(57)【要約】      （修正有）【課題】カメラを搭載した車両や検出対象物が動いても、検出対象物の撮像画像のボケを防止できる画像検出装置を提供する。【解決手段】カメラ１の撮像画像から、検出対象物候補を抽出する画像処理チップ２と、画像処理チップ２により抽出された検出対象物候補の輝度値と背景の輝度値との差から輝度改善積分回数を算出するマイクロコンピュータ５と、自車両の挙動を測定する車両センサ４と、マイクロコンピュータ５により算出された積分回数で画像積分を行う積分チップ６とを有し、マイクロコンピュータ５により、画像処理チップ２により抽出された検出対象物候補と、自車両の挙動と、検出対象物運動モデルから積分条件を算出し、輝度改善積分回数と積分条件から積分回数を判定し、積分チップ６により算出された積分画像を用いて検出対象物を検出するようになっている構成。【選択図】図１
2005032074.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の所定の位置に配置され、前記自車両の近傍を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像された画像から、検出対象物候補を抽出する検出対象物候補抽出手段と、
前記自車両の挙動を測定する自車両挙動測定手段と、
前記検出対象物候補抽出手段により抽出された前記検出対象物候補と、前記自車両挙動測定手段によって測定された前記自車両の挙動と、検出対象物運動モデルから積分条件を算出する積分条件算出手段と、
前記積分条件算出手段により算出された前記積分条件により画像積分を行う画像積分手段と、
前記画像積分手段により算出された積分画像を用いて検出対象物を検出する検出対象物検出手段と
を有することを特徴とする画像検出装置。
【請求項２】
自車両の所定の位置に配置され、前記自車両の近傍を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像された画像から、検出対象物候補を抽出する検出対象物候補抽出手段と、
前記検出対象物候補抽出手段により抽出された前記検出対象物候補の輝度値と背景の輝度値との差から輝度改善積分回数を算出する輝度改善積分回数算出手段と、
前記自車両の挙動を測定する自車両挙動測定手段と、
前記検出対象物候補抽出手段により抽出された前記検出対象物候補と、前記自車両挙動測定手段によって測定された前記自車両の挙動と、検出対象物運動モデルから積分条件を算出する積分条件算出手段と、
前記輝度改善積分回数算出手段により算出された輝度改善積分回数と、前記積分条件算出手段により算出された積分条件から積分回数を判定する積分パラメータ判定手段と、
前記積分パラメータ判定手段により算出された前記積分回数で画像積分を行う画像積分手段と、
前記画像積分手段により算出された積分画像を用いて検出対象物を検出する検出対象物検出手段と
を有することを特徴とする画像検出装置。
【請求項３】
前記画像検出装置は、
前記画像積分手段において、オフセットフィルタにより前記検出対象物の輝度から背景の輝度を引いた輝度差を算出し、その輝度差についてのみ、積分処理を行うことを特徴とする画像検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載される画像検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、車両にセンサを搭載し、自車両の近傍に存在する検出対象物を検出する技術が開発されている。特にセンサとして可視カメラを用いた検出装置においては、時間、天候、（固定照明や可動照明による）照明状態等の撮像環境により画像上での検出対象物の明るさ（輝度値）が変化する。このため、どのような環境下においても検出対象物を明瞭に撮像し、確実に検出することが重要となる。撮像環境が変化した場合でも確実に検出対象物を検出する方法は多く研究されている。その一つとして、カメラから連続的に入力される画像を累積する画像積分を利用する方法がある。この方法は、カメラの露光の制御と比べ、１．局所の積分ができる、２．露光制御用の複雑な機構が不要であるなど、機能、コスト面で有利である。このように画像積分を利用し、検出対象物を検出する方法として、下記特許文献１記載の「車載画像蓄積装置および車載画像認識装置」がある。  
この従来例では、例えば露光時間制御手段から受け取った信号にしたがって、カメラの露光時間を制御する。なお、露光時間制御手段は、撮像画像をエッジ処理したエッジ画像の、例えば各走査線毎に最大エッジ強度と最小エッジ強度を算出し、その値から露光時間を算出するというものである。
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−２８５２２４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記のような従来の技術にあっては、カメラの露光時間を制御して画像の改善を行うため、カメラを搭載した車両と検出する検出対象物のいずれかが動く場合には、露光時間内に検出対象物が画面上で動いてしまい、検出対象物の撮像画像がボケてしまうという問題があった。  
本発明の目的は、カメラを搭載した車両や検出対象物が動いても、検出対象物の撮像画像のボケを防止できる画像検出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】
上記課題を解決するため、本発明の画像検出装置は、自車両に搭載され、自車両の近傍を撮像する撮像手段と、撮像された画像から検出対象物候補を抽出する検出対象物候補抽出手段と、自車両挙動測定手段と、検出対象物候補抽出手段により抽出された検出対象物候補と、自車両の挙動と、検出対象物運動モデルから積分条件を算出する積分条件算出手段と、上記積分条件で画像積分を行う画像積分手段と、画像積分手段により算出された積分画像を用いて検出対象物を検出する検出対象物検出手段とを有するという構成になっている。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、自車両や検出対象物が動いても、画像ボケがなく、輝度差の大きい画像を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、図面に基づき本発明の実施の形態について詳細に説明する。  
図１は、本実施の形態の画像検出装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施の形態の画像検出装置は、電子式のカメラ１、画像処理チップ（ＩＣ）２、検出画像メモリ３、車両センサ４、マイクロコンピュータ５、積分チップ（加算処理チップ。ＩＣ）６、処理画像メモリ７、モニタ８が接続されている。  
カメラ１は、自車両の所定の位置例えば前部に設けられ、自車両の近傍ここでは前方を撮像する。画像処理チップ２は、カメラ１で撮像された画像の各走査線毎に所定の画像サイズでフィルタ処理を行い、検出対象物候補（検出対象物候補領域）を抽出する。検出画像メモリ３は、画像処理チップ２で算出されたフィルタ画像をデジタル値に変換し保持する。車両センサ４は、自車両の挙動ここでは車輪の回転を計測する。マイクロコンピュータ５は、検出画像メモリ３に保持されたデジタル画像を入力し、検出対象物候補の輝度値と背景の輝度値との差から輝度改善積分回数を算出する。また、マイクロコンピュータ５は、検出画像メモリ３に保持されたデジタル画像と、車両センサ４から入力される車輪回転数と、検出対象物運動モデルから積分条件を算出する。また、マイクロコンピュータ５は、マイクロコンピュータ５で算出した輝度改善積分回数と積分条件から積分パラメータを算出する。積分チップ６は、マイクロコンピュータ５で算出した積分パラメータを用いて画像積分を行う。処理画像メモリ７は、積分チップ６で算出された積分画像をデジタル値に変換し保持する。また、マイクロコンピュータ５は、積分画像を入力し、パターンマッチング処理により検出対象物を検出する。モニタ８は、検出された検出対象物を表示する。
【０００８】
図２（ａ）〜（ｈ）は、本実施の形態においてカメラ１の撮像画像に画像処理チップ２によって検出対象物候補を抽出する基本原理を示す図である。図２（ａ）は所定の画像サイズの物体（検出対象物）を抽出する空間フィルタである画像処理チップ２の構成を示す。図２（ｂ）〜（ｅ）は画像処理チップ２の処理を示し、（ｂ）は物体が小さい場合の撮像画像、（ｃ）は物体が小さい場合のフィルタ画像、（ｄ）は物体が大きい場合の撮像画像、（ｅ）は物体が大きい場合のフィルタ画像である。図２（ｆ）〜（ｈ）は検出対象物候補を抽出する際の画像を示し、（ｆ）は撮像画像、（ｇ）は空間フィルタ画像、（ｈ）は二値化画像である。  
図２（ａ）において２１は中心画素、２２は一画素、２３は背景領域、Ｔｇｔは目標サイズ、Ｂａｋは背景サイズである。図２（ａ）の画像処理チップ２は、縦方向一画素、横方向に所定の背景サイズＢａｋの画素の大きさをしており、中心画素２１の輝度を目標輝度値、背景サイズＢａｋから所定の目標サイズＴｇｔを除いた背景領域２３の平均輝度を背景輝度値とすると、出力値は（目標輝度値）−（背景輝度値）とする。このような画像処理チップ２によるフィルタ処理を行うと、図２（ｂ）〜（ｅ）に示したように、撮像された物体の大きさが空間フィルタの目標サイズＴｇｔより小さい場合はそのままの輝度値で出力され、撮像された検出対象物の大きさが目標サイズＴｇｔより大きい場合は輝度値がゼロとして出力される。よって図２（ｆ）に示すような建造物１０、レーンマーク１１、走行車両１２が撮像された撮像画像に対し、空間フィルタ処理を行うと、所定のフィルタサイズの大きさにあった物体のみを強調するため、サイズの大きい建造物１０が除去された図２（ｇ）に示すような空間フィルタ画像が得られ、また、所定の閾値で二値化処理を行うことで、図２（ｈ）に示すようなフィルタサイズに合った領域をオン画素とする二値化画像が得られる。このようにして算出された図２（ｈ）の二値化画像の中から、検出対象のサイズを示す物体を抽出することでレーンマーク１１が除去され、走行車両１２のみが検出すべき検出対象物候補として抽出できる。
【０００９】
図３〜６は、本実施の形態において画像処理チップ２により抽出された検出対象物候補と、車両センサ４によって測定された自車両の挙動と、検出対象物運動モデルからマイクロコンピュータ５によって積分条件を算出する基本原理が示されている。図３（ａ）〜（ｃ）は検出対象物候補から検出対象物の空間位置を算出する方法を示す。図４（ａ）は空間における自車両と検出対象物の上方から見た位置および向きを示し、図４（ｂ）は空間における自車両と検出対象物の側方から見た位置および向きを示す。図５（ａ）、（ｂ）は検出対象物の上方から見た空間位置と画像上の画素位置の関係を示す。図６（ａ）、（ｂ）は検出対象物の側方から見た空間位置と画像上の画素位置の関係を示す。  
図３（ａ）において３１はカメラ視軸、３２は検出対象物候補領域、Ｘｒ、Ｘｌ、Ｙｂ、Ｙｔはカメラ視軸ずれ、（ｂ）、（ｃ）においてθｌ、θｒは見え角、θｔ、θｂは見え角、（ｃ）においてｈｓは自車両のカメラ設置高さ、３３は検出対象物高さである。  
図４（ａ）において４１は自車両、４２は検出対象物、ｄθｘはカメラ視軸変化、（ｂ）においてｄθｙはカメラ視軸変化である。  
図５（ａ）においてθｘはカメラ視軸からのずれ角、Ｃｘは横方向の撮像素子面サイズ、Ｆは焦点距離、（ｂ）においてＰｘはカメラ視軸からのずれ画素、Ｐｉｘは横方向の画像サイズである。  
図６（ａ）においてθｙはカメラ視軸からのずれ角、Ｃｙは縦方向の撮像素子面サイズ、（ｂ）においてＰｙはカメラ視軸からのずれ画素、Ｐｉｙは縦方向の画像サイズである。
【００１０】
図３（ａ）に示すように撮像画像内の検出対象物候補領域３２の位置関係が、カメラ視軸３１を基準にＸｒ、Ｘｌ、Ｙｔ、Ｙｂ画素ずれた位置にある場合、図５、図６に示すように画像上におけるカメラ視軸３１からのずれ画素Ｐｘ（図５（ｂ））、Ｐｙ（図６（ｂ））と、空間におけるカメラ視軸３１からのずれ角θｘ（図５（ａ））、θｙ（図６（ａ））は、既知のカメラの焦点距離Ｆ、および撮像素子面サイズＣによって決まるため、
θｌ＝２ｔａｎ−１（Ｃｘ／２・Ｆ）／Ｐｉｘ・ｘｌ
θｒ＝２ｔａｎ−１（Ｃｘ／２・Ｆ）／Ｐｉｘ・ｘｒ
θｔ＝２ｔａｎ−１（Ｃｙ／２・Ｆ）／Ｐｉｙ・ｙｔ
θｂ＝２ｔａｎ−１（Ｃｙ／２・Ｆ）／Ｐｉｙ・ｙｂ      …（１）
となる。なお、ｘｌは検出対象物候補領域３２の最左位置、ｘｒは最右位置、ｙｔは最上位置、ｙｂは最下位置である。  
よって自車両４１のカメラ設置高さｈｓと、検出対象物候補領域３２の最下位置ｙｂから検出対象物候補領域３２までの縦位置の最小値Ｙｍｉｎ、同様にカメラ設置高さｈｓと検出対象物候補領域３２の最上位置ｙｔと検出対象物運動モデルの最大高から検出対象物候補領域３２までの縦位置の最大値Ｙｍａｘが幾何学的に算出できる。また、検出対象物候補領域３２までの縦位置の最小値Ｙｍｉｎ、検出対象物候補領域３２までの縦位置の最大値Ｙｍａｘと、検出対象物候補領域３２の最右位置ｘｒ、最左位置ｘｌから検出対象物候補領域３２の右位置の最大値Ｘｒｍｉｎ、最大値Ｘｒｍａｘと、検出対象物候補領域３２の左位置の最大値Ｘｌｍｉｎ、最大値Ｘｌｍａｘも幾何学的に算出できる。すなわち、検出対象物候補領域３２から検出対象物候補領域３２の存在し得る空間位置の範囲が算出できる。
【００１１】
図４（ａ）に示すように、時刻Ｔ０時に自車両４１と検出対象物４２の位置関係が、縦方向にＹｔ０、横方向にＸｔ０、時刻Ｔ１時に自車両４１と検出対象物４２の位置関係が、縦方向にＹｔ１、横方向にＸｔ１であった場合、時刻Ｔ０におけるカメラ視軸を基準とし自車両４１から見た検出対象物４２の方向θｘ０、時刻Ｔ１におけるカメラ視軸を基準とし自車両４１から見た検出対象物４２の方向θｘ１は、
θｘ０＝ｔａｎ−１（Ｘｔ０／Ｙｔ０）      …（２）
θｘ１＝ｔａｎ−１（Ｘｔ１／Ｙｔ１）＋ｄθｘ    …（３）
となる。ここでｄθｘは時刻Ｔ０と時刻Ｔ１における横方向のカメラ視軸の変化角である。  
また、時刻Ｔ０と時刻Ｔ１間における見え角の変化ｄθｘ０１は、
ｄθｘ０１＝θｘ１−θｘ０＝ｔａｎ−１（Ｘｔ１／Ｙｔ１）＋ｄθｘ−ｔａｎ−１（Ｘｔ０／Ｙｔ０）      …（４）
となる。  
また、図４（ｂ）に示すように、自車両４１のカメラ設置高さがｈｓ、検出対象物領域３２の高さがｈｔ、時刻Ｔ０時に自車両４１と検出対象物領域３２の位置関係が、縦方向にＹｔ０、時刻Ｔ１時に自車両４１と検出対象物領域３２の位置関係が、縦方向にＹｔ１であった場合、時刻Ｔ０におけるカメラ視軸を基準とし自車両４１から見た検出対象物領域３２の方向θｙ０、時刻Ｔ１におけるカメラ視軸を基準とし、自車両４１から見た検出対象物領域３２の方向θｙ１は、
θｙ０  ＝  ｔａｎ−１（（ｈｓ−ｈｔ）／Ｙｔ０）      …（５）
θｙ１  ＝  ｔａｎ−１（（ｈｓ−ｈｔ）／Ｙｔ１）＋ｄθｙ      …（６）
となる。ここでｄθｙは時刻Ｔ０と時刻Ｔ１における高さ方向のカメラ視軸の変化角である。また、時刻Ｔ０と時刻Ｔ１間における見え角の変化ｄθｙ０１は、
ｄθｙ０１＝θｙ１−θｙ０＝ｔａｎ−１（（ｈｓ−ｈｔ）／Ｙｔ１）＋ｄθｙ−ｔａｎ−１（（ｈｓ−ｈｔ）／Ｙｔ０）      …（７）
となる。  
ここで、式（４）を見ると、Ｘｔ０、Ｙｔ０は図３に示すように検出対象物領域３２より範囲を算出でき、ｄθｘは車両挙動から算出できる。また、Ｘｔ１、Ｙｔ１はＸｔ０、Ｙｔ０を基準に検出対象物運動モデルの最大運動量から時刻Ｔ１−Ｔ０間に動き得る範囲が算出できる。以上から時刻Ｔ０の情報を用い、時刻Ｔ１までの見え角の最大変化量ｄθｘ０１ｍａｘが算出でき、これに図５の見え角−画素変換式を用いることで、画像における最大画素移動量がわかる。  
視軸からのずれ画素−視軸からのずれ角の関係：
θｘ＝２ｔａｎ−１（Ｃｘ／２・Ｆ）／Ｐｉｘ・Ｐｘ      …（８）
同様に式（７）を見るとカメラ設置高さｈｓは既知の値であり、Ｙｔ０は図３に示すように検出対象物領域３２から範囲を算出でき、ｄθｙは車両挙動から算出できる。検出対象物領域３２の高さｈｔは、検出対象物運動モデルから取り得る範囲を特定でき、またＹｔ１はＹｔ０を基準に検出対象物運動モデルの最大運動量から時刻Ｔ１−Ｔ０間に動き得る範囲が算出できる。以上から時刻Ｔ０の情報を用い、時刻Ｔ１までの見え角の最大変化量ｄθｙ０１ｍａｘが算出でき、これに図６の見え角−画素変換式を用いることで、画像における最大画素移動量がわかる。  
視軸からのずれ画素−視軸からのずれ角の関係：
θｙ＝２ｔａｎ−１（Ｃｙ／２・Ｆ）／Ｐｉｙ・Ｐｙ      …（９）
以上から検出対象物候補領域３２と、自車両挙動と、検出対象物運動モデルからカメラの撮像フレーム間における最大画素移動量がわかるため、すなわち１画素動くのに何フレームかかるかわかるので画像ボケしないで積分できる回数（積分条件）を算出することができる。
【００１２】
図７は、本実施の形態において積分チップ６において積分処理を行う基本原理を示す。図７（ａ）、（ｂ）は背景輝度値を算出するオフセットフィルタの構成を示し、図７（ｃ）はオフセットフィルタの処理を示し、図７（ｄ）は積分処理結果を示す。図７（ａ）、（ｂ）のようにオフセットフィルタは検出対象物候補領域の左右別々に用意されている。オフセットフィルタは縦方向に１画素、横方向に所定の背景サイズで構成され、背景領域２３の平均値を背景輝度値、中心画素２１の輝度値から背景輝度値を引いた値を積分輝度値として出力する。このフィルタを１画素ずつずらしながら処理することで検出対象物候補領域の積分輝度値と背景輝度値を算出する。図７（ｃ）に示すように検出対象物候補領域の輝度値がＬｔ、背景輝度値がＬｂの場合、図のフィルタ位置７０でオフセットフィルタ処理を行うと背景輝度値はＬｂ、積分輝度値は０となり、フィルタ位置７１でオフセットフィルタ処理を行うと背景輝度値はＬｂ、積分輝度値は（Ｌｔ−Ｌｂ）となる。積分処理ではカメラ１から入力される画像信号をマイクロコンピュータ５から入力される積分回数で積分輝度値を累積し、累積に使用した全フレーム画像における背景輝度値の平均値を加算する。すなわち座標ｘ，ｙの背景輝度をＩｍｇｂ（ｘ，ｙ）、積分輝度をＩｍｇｄ（ｘ，ｙ）、積分回数をｎとすると積分画像は、
ΣＩｍｇｄ（ｘ，ｙ）＋ΣＩｍｇｂ（ｘ，ｙ）／ｎ      …（１０）
となり、図７（ｄ）のような輝度値が背景輝度Ｌｂの領域は輝度改善されず、輝度値が検出対象物候補輝度Ｌｔの領域のみが積分され、輝度差のある検出対象物候補領域の画像が算出できる。
【００１３】
図８には、以上述べた基本原理に従って背景との輝度差が小さい検出対象物の検出を実施する処理フローが示されている。  
Ｓ１００はカメラ１から出力された画像信号を画像処理チップ２で検出対象物候補を抽出する空間フィルタ処理である。  
Ｓ１０１はＳ１００で算出された空間フィルタ画像について所定の閾値で二値化する二値化処理である。  
Ｓ１０２はＳ１０１で算出された二値化画像について近接する二値化画素を同一の物体であるとラベリングするクラスタリング処理である。  
Ｓ１０３はＳ１０２でクラスタリングされた領域の縦横のサイズを算出し、検出対象物候補領域を抽出する処理である。  
Ｓ１０４はＳ１０３で抽出された検出対象物候補領域の画像を読み込む処理である。  
Ｓ１０５はＳ１０４で読み込んだ画像に対しソベルフィルタでエッジ検出処理するものである。  
Ｓ１０６はＳ１０５で算出されたエッジ強度の最小値を算出し、所定の輝度差まで強調するための輝度改善積分回数を算出する処理である。  
Ｓ１０７は車両センサ４の信号を読み出す処理である。  
Ｓ１０８はＳ１０３で抽出された検出対象物候補領域から検出対象物候補の空間位置を算出する処理である。  
Ｓ１０９はＳ１０８で算出された検出対象物候補とＳ１０７で読み出された車両センサ４で読み出された信号と、検出対象物候補の空間位置に基づく検出対象物運動モデルから検出対象物候補の積分回数の上限値（積分条件）を算出する処理である。  
Ｓ１１０はＳ１０６で算出された輝度改善積分回数と、Ｓ１０９で算出された積分回数上限値から画像積分する積分パラメータを算出（判定）する処理である。  
Ｓ１１１はＳ１０４で読み込んだ画像から、背景輝度値を算出する処理である。  
Ｓ１１２は積分チップ６においてＳ１１１で算出した背景輝度値を引き、オフセット除去画像を算出する処理である。  
Ｓ１１３は積分チップ６においてＳ１１２で算出したオフセット除去画像をＳ１１０で算出された積分パラメータで画像積分し、積分画像を算出し、その結果を処理画像メモリ７に保存する処理である。  
Ｓ１１４は積分チップ６においてＳ１１３で算出した積分画像にＳ１１１で算出した背景輝度値を加算し、処理画像を算出する処理である。  
Ｓ１１５は積分チップ６によって算出され、処理画像メモリ７に保存された積分画像を処理画像メモリ７から読み出す処理である。  
Ｓ１１６はマイクロコンピュータ５に登録された検出対象物の画像パターンを読み出す処理である。  
Ｓ１１７はＳ１１５で読み出された処理画像（積分画像）と、Ｓ１１６で読み出した検出対象物の画像パターンの相関度を算出する処理である。  
Ｓ１１８はＳ１１７で算出された相関度に基づき検出対象物候補が検出対象物であるか否かを判定する処理である。相関度がある所定の値より高い場合は検出対象物であるとし、Ｓ１１９の処理を実施する。  
Ｓ１１９はＳ１１８で検出対象物であると判断された該検出対象物の空間位置を示す画像をモニタ８に表示する処理である。
【００１４】
以上説明したように、本実施の形態の画像検出装置は、自車両の所定の位置に配置され、自車両の近傍を撮像するカメラ１と、カメラ１により撮像された画像から、検出対象物候補を抽出する画像処理チップ２と、自車両の挙動を測定する車両センサ４と、画像処理チップ２により抽出された検出対象物候補と、車両センサ４によって測定された自車両の挙動と、検出対象物運動モデルから積分条件を算出するマイクロコンピュータ５と、マイクロコンピュータ５により算出された積分条件により画像積分を行う積分チップ６と、積分チップ６により算出された積分画像を用いて検出対象物を検出する前記マイクロコンピュータ５とを有する（なお、マイクロコンピュータ５は通常１個である）。なお、図１のカメラ１が特許請求の範囲の撮像手段に、画像処理チップ２および図８のＳ１０３が検出対象物候補抽出手段に、車両センサ４およびＳ１０７が自車両挙動測定手段に、マイクロコンピュータ５およびＳ１０９が積分条件算出手段に、積分チップ６およびＳ１１３が画像積分手段に、マイクロコンピュータ５およびＳ１１８が検出対象物検出手段に相当する。  
このような構成によれば、自車両の挙動、検出対象物の動きを考慮することで、抽出された検出対象物候補の撮像画面上における最大の画素動き量がわかるため、何回画像積分できるかを算出できる。すなわち、自車両が動いていても、また検出対象物が動いていても画像ボケがなく、輝度差が大きい積分画像を算出することができる。  
また、本実施の形態の画像検出装置は、自車両の所定の位置に配置され、自車両の近傍を撮像するカメラ１と、カメラ１により撮像された画像から、検出対象物候補を抽出する画像処理チップ２と、画像処理チップ２により抽出された検出対象物候補の輝度値と背景の輝度値との差から輝度改善積分回数（輝度差改善値）を算出するマイクロコンピュータ５と、自車両の挙動を測定する車両センサ４と、画像処理チップ２により抽出された検出対象物候補と、車両センサ４によって測定された自車両の挙動と、検出対象物運動モデルから積分条件を算出する前記マイクロコンピュータ５と、マイクロコンピュータ５により算出された輝度改善積分回数と、マイクロコンピュータ５により算出された積分条件から積分回数を判定する前記マイクロコンピュータ５と、マイクロコンピュータ５により算出された積分回数で画像積分を行う積分チップ６と、積分チップ６により算出された積分画像を用いて検出対象物を検出する前記マイクロコンピュータ５とを有する（なお、マイクロコンピュータ５は通常１個である）。なお、マイクロコンピュータ５およびＳ１０６が輝度改善積分回数算出手段に、マイクロコンピュータ５およびＳ１１０が積分パラメータ判定手段に相当する。  
このような構成によれば、検出対象物候補の輝度値とその近傍の背景の輝度値から算出された輝度改善のための輝度改善積分回数と、自車両挙動、検出対象の動きを考慮した積分条件から画像積分回数を判定しているため、ボケがなく画像処理に最適な輝度差をもった積分画像を算出することができる。  
さらに、本実施の形態の画像検出装置は、積分チップ６において、オフセットフィルタにより検出対象物の輝度から背景の輝度を引いた輝度差を算出し、その輝度差についてのみ、積分処理を行う。  
このような構成によれば、検出対象物候補の輝度値から背景の輝度レベルの輝度値を引いた輝度差のみ積分し、そのあと、背景輝度を加えるため、積分により背景輝度は変化しない。すなわち、積分領域と非積分領域（または異なる積分回数領域）の境に輝度差のない輝度値が連続する積分画像を算出することができる。  
なお、以上説明した実施の形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施の形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施の形態の画像検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態の画像検出装置の基本原理を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態の画像検出装置の基本原理を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態の画像検出装置の基本原理を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態の画像検出装置の基本原理を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態の画像検出装置の基本原理を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態の画像検出装置の基本原理を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態の画像検出装置の処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００１６】
１…カメラ
２…画像処理チップ
３…検出画像メモリ
４…車両センサ
５…マイクロコンピュータ
６…積分処理チップ
７…処理画像メモリ
８…モニタ
【図１】
2005032074.tif 000003
【図２】
2005032074.tif 000004
【図３】
2005032074.tif 000005
【図４】
2005032074.tif 000006
【図５】
2005032074.tif 000007
【図６】
2005032074.tif 000008
【図７】
2005032074.tif 000009
【図８】
2005032074.tif 000010