施の形態例における基準データ６´は、前記指標域の輝度ヒストグラムの特性に係るものであり、当該特性が３つあることに基づいて、以下の３種類の基準データ６´が用意される。
【００４８】
まず一つの目の基準データ６´は、各指標域の輝度ヒストグラムの最多頻度輝度と各指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係を、各視程（距離）毎に示したデータである。図７は、この最多頻度輝度にかかる基準データ６´を説明するための図である。図７の（ａ）に示すグラフの縦軸は、各指標域内の輝度ヒストグラムの最多頻度輝度を示し、横軸は、指標域のＣＣＤカメラ１からの距離を示している。かかるグラフにおいて、折れ線（図７のチ等）は、実験で得られたデータをプロットしたものであり、図に示す「視程良好」及び「視程不良」のそれぞれの場合において、同一の撮影場所で撮影された画像データ５に対して処理された結果を示している。
【００４９】
ここで、各指標域内の輝度ヒストグラムとは、指標域内の画素について、輝度別にその輝度を有する画素の数（頻度）を棒グラフで表現したものであり、図７の（ｂ）にその一例を表示している。そして、輝度ヒストグラム中、最も頻度が高い（画素の数が多い）輝度のことを最多頻度輝度という。従って、図７の（ｂ）に示す例では、ヌに示す部分が最多頻度となり、それに対応する輝度が最多頻度輝度となる。
【００５０】
前記実験において使用した画像データ５に、例えば、１０の指標域が設定されている場合には、１０の輝度ヒストグラムが作成され、それぞれ最多頻度輝度が決定されて、それぞれの指標域のＣＣＤカメラ１からの距離に従って、前記図７の（ａ）に示すグラフ上にプロットされる。
【００５１】
そして、その結果の折れ線（図中のチなど）は、図７の（ａ）に示すように、横軸に平行な直線（図中のリなど）で近似できることがわかる。これは、指標域の最多頻度輝度と指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係が水平な直線で表せ、即ち、ＣＣＤカメラ１からの距離に関係なく最多頻度輝度がほぼ一定となり、その値が視程によって明らかに異なるということを意味している。
【００５２】
第二の実施の形態例に係る視程算定システム２´では、実験で得られた上記事実を視程算定に利用しようとするものであり、画像データの撮影場所毎に、実験により、各視程（距離）毎の、指標域の最多頻度輝度を求め、基準データ６´として予め記録部３に格納しておく。なお、図７の（ａ）に示す視程距離や直線は単なる例示であり、また、一つの撮影場所に対して用意しておく前記基準データ６´の数（前記直線の数）は、任意に決めることができる。
【００５３】
次に、二つ目の基準データ６´は、各指標域の輝度ヒストグラムの尖度と各指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係を、各視程（距離）毎に示したデータである。図８は、この尖度にかかる基準データ６´を説明するための図である。図８に示すグラフの縦軸は、各指標域内の輝度ヒストグラムの尖度を示し、横軸は、指標域のＣＣＤカメラ１からの距離を示している。かかるグラフにおいて、折れ線（図８のル等）は、実験で得られたデータをプロットしたものであり、図に示す「視程良好」及び「視程不良」のそれぞれの場合において、同一の撮影場所で撮影された画像データ５に対して処理された結果を示している。
【００５４】
ここで、輝度ヒストグラムの尖度とは、ヒストグラムの尖り具合を示すものであり、既知の数式を用いて算出することができる。ヒストグラムが正規分布の場合には尖度の値が０であり、それよりも尖っている場合には尖度がプラスの値となり、それよりも平たい場合にはマイナスの値となる。
【００５５】
前記実験においては、各指標域毎に輝度ヒストグラムが作成され、それぞれ尖度が算出されて、それぞれの指標域のＣＣＤカメラ１からの距離に従って、前記図８に示すグラフ上にプロットされる。そして、その結果の折れ線（図中のルなど）は、図８に示すように、原点を通る直線（図中のヲなど）で近似できることがわかる。これは、指標域の尖度と指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係が直線で表せ、その直線の傾きが視程によって明らかに異なるということを意味している。
【００５６】
本実施の形態例では、実験で得られた上記事実も視程算定に利用し、画像データの撮影場所毎に、実験により、各視程（距離）毎の、指標域の尖度を求め、基準データ６´として予め記録部３に格納しておく。なお、図８に示す視程距離や直線は単なる例示であり、また、一つの撮影場所に対して用意しておく前記基準データ６´の数（前記直線の数）は、任意に決めることができる。
【００５７】
次に、三つ目の基準データ６´は、各指標域の輝度ヒストグラムの歪度と各指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係を、各視程（距離）毎に示したデータである。図９は、この歪度にかかる基準データ６´を説明するための図である。図９に示すグラフの縦軸は、各指標域内の輝度ヒストグラムの歪度を示し、横軸は、指標域のＣＣＤカメラ１からの距離を示している。かかるグラフにおいて、折れ線（図９のワ等）は、実験で得られたデータをプロットしたものであり、図に示す「視程良好」及び「視程不良」のそれぞれの場合において、同一の撮影場所で撮影された画像データ５に対して処理された結果を示している。
【００５８】
ここで、輝度ヒストグラムの歪度とは、ヒストグラムの偏り具合を示すものであり、既知の数式を用いて算出することができる。ヒストグラムが左右対称の場合には歪度の値が０であり、頻度分布が左に偏った場合には歪度がプラスの値となり、頻度分布が右に偏った場合にはマイナスの値となる。
【００５９】
前記実験においては、各指標域毎に輝度ヒストグラムが作成され、それぞれ歪度が算出されて、それぞれの指標域のＣＣＤカメラ１からの距離に従って、前記図９に示すグラフ上にプロットされる。そして、その結果の折れ線（図中のワなど）は、図９に示すように、直線（図中のカなど）で近似できることがわかる。これは、指標域の歪度と指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係が直線で表せ、その直線の傾きが視程によって明らかに異なるということを意味している。
【００６０】
本実施の形態例では、実験で得られた上記事実も視程算定に利用し、画像データの撮影場所毎に、実験により、各視程（距離）毎の、指標域の歪度を求め、基準データ６´として予め記録部３に格納しておく。なお、図９に示す視程距離や直線は単なる例示であり、また、一つの撮影場所に対して用意しておく前記基準データ６´の数（前記直線の数）は、任意に決めることができる。
【００６１】
次に、本視程算定システム２´は、前述の通り、その処理部４´における処理内容が第一の実施の形態例と異なり、以下、その処理内容について第一の実施の形態例との相違を中心に説明する。なお、本視程算定システム２´の処理部４´も処理内容を記述したプログラムと当該プログラムに従って処理を実行する制御装置等によって構成することができる。
【００６２】
図１０は、第二の実施の形態例に係る視程算定システム２´において実行される視程算定処理のフローを例示した図である。まず、ＣＣＤカメラ１による撮影（図１０のステップＳ１１）、画像データ５の転送・格納（図１０のステップＳ１２）、及び平均化処理（図１０のステップＳ１３）については、図４に基づいて説明した第一の実施の形態例の場合（図４のステップＳ１〜Ｓ３）と同様であり、ここでは説明を省略する。
【００６３】
次に、処理部４´は、処理対象としている画像データ５について、当該画像データ５に設定されている指標域毎に、その輝度ヒストグラムを作成する（図１０のステップＳ１４）。この処理により、指標域の数分の輝度ヒストグラムが作成される。
【００６４】
処理部４´は、作成された輝度ヒストグラム毎に、基準データ６´において説明した最多頻度輝度、尖度、及び歪度の３特性をそれぞれ求める（図１０のステップＳ１５）。次に、処理部４´は、まず、求められた各指標域の最多頻度輝度を、その指標域のＣＣＤカメラ１からの距離に基づいて、図７の（ａ）に示したグラフ上にプロットし、プロットされた点が示す関係を直線で近似する。かかる近似の処理には、従来の数学的な手法を用いる。この求められた直線が、当該画像データ５の、指標域の最多頻度輝度と指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係直線となる（図１０のステップＳ１６）。
【００６５】
また、同様に、前記求められた各指標域の尖度及び歪度が、その指標域のＣＣＤカメラ１からの距離に基づいて、それぞれ図８及び図９に示したグラフ上にプロットされ、それぞれプロットされた点が示す関係が直線で近似される。そして、求められたそれぞれの直線が、当該画像データ５の、各指標域における輝度ヒストグラムの尖度と指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係直線、及び各指標域における輝度ヒストグラムの歪度と指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係直線となる（図１０のステップＳ１６）。
【００６６】
次に、処理部４´は、当該画像データ５の撮影場所に対して、予め記録部３´に格納されている前記基準データ６´を参照し（図１０のステップＳ１７）、当該画像データ５に対する各特性に基づく視程を算定する（図１０のステップＳ１８）。具体的には、まず、前述した最多頻度輝度に係る基準データ６´として視程距離毎に複数用意されている関係直線の中から、当該決定した最多頻度輝度に係る関係直線と最も近いものを選択し、その選択された関係直線の視程距離を当該画像データ５における最多頻度輝度に基づく視程距離とする。
【００６７】
同様に、前記尖度及び歪度に基づく規定距離についても、それぞれ、前述した基準データ６´の中から、前記決定したそれぞれの関係直線と最も近いものを選択し、その選択された関係直線の視程距離を当該画像データ５における尖度及び歪度に基づく視程距離とする。
【００６８】
次に、処理部４´は、前記算定された各特性に基づく３つの視程距離から最終的な一つの視程距離を算定する（図１０のステップＳ１９）。かかる算定には、前記３つの視程距離の平均値を最終的な視程距離とする方法、前記３つの視程距離の中から値の近い２つを選択し、その平均値を最終的な視程距離とする方法等が用いられる。
【００６９】
以上求められた一つの最終的な視程距離は、視程算定システム２´から出力され、各種の用途に使用される（図１０のステップＳ２０）。
【００７０】
以上説明したように、第二の実施の形態例に係る視程算定システム２´では、視程により明確に異なる各指標域における輝度ヒストグラムの特性と指標域のＣＣＤカメラ１からの距離との関係に基づいて視程が決定されるので、精度の高い視程算定が可能となる。
【００７１】
なお、上記の例では、視程の算定に前述した輝度ヒストグラムの最多頻度輝度、尖度、及び歪度の３特性を用いたが、これら３特性のいずれか１つあるいは２つの特性のみを用いて視程の算定を行うようにしてもよい。３特性のうちのいずれか１つを用いて行う場合には、前述した図１０のＳ１９のステップが省略され、前述した方法により求められた当該１つの特性に基づく視程距離が最終的な出力とされる。また、いずれか２つの特性を用いる場合には、前述した処理内容のうち、３つの特性に係る部分を２つの特性に係る内容に変えることにより、視程を算定することができる。
【００７２】
本発明の保護範囲は、上記の実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物に及ぶものである。
【００７３】
【発明の効果】
以上、本発明によれば、視程によって明らかに異なるカメラからの距離と指標域内の画像の特性との関係に基づいて、視程が算定されるので精度の高い算定が可能となる。また、既に設置されている道路のカメラ等の画像を利用できるので、比較的安価に視程監視を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した視程算定システムの第一の実施の形態例に係る構成図である。
【図２】画像データ５の一例を示した図である。
【図３】基準データ６を説明するための図である。
【図４】第一の実施の形態例に係る視程算定システム２において実行される視程算定処理のフローを例示した図である。
【図５】エッジ強調及び２値化の処理前の画像データと当該処理後の画像データを例示した図である。
【図６】関係直線の決定及びそれに基づく視程距離の算定を説明するための図である。
【図７】最多頻度輝度にかかる基準データ６´を説明するための図である。
【図８】尖度にかかる基準データ６´を説明するための図である。
【図９】歪度にかかる基準データ６´を説明するための図である。
【図１０】第二の実施の形態例に係る視程算定システム２´において実行される視程算定処理のフローを例示した図である。
【符号の説明】
１  ＣＣＤカメラ
２、２´  視程算定システム
３  記憶部
４  処理部
５  画像データ
６、６´  基準データ
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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