(57)【要約】【課題】赤外線画像、可視光線画像、紫外線画像を１つの撮像装置で安価に撮像することができるようにする。【解決手段】近紫外線から近赤外線に感度を有する汎用的な受光素子と、可視光線のうちの赤波長領域と青波長領域の光をカットするフィルタを用いることにより、赤外線画像に対応するＲ画像、可視光線画像に対応するＧ画像、紫外線画像に対応するＢ画像を、１台の撮像装置から得る。【選択図】図１
2007235760.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
紫外線から赤外線までの波長感度を有し、入力光を可視光線の赤波長領域および赤外線に対応するＲと可視光線の緑波長領域に対応するＧと可視光線の青波長領域および紫外線に対応するＢの３つの成分に分解してそれぞれ受光し、カラー撮像する撮像手段と、
光を波長に応じて透過または遮断するフィルタ手段と、
前記フィルタ手段により赤外線が透過され可視光線の赤波長領域の光が遮断されたときの前記Ｒに対応するＲ画素値にもとづいて赤外線画像を生成し、前記フィルタ手段により紫外線が透過され可視光線の青波長領域の光が遮断されたときの前記Ｂに対応するＢ画素値にもとづいて紫外線画像を生成する画像生成手段と、
を有する撮像装置。
【請求項２】
前記フィルタ手段は、赤外線、可視光線の緑波長領域の光、紫外線を透過させるトリプルバンドパスフィルタであることを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項３】
前記フィルタ手段は、赤外線を透過させ可視光線の赤波長領域の光を遮断する第一のフィルタ部と、紫外線を透過させ可視光線の青波長領域の光を遮断する第二のフィルタ部を備えることを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項４】
前記撮像手段は、紫外線から赤外線までの波長感度を有し、前記入力光を前記Ｒ、前記Ｇ、前記Ｂの３つの成分に分解してそれぞれ受光してカラー撮像を行う第一の撮像部および第二の撮像部を備え、
前記第一のフィルタ部を透過した光が前記第一の撮像部に入力され、
前記第二のフィルタ部を透過した光が前記第二の撮像部に入力され、
前記画像生成手段は、前記第一の撮像部における前記Ｒに対応するＲ画素値から前記赤外線画像を生成し、前記第二の撮像部における前記Ｂに対応するＢ画素値から前記紫外線画像を生成する、
ことを特徴とする請求項３に記載の撮像装置。
【請求項５】
赤外線画像と紫外線画像を生成する撮像方法であって、
赤外線を透過させ可視光線の赤波長領域の光を遮断するフィルタ手段を透過した光を、可視光線の赤波長領域および赤外線に対応するＲと可視光線の緑波長領域に対応するＧと可視光線の青波長領域および紫外線に対応するＢの３つの成分に分解し、
紫外線から赤外線までの波長感度を有する撮像手段に、前記Ｒに対応する光を受光させ、
該受光させた光に対応するＲ画素値にもとづいて赤外線画像を生成し、
紫外線を透過させ可視光線の青波長領域の光を遮断するフィルタ手段を透過した光を、前記Ｒと前記Ｇと前記Ｂの３つの成分に分解し、
前記撮像手段に前記Ｂに対応する光を受光させ、
該受光させた光に対応するＢ画素値にもとづいて紫外線画像を生成する、
ことを特徴とする撮像方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、紫外線画像および赤外線画像を撮像するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
紫外線カメラや赤外線カメラが知られており、これらは紫外線センサや赤外線センサなどとも呼ばれる。例えば、紫外線カメラは産業用素材の表面検査などに利用され、赤外線カメラは監視カメラや温度測定などに利用されている。他にも、特許文献１には、水と氷で吸収率が異なる波長の赤外線を半導体レーザで路面に照射し、路面の反射光を赤外線センサで受光して路面上の水と氷を弁別して路面の凍結判定を行い、道路管理に役立てるシステムが開示されている。また、紫外線が雪表面で散乱しやすいという性質を利用して、紫外線カメラを用いて雪の状態を検知することも可能である。
【０００３】
しかし、紫外線カメラや赤外線カメラは、可視光線画像を撮像する一般ユーザ向けのカメラに比べて高価である。
また、紫外線カメラ、可視光線カメラ、赤外線カメラのうち複数種類のカメラを用いて撮像対象をそれぞれ撮像し、得られた複数種類の画像を用いて何らかの処理を行うことがある。例えば、紫外線カメラと赤外線カメラでは検知することができる対象が異なることを利用して、不良品や混入した異物を見つけるための検査で、紫外線カメラと赤外線カメラの両方で製品を撮像する場合がある。
【０００４】
しかし、複数種類のカメラを用いる場合、複数のカメラを設置するための設置場所が必要となる、複数のカメラを購入する分だけ費用がかかる、といった問題があった。
【特許文献１】特開平９−３１８７６６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の課題は、場所をとらず安価な方法で、紫外線画像、可視光線画像、赤外線画像のうち複数種類の画像を撮像する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
紫外線から赤外線までの波長感度を有し、入力光を可視光線の赤波長領域および赤外線に対応するＲと可視光線の緑波長領域に対応するＧと可視光線の青波長領域および紫外線に対応するＢの３つの成分に分解してそれぞれ受光し、カラー撮像を行う撮像手段で撮像するとき、赤外線を透過させ可視光線の赤波長領域の光を遮断するフィルタ手段を用いることで、Ｒ画素値から赤外線画像を生成し、紫外線を透過させ可視光線の青波長領域の光を遮断するフィルタ手段を用いることで、Ｂ画素値から紫外線画像を生成する。さらに、近似的にＧ画素値から可視光線画像を生成してもよい。
【発明の効果】
【０００７】
一般的な可視光線画像撮影用のカメラの中には、近紫外線領域から近赤外線領域までの波長領域に感度を有する受光素子を用いているものがあるが、そのような汎用的で安価な受光素子を利用して本発明を実施すれば、安価に紫外線画像や赤外線画像を得られる。また、複数台の異なる種類のカメラを用意しなくても、本発明による装置を用いれば、１つの装置から複数の異なる種類の画像（紫外線画像、可視光線画像、赤外線画像の中の複数）を得ることができるため、設置場所が小さくて済み、装置の購入費用も抑えられる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は本発明の原理を示す図である。具体的には、（ａ）の場合と（ｂ）の場合、およびその組み合わせがある。
【０００９】
図１の（ａ）は赤外線画像を生成する原理を示しており、原理に直接関係のない波長領域の光（緑波長領域およびそれより短い波長の光）は点線で示してある。図１の（ａ）のフィルタ手段は、赤外線領域が透過領域であり、可視光線のうち赤波長領域が遮断領域である。このようなフィルタ手段を透過した光を、紫外線から赤外線までの波長感度を有する撮像手段に入力光として与えると、赤外線は透過しているが赤波長領域の光はカットされているから、撮像手段でカラー撮影のためにＲＧＢの３つの成分に分解した時、Ｒに対応するのは赤外線のみとなり、Ｒ画素値から赤外線画像が得られる。
【００１０】
図１の（ｂ）は紫外線画像を生成する原理を示しており、原理に直接関係のない波長領域の光（緑波長領域およびそれより長い波長の光）は点線で示してある。図１の（ｂ）のフィルタ手段は、紫外線領域が透過領域であり、可視光線のうち青波長領域が遮断領域である。このようなフィルタ手段を透過した光を、紫外線から赤外線までの波長感度を有する撮像手段に入力光として与えると、紫外線は透過しているが青波長領域の光はカットされているから、撮像手段でカラー撮影のためにＲＧＢの３つの成分に分解した時、Ｂに対応するのは紫外線のみとなり、Ｂ画素値から紫外線画像が得られる。
【００１１】
ところで、可視光線画像用のカメラとして一般にＣＣＤ（Charge Coupled Device；電荷結合素子）カメラやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor；相補型金属酸化膜半導体）カメラが利用されている。これらのカメラの中には、近紫外線領域から近赤外線領域までの波長領域に感度を有する受光素子を用いているものがある。そのようなカメラは、受光素子の分光感度特性が人間の眼とは異なるため、フィルタで紫外線と赤外線をカットしてから撮像素子に受光させ、撮像した可視光線画像が人間の眼で見た映像に近くなるようにしている。
【００１２】
また、ＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラの受光素子には色の識別能力がないので、カラー撮影を行うためには、カラーフィルタや分光プリズムを用いて光を赤（Ｒ）・緑（Ｇ）・青（Ｂ）に分解して受光素子に別々に受光させ、ＲＧＢそれぞれの画素値を得てカラー画像を生成する。ところで、色の分解は、前述した紫外線と赤外線をカットするフィルタを透過した後の光（つまり可視光線の光）に対して行うので、色の分解に用いるカラーフィルタや分光プリズムは、可視光線の赤・緑・青だけを選択するものでなくともよい。つまり、可視光線の赤波長領域の光とそれより長い波長領域の光（つまり赤外線）とを分別しないカラーフィルタや分光プリズムを使っても、赤外線が既にフィルタでカットされているため、このカラーフィルタまたは分光プリズムにより、可視光線の赤波長領域の光のみが取り出され、Ｒ画素値が得られる。同様に、可視光線の青波長領域の光とそれより短い波長領域の光（つまり紫外線）とを分別しないカラーフィルタや分光プリズムを使っても、紫外線が既にフィルタでカットされているため、このカラーフィルタまたは分光プリズムにより、可視光線の青波長領域の光のみが取り出され、Ｂ画素値が得られる。ただし、可視光線の緑波長領域の光に対応するＧ画素値だけは、可視光線の緑波長領域の光そのものをカラーフィルタや分光プリズムを用いて取り出す必要がある。
【００１３】
本発明では、ＲＧＢの色の分解に使われるカラーフィルタや分光プリズムとして、上記のように、可視光線の赤波長領域の光およびそれより長い波長領域の光（赤外線）がＲに対応し、可視光線の緑波長領域の光がＧに対応し、可視光線の青波長領域の光およびそれより短い波長領域の光（紫外線）がＢに対応するものを用いる。
【００１４】
さて、一般のＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラで、上記の紫外線と赤外線をカットするフィルタを図１の（ａ）のフィルタ手段に取り換え、図１の（ａ）のフィルタ手段を通した光を撮像素子に受光させた場合、可視光線のうち赤波長領域の光はカットされているので、前述のカラーフィルタや分光プリズムで色を分解したときにＲに対応するのは赤外線である。よってＲ画素値から得られる画像は赤外線画像である。なお、図１の（ａ）では赤波長領域以外をフィルタ手段の透過領域としているが、本発明のこの原理に直接関係があるのは、赤外線領域が透過領域であることと、赤波長領域が遮断領域であることである。
【００１５】
同様に、一般のＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラで、上記の紫外線と赤外線をカットするフィルタを図１の（ｂ）のフィルタ手段に取り換え、図１の（ｂ）のフィルタ手段を通した光を撮像素子に受光させた場合、可視光線のうち青波長領域の光はカットされているので、前述のカラーフィルタや分光プリズムで色を分解したときにＢに対応するのは紫外線である。よって、Ｂ画素値から得られる画像は紫外線画像である。なお、図１の（ｂ）では青波長領域以外をフィルタ手段の透過領域としているが、本発明のこの原理に直接関係があるのは、紫外線領域が透過領域であることと、青波長領域が遮断領域であることである。
【００１６】
図１の（ａ）と（ｂ）が対称的なことから、赤外線画像を生成する場合と紫外線画像を生成する場合の原理が同様であることが理解されるだろう。
紫外線から赤外線までの波長感度を有する撮像素子を用いる場合、図１の（ａ）と（ｂ）を組み合わせて図２のようにしてもよい。つまり、一般のＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラで、上記の紫外線と赤外線をカットするフィルタを図２のフィルタ手段に取り換えてもよい。図２のフィルタ手段は、可視光線のうち青波長領域と赤波長領域の双方の光をカットする（青波長領域と赤波長領域の双方が遮断領域である）。換言すれば、フィルタ手段は、紫外線、可視光線のうち緑波長領域の光、赤外線を通過させる（紫外線、緑波長領域の光、赤外線が透過領域である）。よって、前述のカラーフィルタや分光プリズムで色を分解したときに、図１の場合と同様の理由でＲには赤外線が対応し、Ｂには紫外線が対応するため、１台の装置から得たＲ画素値とＢ画素値にもとづいて赤外線画像と紫外線画像をともに得ることができる。
【００１７】
また、ステレオカメラなど、２つの撮像部を有する装置を用いる場合、第一の撮像部を図１の（ａ）に、第二の撮像部を図１の（ｂ）に対応させてもよい。このとき、第一の撮像部で得られたＲ画素値からは赤外線画像を、第二の撮像部で得られたＢ画素値からは紫外線画像を生成することができる。
【００１８】
また、図２のフィルタ手段のかわりに、図１の（ａ）と（ｂ）の双方のフィルタ手段を用いることも可能である。図１の（ａ）のフィルタ手段を透過した光を図１の（ｂ）のフィルタ手段に与えれば、透過するのは赤外線、可視光線の緑波長の光、紫外線である。図１の（ｂ）のフィルタ手段を透過した光を図１の（ａ）のフィルタ手段に与えた場合も同様である。よって、図１の（ａ）と（ｂ）の双方のフィルタ手段を用いることで、図２のフィルタ手段のかわりとすることができる。
【００１９】
図３は第一の実施形態の撮像装置の利用例を示す図である。第一の実施形態に係る撮像装置は、紫外線画像、可視光線画像、赤外線画像を撮像するステレオカラーカメラである。図３の例では、紫外線が雪表面で散乱しやすく、赤外線が水に吸収されやすいという性質を利用して、積雪や水膜などの路面の状態を判定し、道路管理用途や安全運転支援用途に本発明の撮像装置を利用している。紫外線画像と赤外線画像から路面状態を判定し、可視光線画像を路面判定結果出力などの用途に用いることができる。
【００２０】
図３は路面の状態を判定する路面状態判定装置全体を示したブロック図であり、青波長領域カット部３０１、第一の撮像部３０２、第一の画像生成部３０３、路面・天空領域抽出部３０４、紫外線反射率算出部３０５、投光判定部３０６、赤波長領域カット部３０７、第二の撮像部３０８、第二の画像生成部３０９、路面領域抽出部３１０、赤外線吸収率算出部３１１、相対位置算出部３１２、赤外線サーモグラフィー撮像部３１３、路面状態判定部３１４、路面状態画像生成部３１５、カラー画像合成部３１６、路面判定結果出力部３１７、温度分布画像生成部３１８、を備える。
【００２１】
本発明の第一の実施形態に係る撮像装置は、このうち、青波長領域カット部３０１、第一の撮像部３０２、第一の画像生成部３０３、赤波長領域カット部３０７、第二の撮像部３０８、第二の画像生成部３０９、相対位置算出部３１２、カラー画像合成部３１６に相当する。また、このうち青波長領域カット部３０１、第一の撮像部３０２、第一の画像生成部３０３からなる部分のみでも本発明を実施することができる。同様に、このうち赤波長領域カット部３０７、第二の撮像部３０８、第二の画像生成部３０９からなる部分のみでも本発明を実施することができる。
【００２２】
第一の撮像部３０２と第二の撮像部３０８は、ステレオカラーカメラの２つの撮像部である。第一の撮像部３０２は少なくとも紫外線領域と可視光線領域（赤波長領域、緑波長領域、青波長領域の全てを含む）に感度を有し、第二の撮像部３０８は少なくとも赤外線領域と可視光線領域（赤波長領域、緑波長領域、青波長領域の全てを含む）に感度を有する。第一の撮像部３０２と第二の撮像部３０８がともに、紫外線領域から赤外線領域までの波長領域に感度を有する受光素子を用いた撮像部であってもよい。
【００２３】
本実施形態では、例えば、近紫外線領域から近赤外線領域までの波長領域に感度を有する、一般的な可視光線画像用のＣＣＤカメラまたはＣＭＯＳカメラを２つ備えたステレオカラーカメラから、前述の紫外線と赤外線をカットするフィルタを外し、第一の撮像部３０２と第二の撮像部３０８として利用することができる。
【００２４】
これら２つの撮像部の前にそれぞれ青波長領域カット部３０１と赤波長領域カット部３０７が備えられている。青波長領域カット部３０１は、可視光線のうちの青波長領域の光をカットするフィルタであり、図１の（ｂ）のフィルタ手段に相当する。赤波長領域カット部３０７は、可視光線のうちの赤波長領域の光をカットするフィルタであり、図１の（ａ）のフィルタ手段に相当する。前述のように、一般的な可視光線画像用のＣＣＤカメラまたはＣＭＯＳカメラから紫外線と赤外線をカットするフィルタを外して第一の撮像部３０２と第二の撮像部３０８として利用する場合は、外したフィルタのかわりにそれぞれの撮像部の前に青波長領域カット部３０１と赤波長領域カット部３０７が備えられる。
【００２５】
第一の撮像部３０２では、状態を判定したい路面と天空をあわせて撮像し、第一の画像生成部３０３でデジタルデータとしての画像を生成する。以下の処理では、ここで生成した画像のＲＧＢの各成分を使った計算を行うため、第一の画像生成部３０３では、フルカラーの画像ではなく、ＲＧＢの各要素に分解された画像（以下、それぞれ「Ｒ画像」、「Ｇ画像」、「Ｂ画像」と言い、各画像の画素値を「Ｒ画素値」、「Ｇ画素値」、「Ｂ画素値」と言う）をそれぞれ生成するものとして説明する。しかし、実施の態様によっては、第一の画像生成部３０３ではフルカラーの画像を生成し、後の処理においてＲＧＢの各要素のうち必要な要素の画素値を画像データから求めることとしてもよい。
【００２６】
第一の画像生成部３０３で生成されたＢ画像は、紫外線画像に相当する。前述のとおり、ＣＣＤやＣＭＯＳなどの固体撮像素子を用いたカメラでは、受光素子自体には色を識別する能力がないので、ＲＧＢ三色のカラーフィルタや分光プリズムを用いてカラー撮影を行っている。カラーフィルタや分光プリズムは、本実施形態においては第一の撮像部３０２や第二の撮像部３０８に構成要素として含まれている。カラーフィルタを使うものとして説明すると、前述のとおり、青（Ｂ）のカラーフィルタは可視光線の青波長領域の光およびそれより短い波長領域の光（つまり紫外線）を通すフィルタ、緑（Ｇ）のカラーフィルタは可視光線の緑波長領域の光を通すフィルタ、赤（Ｒ）のカラーフィルタは可視光線の赤波長領域の光およびそれより長い波長領域の光（つまり赤外線）を通すフィルタである。
【００２７】
よって、図１の（ｂ）からも分かるとおり、青波長領域カット部３０１を通過し、第一の撮像部３０２で青のカラーフィルタを通過して受光されるのは紫外線である。Ｂ画像は青のカラーフィルタを通過した光にもとづいて生成されるため、第一の画像生成部３０３で生成されたＢ画像は紫外線画像に相当する。また、第一の画像生成部３０３で生成されたＧ画像は緑波長領域の光に対応する画像である。第一の画像生成部３０３で生成されたＲ画像は、第一の撮像部３０２が赤外線にも感度を有していれば赤波長領域の光と赤外線にもとづく画像となり、第一の撮像部３０２が赤外線に感度を有していなければ、赤波長領域の光にもとづく画像となる。
【００２８】
第一の画像生成部３０３で生成されたＢ画像は、路面・天空領域抽出部３０４において路面領域と天球領域を抽出される。路面領域の抽出方法は、例えば、路面上の白線を検出しその白線で囲まれた範囲内を路面としてもよい。また、天空領域の抽出方法は、紫外線が天空に多く含まれることを利用し、紫外線画像（Ｂ画像）において画素値が所定の値よりも大きな箇所を天空としてもよい。
【００２９】
紫外線反射率算出部３０５では、路面・天空領域抽出部３０４で抽出された路面領域に含まれる各画素について、その画素に対応する路面上の地点での紫外線反射率を算出する。具体的には、まず紫外線画像の天空領域に含まれる画素の画素値の平均値（「天空画素値」と呼ぶことにする）を算出する。そして、紫外線画像の路面領域に含まれる各画素の画素値を天空画素値で割った比にもとづいて、路面領域の各画素に対応する紫外線反射率を算出する。算出された紫外線反射率は、路面状態判定部３１４で使われる。
【００３０】
紫外線は物質に当たった時に散乱しやすく、特に雪表面では紫外線の大部分が散乱されるため、紫外線の情報から雪の状態を検知することができる。しかし、季節や時間帯によって紫外線の日射量自体は変動するため、紫外線強度で雪の状態を検知しようとすると、季節や時間帯に応じた判断基準を設けることが必要になる（例えば季節や時間帯によって複数の閾値を切り替えて判断するなど）。よって、紫外線反射率算出部３０５では上記のような比を用いている。
【００３１】
赤波長領域カット部３０７、第二の撮像部３０８、第二の画像生成部３０９の動作原理は図１の（ａ）のとおりであり、図１の（ｂ）に示した青波長領域カット部３０１、第一の撮像部３０２、第一の画像生成部３０３の動作原理と同様である（図１の（ａ）と（ｂ）の原理が同様であることは前述した）。つまり、赤波長領域カット部３０７によって可視光線の赤波長領域の光がカットされるので、第二の画像生成部３０９で生成されたＲ画像は赤外線画像に相当する。第二の画像生成部３０９で生成されたＧ画像は緑波長領域の光に対応する画像である。第二の画像生成部３０９で生成されたＢ画像は、第二の撮像部３０８が紫外線にも感度を有していれば青波長領域の光と紫外線にもとづく画像となり、第二の撮像部３０８が紫外線に感度を有していなければ、青波長領域の光にもとづく画像となる。
【００３２】
ところで、人間の眼が最も明るさを感じる色は緑なので、路面状態を判定する過程で計算に用いる可視光線画像として、フルカラーの可視光線画像のかわりにＧ画像を用いても大きな問題はないと考えられる。つまり、Ｇ画像を近似的に可視光線画像であると見なすことができる。そこで、路面領域抽出部３１０に赤外線画像として第二の画像生成部３０９で生成されたＲ画像を与え、可視光線画像として第二の画像生成部３０９で生成されたＧ画像を与える。路面領域抽出部３１０はＲ画像とＧ画像のそれぞれで路面領域を抽出する。抽出方法は路面・天空領域抽出部３０４と同様であっても異なっていてもよい。そして、路面領域抽出部３１０で路面領域を抽出されたＲ画像とＧ画像が赤外線吸収率算出部３１１に与えられ、赤外線吸収率が算出される。具体的には、赤外線画像（Ｒ画像）の路面領域に含まれる各画素について、その画素値と、その画素に対応する可視光線画像（Ｇ画像）上の画素の画素値との比を求めることにより、各画素に対応する赤外線吸収率を算出する。算出された赤外線吸収率は、路面状態判定部３１４で使われる。
【００３３】
赤外線は水に吸収されやすいという特徴をもつが、水の状態を検知するのに、例えば赤外線強度を用いて、赤外線強度が小さければ水が存在していると判定する（水に赤外線が吸収された結果、赤外線強度が小さくなったと判断する）場合、実際には路面が乾燥していても、水があると誤判定してしまう場合がある。なぜなら、路面上の日陰部分では日射量が少ないため、日射に含まれる赤外線量も少なくなるからである。このような誤判定を避けるために、赤外線吸収率算出部３１１では、日陰部分では可視光線量、赤外線量ともに少なくなるため、可視光線量と赤外線量の比率が日陰部分と日向部分であまり変わらないということを利用している。すなわち、路面に水がなければ、可視光線画像の画素値と赤外線画像の画素値の比は日陰か日向かという違いによらずほぼ一定しているが、路面に水があれば、赤外線が水に吸収されてその比率が変化し、その変化の度合いから路面の水を検知することができる。
【００３４】
図３の路面状態判定装置では、上記のように紫外線と赤外線を利用しているが、十分な日射があるとき（晴天の昼間など）は日射光が路面で反射した反射光を利用し、そうでないとき（夜間や雨天など）は投光器などの照明装置で路面に光を照射し、その光の反射光を利用する。そのため、投光判定部３０６において、路面・天空領域抽出部３０４で抽出した天空領域の紫外線強度が小さい場合は十分な日射がないと判定して路面に光を照射し、大きい場合は十分な日射があると判定して照射を停止する。
【００３５】
相対位置算出部３１２は、第一の画像生成部３０３および第二の画像生成部３０９で生成された２つのＧ画像を比較し、ステレオカラーカメラ（２つの撮像部）で撮像された２つの画像の相対位置情報を算出する。算出手法は公知なので省略するが、例えば、２つのＧ画像の輪郭線を抽出し、テンプレートマッチングにより２つの画像のＸ軸およびＹ軸のずれを計算することにより、相対位置情報を算出する。
【００３６】
赤外線サーモグラフィー撮像部３１３も、第一の撮像部３０２、第二の撮像部３０８で撮像した路面を撮像し、温度分布画像生成部３１８でデジタルデータとしての温度分布画像を生成する。赤外線サーモグラフィー撮像部３１３および温度分布画像生成部３１８は、赤外線サーモグラフィー装置として公知の構成を利用することができる。温度分布画像は路面温度を表しており、路面状態判定部３１４で使われる。
【００３７】
路面状態判定部３１４は、紫外線反射率算出部３０５、赤外線吸収率算出部３１１、温度分布画像生成部３１８から、紫外線反射率、赤外線吸収率、温度分布画像を入力され、それらの入力と、例えば図４に示すような判定条件にもとづいて路面状態を判定する。また、もともとステレオカラーカメラは立体画像認識などに利用されるものなので、２つの撮像部の視点の差を無視することができない程度に２つの撮像部の間隔があいている。紫外線反射率と赤外線吸収率は、このような２つの別の撮像部で撮像された画像にもとづいて算出されているため、路面上の同じ１点がそれぞれの画像では異なる座標の画素に対応している。そこで、ある箇所の紫外線反射率と赤外線吸収率からその箇所の路面状態を判定するためには、２つの画像の座標を対応させる必要がある。相対位置算出部３１２で算出した相対位置情報は、２つの撮像部の視点の差に対応する情報である。よって、相対位置算出部３１２で算出した相対位置情報も、路面状態判定部３１４に与える。
【００３８】
路面状態判定部３１４では、図４の判定条件にもとづき、路面状態を、予め定められた路面状態の分類項目（圧雪、圧雪氷板、シャーベット、ザクレ、乾燥、湿潤、氷膜、水膜、氷板）のいずれかに分類する。図４の判定条件によれば、紫外線反射率が高い順に圧雪、シャーベットと判定し、紫外線反射率が低い場合は赤外線吸収率が高い順に水膜、湿潤、乾燥と判定する。また、それぞれを路面温度が０℃より高い場合と０℃以下の場合に分けて判定している。図４では路面温度が０℃より高い場合を「／」の左に、０℃以下の場合を「／」の右に示してある。例えば、紫外線反射率がＣ以上Ｄ未満のときは赤外線吸収率に関係なく、路面温度が０℃より高ければ「シャーベット」（雪が融けかかって水と混じりドロドロになった状態）と判定し、路面温度が０℃以下なら「ザクレ」（ザクザクした氷の状態）と判定する。
【００３９】
路面状態判定部３１４は、例えば、それぞれの領域が縦Ｎ画素×横Ｍ画素になるように路面を分割し、各領域に対して、Ｎ×Ｍ個の画素値の平均値を求め、その平均値を使って図４の判定条件にしたがって判定してもよい。
【００４０】
路面状態画像生成部３１５は、路面状態判定部３１４が判定した路面状態をもとに、路面状態画像を生成し、路面判定結果出力部３１７に出力する。路面状態画像は、例えば、路面を複数の領域に分割し、それぞれの領域ごとに路面状態を色分けした画像である。例えば、乾燥を青色、湿潤や水膜を黄色、シャーベットや圧雪をオレンジ色、圧雪氷板、ザクレ、氷膜、氷板を赤色で表示する（危険度が高い路面状態ほど赤に近い色で表示する）など、人間が危険箇所とその危険の度合を把握しやすいように、予め路面状態に応じて表示色を決めておく。
【００４１】
カラー画像合成部３１６は、第一の画像生成部３０３および第二の画像生成部３０９で生成された画像と、相対位置算出部３１２で算出された相対位置情報を入力として受け取り、カラー画像を合成して路面判定結果出力部３１７に出力する。
【００４２】
カラー画像の合成は、例えば、第一の撮像部３０２を視点とする画像を合成する場合、次のように行う。まず、第二の画像生成部３０９で生成されたＢ画像を相対位置情報にもとづいて第一の撮像部３０２を視点とするＢ画像に変換する。第二の撮像部３０８が紫外線にも感度を有する場合、このＢ画像は青波長領域の光と紫外線にもとづく画像なので、第一の画像生成部３０３で生成されたＢ画像（紫外線画像）との差分画像を求め、その差分画像を青波長領域の光に対応するＢ画像とする。緑波長領域の光に対応するＧ画像は、第一の画像生成部３０３で生成されたＧ画像を用いる。赤波長領域の光に対応するＲ画像も、Ｂ画像と似た手順で求められる。すなわち、第二の画像生成部３０９で生成されたＲ画像（赤外線画像）を相対位置情報にもとづいて第一の撮像部３０２を視点とするＲ画像に変換する。第一の撮像部３０２が赤外線にも感度を有する場合、第一の画像生成部３０３で生成されたＲ画像は赤波長領域の光と赤外線にもとづく画像なので、これと変換によってもとめたＲ画像との差分画像を求め、その差分画像を赤波長領域の光に対応するＲ画像とする。こうして得られたＲ画像、Ｇ画像、Ｂ画像から、カラー画像を合成する。
【００４３】
実施の態様によっては、第二の撮像部３０８を視点とする画像を合成するようにしてもよく、第一の撮像部３０２と第二の撮像部３０８の中間の任意の点を視点とする画像を合成するようにしてもよい。また、差分画像を求めずに、例えば第一の画像生成部３０３で生成されたＲ画像をそのまま、カラー画像を合成するためのＲ画像として用いてもよい。実施の態様に応じてカラー画像の合成に必要な画像が異なるが、カラー画像合成部３１６は第一の画像生成部３０３および第二の画像生成部３０９から、それらの必要な画像を入力として受け取るものとする。
【００４４】
路面判定結果出力部３１７は、カラー画像合成部３１６で合成したカラー画像と路面状態画像生成部３１５で生成した路面状態画像を合成し、判定結果画像を出力する。
なお、障害物検知などのために車載のステレオカメラを用いるシステムなどがあるが、そのような既存のシステムと、カメラや撮像した画像を共有することにより、図３の路面状態判定装置は、低コストで実現可能である。
【００４５】
図５は第二の実施形態の撮像装置の利用例を示す図である。第二の実施形態に係る撮像装置は、紫外線画像、可視光線画像、赤外線画像を１台で撮像するカラーカメラである。図５の例でも、図３と同様、路面の状態を判定する用途に本発明の撮像装置を利用している。紫外線画像と赤外線画像から路面状態を判定し、可視光線画像を路面判定結果出力などの用途に用いることができる。
【００４６】
図５は路面の状態を判定する路面状態判定装置全体を示したブロック図であり、青波長領域・赤波長領域カット部４０１、撮像部４０２、画像生成部４０３、路面・天空領域抽出部４０４、紫外線反射率算出部４０５、路面領域抽出部４０６、投光判定部４０７、赤外線吸収率算出部４０８、赤外線サーモグラフィー撮像部４０９、温度分布画像生成部４１１、路面状態判定部４１２、路面状態画像生成部４１３、路面判定結果出力部４１４、を備える。
【００４７】
なお、本発明の第二の実施形態に係る撮像装置は、このうちの青波長領域・赤波長領域カット部４０１、撮像部４０２、画像生成部４０３に相当する。
青波長領域・赤波長領域カット部４０１は、可視光線のうちの青波長領域と赤波長領域の光をカットし、紫外線、可視光線のうちの緑波長領域の光、赤外線を通過させるトリプルバンドパスフィルタであり、図２のフィルタ手段に相当する。青波長領域・赤波長領域カット部４０１は、図２に示すように、第一の実施形態における青波長領域カット部３０１と赤波長領域カット部３０７の双方（図１）の機能を兼ねたフィルタ手段と見なすことができる。図１と図２の比較から明らかなとおり、実施の態様によっては、青波長領域・赤波長領域カット部４０１をトリプルバンドパスフィルタで実現するのではなく、第一の実施形態における青波長領域カット部３０１と赤波長領域カット部３０７と同様の２つのフィルタで構成して実現することも可能である。つまり、フィルタを２段構成にすることにより、青波長領域の光と赤波長領域の光の双方をそれぞれのフィルタでカットし、全体としてトリプルバンドパスフィルタと同等の効果を得るようにしてもよい。
【００４８】
撮像部４０２は青波長領域・赤波長領域カット部４０１を通過した光を受光して撮像する。撮像部４０２は紫外線から赤外線に感度を有するものを用いる。前述のとおり、一般的に可視光線画像用として用いられるＣＣＤカラーカメラやＣＭＯＳカラーカメラには、近紫外線から近赤外線に感度を有する受光素子を用いているものがあるので、そのような汎用的なカメラの部品を撮像部４０２に利用することができる（その場合は、第一の実施形態と同様に、紫外線と赤外線をカットするフィルタを外して利用する）。撮像部４０２は、図３における第一の撮像部３０２や第二の撮像部３０８と同様に、撮像素子のほかに、カラーフィルタや分光プリズムなどをその構成要素として含んでいる。
【００４９】
図３の例と同様に、撮像部４０２では路面と天空をあわせて撮像し、画像生成部４０３でデジタルデータとしての画像を生成する。以下では、図３の例と同様にＲ画像、Ｇ画像、Ｂ画像をそれぞれ画像生成部４０３が生成するものとして説明するが、画像生成部４０３でフルカラーの画像を生成してもよい。
【００５０】
画像生成部４０３で生成されたＲ画像は赤外線画像に相当し、Ｇ画像は可視光線画像に相当し、Ｂ画像は紫外線画像に相当する。その理由は第一の実施形態に関して述べたとおりである。このようにして、本実施形態では、一つの撮像部４０２から赤外線画像、可視光線画像、紫外線画像を得ている。
【００５１】
画像生成部４０３で生成されたＢ画像が天空・路面領域抽出部４０４に入力され、前述したような方法でそれぞれ天空領域と路面領域が抽出され、紫外線反射率算出部４０５に出力される。紫外線反射率算出部４０５は図３の紫外線反射率算出部３０５と同様である。
【００５２】
画像生成部４０３で生成されたＲ画像とＧ画像が路面領域抽出部４０６に入力され、前述したような方法でそれぞれ路面領域が抽出され、赤外線吸収率算出部４０８に出力される。赤外線吸収率算出部４０８は図３の赤外線吸収率算出部３１１と同様である。
【００５３】
投光判定部４０７、赤外線サーモグラフィー撮像部４０９、温度分布画像生成部４１１、路面状態判定部４１２、路面状態画像生成部４１３は、それぞれ図３の投光判定部３０６、赤外線サーモグラフィー撮像部３１３、温度分布画像生成部３１８、路面状態判定部３１４、路面状態画像生成部３１５と同様である。
【００５４】
路面判定結果出力部４１４は、画像生成部４０３で生成されたＧ画像が可視光線画像として入力され、例えば、Ｇ画像（またはＧ画像をグレースケールに変換した画像など）に、路面状態画像生成部４１３から入力された路面状態画像を合成して判定結果画像とし、出力する。
【００５５】
なお、道路上の車両監視システムなど既存のシステムとカメラを共有することにより、本実施形態による路面状態判定装置は、低コストで実現可能である。もちろん、カメラだけでなく撮像した画像も既存のシステムと共有することができる。
【００５６】
以上述べた第一および第二の実施形態の装置は、紫外線画像、可視光線画像、赤外線画像の３種類の画像を生成している。しかし、図１や図２に示した本発明の原理にしたがって、例えば汎用の可視光線画像用ＣＣＤカメラの部品を用いて、紫外線画像だけ、赤外線画像だけ、紫外線画像と可視光線画像だけ、紫外線画像と赤外線画像だけ、可視光線画像と赤外線画像だけ、のように１種類または２種類の画像を生成するカメラとして本発明を実施することもできる。
【００５７】
また、上記の説明では、図１や図２のフィルタ手段を透過した光を、カラーフィルタや分光プリズムを用いて色分解するものとしていた。このような二段構成とすると、既存のＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラの構成要素の多くを利用することができるという利点がある。しかし、二段構成にすることは本発明を実施するための必須要件ではなく、実施の態様によっては、ＲＧＢに色分解しなくてもよい。
【００５８】
例えば、図１の（ａ）のフィルタ手段は、赤外線を透過領域とし、可視光線の赤波長領域を遮断領域とすることが必須要件である。しかし、その他の波長領域に関しては任意である。そこで、赤外線以外の全てを遮断領域とするように構成したフィルタ手段を用いることとしてもよい。この場合、カラーフィルタや分光プリズムなどによる色分解をしなくても、撮像素子が受光するのは赤外線のみなので、赤外線画像のみを生成するカメラとして本発明を実施するには十分である。同様に、図１の（ｂ）で紫外線以外の全てを遮断領域とするフィルタ手段を用いれば、色分解をせずとも紫外線画像のみを生成するカメラとして本発明を実施することができる。
【００５９】
また、カラーフィルタを使って色分解を行う場合、例えば、各画素にＲＢＧのいずれかのカラーフィルタを対応させて、ＲＧＢを特定の配列（ベイヤ配列など）に並べるなどの方法がある。これと同様に、画素ごとに対応するフィルタ手段の特性を定めれば、上記のような二段構成にしなくてもよい。例えば、赤外線以外の全てを遮断領域とする短波長カットフィルタを図１の（ａ）フィルタ手段として用い、紫外線以外の全てを遮断領域とする長波長カットフィルタを図１の（ｂ）のフィルタ手段として用い、（ａ）のフィルタ手段に対応する画素と（ｂ）のフィルタ手段に対応する画素が交互になるように並べることにより、赤外線画像と紫外線画像の双方を生成するカメラを構成することができる。この構成は、例えば、汎用的な可視光線画像用のＣＣＤカメラまたはＣＭＯＳカメラから赤外線と紫外線をカットするフィルタを外し、ＲＧＢに色分解するカラーフィルタの代わりに上記のように図１の（ａ）と（ｂ）のフィルタ手段を用いることで実現可能である。
【００６０】
また、本発明による撮像装置の用途は路面状態判定に限られるものではない。上記の実施形態において、Ｇ画像を近似的に可視光線画像と見なして利用しているが、路面状態判定以外の用途に本発明の撮像装置を用いる場合であっても、色の判別が必要な場合などでなければ、同様にＧ画像を近似的に可視光線画像と見なして利用することもできる。
【００６１】
（付記１）紫外線から赤外線までの波長感度を有し、入力光を可視光線の赤波長領域および赤外線に対応するＲと可視光線の緑波長領域に対応するＧと可視光線の青波長領域および紫外線に対応するＢの３つの成分に分解してそれぞれ受光し、カラー撮像する撮像手段と、
光を波長に応じて透過または遮断するフィルタ手段と、
前記フィルタ手段により赤外線が透過され可視光線の赤波長領域の光が遮断されたときの前記Ｒに対応するＲ画素値にもとづいて赤外線画像を生成し、前記フィルタ手段により紫外線が透過され可視光線の青波長領域の光が遮断されたときの前記Ｂに対応するＢ画素値にもとづいて紫外線画像を生成する画像生成手段と、
を有する撮像装置。
（付記２）前記フィルタ手段は、赤外線、可視光線の緑波長領域の光、紫外線を透過させるトリプルバンドパスフィルタであることを特徴とする付記１に記載の撮像装置。
（付記３）前記フィルタ手段は可視光線の緑波長領域の光を透過させ、
前記画像生成手段は、前記Ｇに対応するＧ画素値にもとづいて可視光線画像をさらに生成する、
ことを特徴とする付記１に記載の撮像装置。
（付記４）前記フィルタ手段は、赤外線を透過させ可視光線の赤波長領域の光を遮断する第一のフィルタ部と、紫外線を透過させ可視光線の青波長領域の光を遮断する第二のフィルタ部を備えることを特徴とする付記１に記載の撮像装置。
（付記５）前記第一のフィルタ部は、可視光線の緑波長領域および青波長領域、紫外線を透過させ、
前記第二のフィルタ部は、赤外線、可視光線の赤波長領域および緑波長領域を透過させる、
ことを特徴とする付記４に記載の撮像装置。
（付記６）前記撮像手段は、紫外線から赤外線までの波長感度を有し、前記入力光を前記Ｒ、前記Ｇ、前記Ｂの３つの成分に分解してそれぞれ受光してカラー撮像を行う第一の撮像部および第二の撮像部を備え、
前記第一のフィルタ部を透過した光が前記第一の撮像部に入力され、
前記第二のフィルタ部を透過した光が前記第二の撮像部に入力され、
前記画像生成手段は、前記第一の撮像部における前記Ｒに対応するＲ画素値から前記赤外線画像を生成し、前記第二の撮像部における前記Ｂに対応するＢ画素値から前記紫外線画像を生成する、
ことを特徴とする付記４に記載の撮像装置。
（付記７）前記第一のフィルタ部および前記第二のフィルタ部は可視光線の緑波長領域の光を透過させ、
前記画像生成手段は、前記第一の撮像部における前記Ｇに対応する第一のＧ画素値、および前記第二の撮像部における前記Ｇに対応する第二のＧ画素値の、少なくとも一方にもとづき可視光線画像をさらに生成する、
ことを特徴とする付記６に記載の撮像装置。
（付記８）前記第一のフィルタ部および前記第二のフィルタ部は可視光線の緑波長領域の光を透過させ、
前記画像生成手段は、前記第一の撮像部における前記Ｇに対応する第一のＧ画素値、および前記第二の撮像部における前記Ｇに対応する第二のＧ画素値にもとづき、前記第一の撮像部と前記第二の撮像部の相対位置情報を算出し、
前記画像生成手段は、前記第一の撮像部における前記Ｂに対応するＢ画素値と、前記第二の撮像部における前記Ｒに対応するＲ画素値と、前記第一のＧ画素値と前記第二のＧ画素値の少なくとも一方と、前記相対位置情報とにもとづいて、カラー画像をさらに生成する、
ことを特徴とする付記６に記載の撮像装置。
（付記９）赤外線画像と紫外線画像を生成する撮像方法であって、
赤外線を透過させ可視光線の赤波長領域の光を遮断するフィルタ手段を透過した光を、可視光線の赤波長領域および赤外線に対応するＲと可視光線の緑波長領域に対応するＧと可視光線の青波長領域および紫外線に対応するＢの３つの成分に分解し、
紫外線から赤外線までの波長感度を有する撮像手段に、前記Ｒに対応する光を受光させ、
該受光させた光に対応するＲ画素値にもとづいて赤外線画像を生成し、
紫外線を透過させ可視光線の青波長領域の光を遮断するフィルタ手段を透過した光を、前記Ｒと前記Ｇと前記Ｂの３つの成分に分解し、
前記撮像手段に前記Ｂに対応する光を受光させ、
該受光させた光に対応するＢ画素値にもとづいて紫外線画像を生成する、
ことを特徴とする撮像方法。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明の原理を示す図（その１）である。
【図２】本発明の原理を示す図（その２）である。
【図３】第一の実施形態の撮像装置の利用例を示す図
【図４】路面状態の判定条件の例を示す図である。
【図５】第二の実施形態の撮像装置の利用例を示す図である。
【符号の説明】
【００６３】
３０１  青波長領域カット部
３０２  第一の撮像部
３０３  第一の画像生成部
３０４  路面・天空領域抽出部
３０５  紫外線反射率算出部
３０６  投光判定部
３０７  赤波長領域カット部
３０８  第二の撮像部
３０９  第二の画像生成部
３１０  路面領域抽出部
３１１  赤外線吸収率算出部
３１２  相対位置算出部
３１３  赤外線サーモグラフィー撮像部
３１４  路面状態判定部
３１５  路面状態画像生成部
３１６  カラー画像合成部
３１７  路面判定結果出力部
３１８  温度分布画像生成部
４０１  青波長領域・赤波長領域カット部
４０２  撮像部
４０３  画像生成部
４０４  路面・天空領域抽出部
４０５  紫外線反射率算出部
４０６  路面領域抽出部
４０７  投光判定部
４０８  赤外線吸収率算出部
４０９  赤外線サーモグラフィー撮像部
４１１  温度分布画像生成部
４１２  路面状態判定部
４１３  路面状態画像生成部
４１４  路面判定結果出力部
【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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