(57)【要約】【課題】画像内に映し出された物体を判別する画像処理を効率的に行うことを課題とする。【解決手段】図１に例示するように、現フレーム画像からテンプレートをあてはめる候補領域を絞り込んだ後、この優先テーブルに基づいて、先ほど絞り込みを行った候補領域のうち車両から近い順にラベリングを行う。そして、ラベリング順に候補領域に対してテンプレートをあてはめて、テンプレートマッチング手法による画像処理（テンプレートあてはめ処理）を開始して、候補領域内の物体について判別を行う。【選択図】        図１
2007060511.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像内の複数の領域に対して画像処理を行って各領域内の物体を判別する物体判別装置において、
前記画像内のいずれの領域から順次優先的に前記画像処理を行うかを規定した優先情報と、
前記優先情報に基づいて、前記画像内の所定の領域から順次優先的に前記画像処理を行うように制御する優先制御手段と、
を備えたことを特徴とする物体判別装置。
【請求項２】
前記優先情報は、車両に対する距離が最小である領域から順に前記画像処理を行う旨を規定し、
前記優先制御手段は、当該優先情報に基づいて、前記車両に対する距離が最小である画像内の領域から順に画像処理を行うように制御することを特徴とする請求項１に記載の物体判別装置。
【請求項３】
前記優先情報は、前記画像の中心の領域から外側の領域に向かって順に前記画像処理を行う旨を規定し、
前記優先制御手段は、前記優先情報に基づいて、前記画像内の複数の領域のうち、中心の領域から外側の領域に向かって順に前記画像処理を行うように制御することを特徴とする請求項１に記載の物体判別装置。
【請求項４】
前記優先情報は、前記画像内の自車走行レーン、隣接する走行レーン、歩道の領域から順に前記画像処理を行う旨を規定し、
前記優先制御手段は、前記優先情報に基づいて、自車走行レーン、隣接する走行レーン、歩道の順に前記画像処理を行うように制御することを特徴とする請求項１に記載の物体判別装置。
【請求項５】
前記優先情報は、前記画像内の複数の領域のうち、新たに撮像された物体を含む領域から順に画像処理を行う旨を規定し、
前記優先制御手段は、前記優先情報に基づいて、前記画像内の複数の領域のうち、新たに撮像された物体を含む領域から順に画像処理を行うように制御することを特徴とする請求項１に記載の物体判別装置。
【請求項６】
前記画像において前記画像処理を行う複数の領域を選定する選定手段をさらに備え、
前記優先制御手段は、前記選定手段により選定された複数の領域に対し、前記優先情報に基づいて、前記画像処理を行うように制御することを特徴とする請求項１に記載の物体判別装置。
【請求項７】
前記画像において前記画像処理を行う必要のない領域を規定した除外情報をさらに備え、
前記優先制御手段は、前記除外情報に規定された領域以外から、前記優先情報に基づいて、前記画像処理を行うように制御することを特徴とする請求項１に記載の物体判別装置。
【請求項８】
前記優先制御手段は、次画像が入力されるまで、前記優先情報に基づいて、前記画像内の所定の領域に対して前記画像処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の物体判別装置。
【請求項９】
画像内の複数の領域に対して画像処理を行って各領域内の物体を判別する物体判別方法において、
前記画像内のいずれの領域から順次優先的に前記画像処理を行うかを規定した優先情報と、
前記優先情報に基づいて、前記画像内の所定の領域から順次優先的に前記画像処理を行うように制御する優先制御工程と、
を含んだことを特徴とする物体判別方法。
【請求項１０】
画像内の複数の領域に対して画像処理を行って各領域内の物体を判別する方法をコンピュータに実行させる物体判別プログラムにおいて、
前記画像内のいずれの領域から順次優先的に前記画像処理を行うかを規定した優先情報と、
前記優先情報に基づいて、前記画像内の所定の領域から順次優先的に前記画像処理をおこなうように制御する優先制御手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする物体判別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像内の複数の領域に対して画像処理を行って各領域内の物体を判別する物体判別装置、物体判別方法および物体判別プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、例えば、車両走行の障害となりうる物体を検出し、その物体との衝突を回避する技術が開発されてきている。そこで、そのような車両周辺にある障害物となるような物体を検出するために、カメラなどを用いて車両周辺を撮影しておき、撮像した画像を処理する技術が存在する。その画像内に映し出された物体を検出方法として、例えば、背景差分法がある。このような、背景差分法では、現入力されている現画像とその直前に入力されていた直前画像との各画素を比較し、差分が抽出された領域に直前画像では見られなかった物体が存在するものとし、その物体を走行障害の候補になるものとして画像内から検出している。このような方法を用いれば、走行障害の候補となる物体は検出されるが、検出された物体がどのようなものであるかが未だ判明しない。
【０００３】
そこで、画像内から検出された走行障害の候補となる物体に対し、その物体が何であるかを判別する画像処理手法としてパターンマッチング手法（テンプレートマッチング手法）がある（例えば、特許文献１参照）。このパターンマッチング方法では、画像内から検出された走行障害の候補となる物体に全てのテンプレートをあてはめて、その物体が特定の物体（例えば、歩行者）であるか否かをテンプレートと候補物体との一致度合によって判別する画像処理を行っている。
【０００４】
具体的には、画像が映し出されている画面の左上からテンプレートをあてはめ、画像とテンプレートとをピクセルごとに比較してマッチングの有無を検討しながら、順次テンプレートを１ピクセルごとに移動させつつ、画面の右下まで操作を行う。
【０００５】
【特許文献１】特開昭５９−２２６９８１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上記した従来の技術は、以下に説明するように、画像内に映し出された物体を効率的に判別することができないという問題があった。
【０００７】
すなわち、上記した従来の技術は、画像内に映し出された物体を判別する画像処理としてパターンマッチング手法を用いた場合に、あらかじめ所持するテンプレートを画像の全領域に対してあてはめる処理を行っていたので、一定間隔で入力される画像に対して処理が間に合わずに、物体の判別ができない場合があるという問題があった。
【０００８】
なお、車載用の監視カメラなどにおいてもパターンマッチング処理を行う場合に、一定間隔で入力される画像に対して処理が間に合わない場合があったのでは、車両運転中に危険を予測し、いち早く危険を回避する上でも問題がある。
【０００９】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、画像内に映し出された物体を効率的に判別することが可能な物体判別装置、物体判別方法をおよび物体判別プログラム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】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に係る発明は、画像内の複数の領域に対して画像処理を行って各領域内の物体を判別する物体判別装置において、前記画像内のいずれの領域から順次優先的に前記画像処理を行うかを規定した優先情報と、前記優先情報に基づいて、前記画像内の所定の領域から順次優先的に前記画像処理を行うように制御する優先制御手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、請求項２に係る発明は、上記の発明において、前記優先情報は、車両に対する距離が最小である領域から順に前記画像処理を行う旨を規定し、前記優先制御手段は、当該優先情報に基づいて、前記車両に対する距離が最小である画像内の領域から順に画像処理を行うように制御することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項３に係る発明は、前記優先情報は、前記画像の中心の領域から外側の領域に向かって順に前記画像処理を行う旨を規定し、前記優先制御手段は、前記優先情報に基づいて、前記画像内の複数の領域のうち、中心の領域から外側の領域に向かって順に前記画像処理を行うように制御することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項４に係る発明は、前記優先情報は、前記画像内の自車走行レーン、隣接する走行レーン、歩道の領域から順に前記画像処理を行う旨を規定し、前記優先制御手段は、前記優先情報に基づいて、自車走行レーン、隣接する走行レーン、歩道の順に前記画像処理を行うように制御することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項５に係る発明は、前記優先情報は、前記画像内の複数の領域のうち、新たに撮像された物体を含む領域から順に画像処理を行う旨を規定し、前記優先制御手段は、前記優先情報に基づいて、前記画像内の複数の領域のうち、新たに撮像された物体を含む領域から順に画像処理を行うように制御することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項６に係る発明は、前記画像において前記画像処理を行う複数の領域を選定する選定手段をさらに備え、前記優先制御手段は、前記選定手段により選定された複数の領域に対し、前記優先情報に基づいて、前記画像処理を行うように制御することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項７に係る発明は、前記画像において前記画像処理を行う必要のない領域を規定した除外情報をさらに備え、前記優先制御手段は、前記除外情報に規定された領域以外から、前記優先情報に基づいて、前記画像処理を行うように制御することを特徴とする。
【００１７】
また、請求項８に係る発明は、前記優先制御手段は、次画像が入力されるまで、前記優先情報に基づいて、前記画像内の所定の領域に対して前記画像処理を行うことを特徴とする。
【００１８】
また、請求項９に係る発明は、画像内の複数の領域に対して画像処理を行って各領域内の物体を判別する物体判別方法において、前記画像内のいずれの領域から順次優先的に前記画像処理を行うかを規定した優先情報と、前記優先情報に基づいて、前記画像内の所定の領域から順次優先的に前記画像処理を行うように制御する優先制御工程と、を含んだことを特徴とする。
【００１９】
また、請求項１０に係る発明は、画像内の複数の領域に対して画像処理を行って各領域内の物体を判別する方法をコンピュータに実行させることを特徴とする物体判別プログラムにおいて、前記画像内のいずれの領域から順次優先的に前記画像処理を行うかを規定した優先情報と、前記優先情報に基づいて、前記画像内の所定の領域から順次優先的に前記画像処理をおこなうように制御する優先制御手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
請求項１、９および１０の発明によれば、この物体判別装置は、画像内のいずれの領域から画像処理を行うかを規定した優先情報（例えば、優先テーブル）に基づいて画像処理を行うので、優先的に画像処理を行うべき画像内の領域から物体の判別を行うことができ、画像内に映し出された物体を効率的に判別することが可能となる。
【００２１】
また、請求項２の発明によれば、この物体判別装置は、車両に対する距離が最小である画像内の領域から画像処理を行う旨を規定した優先情報に基づいて、順に画像処理を行うので、車両に近い領域から物体を判別することができ、画像内に映し出された物体を効率的に判別することが可能となる。
【００２２】
また、請求項３の発明によれば、この物体判別装置は、画像の中心の領域から外側の領域に向かって画像処理を行う旨を規定した優先情報に基づいて、順に画像処理を行うので、処理が不必要なことの多い画像の外側について物体の判別を省略することができる場合があり、画像内に映し出された物体を効率的に判別することが可能となる。
【００２３】
また、請求項４の発明によれば、この物体判別装置は、自車走行レーン、隣接する走行レーン、歩道の領域から画像処理を行う旨を規定した優先情報に基づいて、順に画像処理を行うので、走行の安全性確保の観点から、物体を判別する必要性の高い自車走行レーンから物体を判別することができ、画像内に映し出された物体を効率的に判別することが可能となる。
【００２４】
また、請求項５の発明によれば、この物体判別装置は、画像内で新たに撮像された物体（例えば、画像内に新たに撮像された歩行者）を含む領域から画像処理を行う旨を規定した優先情報に基づいて、順に画像処理を行うので、既に判別の行われた物体よりも先に判別する必要がある新たに撮像された物体から判別することができ、画像内に映し出された物体を効率的に判別することが可能となる。
【００２５】
また、請求項６の発明によれば、この物体判別装置は、画像処理を行う領域を選定し、選定した領域から優先情報に基づいて、順に画像処理を行うので、物体を判別する領域を絞り込むことができ、画像内に映し出された物体を効率的に判別することができる。
【００２６】
また、請求項７の発明によれば、この物体判別装置は、画像処理を行なわなくてもよい除外情報（例えば、除外テーブル）に規定された画像内の領域以外から、優先情報に基づいて、順に画像処理を行うので、物体を判別する領域を削減することができ、画像内に映し出された物体を効率的に判別することができる。
【００２７】
また、請求項８の発明によれば、この物体判別装置は、次の画像が入力されるまで優先情報に基づいて、順に画像処理を行うので、次の画像が入力されると次の画像に対して物体判別を開始することができ、画像内に映し出された物体を効率的に判別することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る物体判別装置、物体判別方法および物体判別プログラムの実施例を詳細に説明する。
【実施例１】
【００２９】
以下の実施例１では、本発明に係る物体判別装置概要および特徴、物体判別装置の構成および処理の流れを順に説明し、最後に実施例１による効果を説明する。
【００３０】
［物体判別装置の概要および特徴（実施例１）］
まず最初に、図１を用いて、実施例１に係る物体判別装置の概要および特徴を説明する。図１は、実施例１に係る物体判別装置の概要を説明するための図である。また、実施例１においては、車載の撮像装置（例えば、可視光カメラ）によって撮像された画像に対して行う画像処理としてテンプレートマッチング手法を用いる場合について説明する。この物体判別装置は、画像内の複数の領域に対してテンプレートマッチング手法を行って各領域内の物体を判別するものであるが、画像内に映し出された物体を判別するテンプレートマッチング手法を効率的に行う点に主たる特徴がある。
【００３１】
この主たる特徴について簡単に説明すると、例えば、図１に例示するように、現フレーム画像からテンプレートをあてはめる領域を絞り込む。ここで、現フレーム画像からテンプレートをあてはめる候補領域を絞り込む際には、背景差分法（フレーム間差分法）あるいは顕著性算出法により歩行者らしき（歩行者の可能性がある）物体を画像内から抽出することにより行う。
【００３２】
背景差分法とは、あらかじめ物体の存在しない背景画像を取得しておき、入力画像と背景画像との明度あるいは輝度を比較して差分を抽出する処理を行い、その差分処理結果に応じた２値化を行うことによって、物体が位置する画像内の領域を検出する方法をいう。また、顕著性算出方法とは、画像各部の明度や彩度、線方向等の部分的な変位量を各部の特徴として算出して、この算出された値に基づいて画像から物体が位置する画像内の領域を抽出する方法をいう。
【００３３】
また、この物体判別装置は、例えば、図３に示すように、画像内のどの領域からテンプレートのあてはめを行うかを規定した優先テーブルを所持している。そして、上述したこれらの方法により、現フレーム画像からテンプレートをあてはめる候補領域を絞り込んだ後、この優先テーブルに基づいて、先ほど絞り込みを行った候補領域のうち車両から近い順にラベリングを行う。なお、車両から各候補領域までの距離は、これら各候補領域の画像内における相対的な位置（例えば、画像の手前ほど車両からの距離が近い）などから把握する。
【００３４】
そして、ラベリング順に候補領域に対してテンプレートをあてはめて、テンプレートあてはめ処理（例えば、テンプレートマッチング手法による画像処理）を開始して、候補領域内の物体について判別を行う。ここで、テンプレートマッチング手法では、あらかじめ歩行者の形に対応したテンプレートをいくつか用意しておき、これらと候補物体の一致性（度）から判別を行う。
【００３５】
このように、実施例１に係る物体判別装置は、画像内のいずれの領域から画像処理を行うかを規定した優先情報（例えば、優先テーブル）に基づいて画像処理を行うので、優先的に画像処理を行うべき画像内の領域から物体の判別を行うことができ、画像内に映し出された物体を効率的に判別することが可能となる。
【００３６】
［物体判別装置の構成（実施例１）］
次に、図２を用いて、図１に示した物体判別装置３０の構成を説明する。図２は、実施例１に係る物体判別装置３０の構成を示すブロック図である。同図に示すように、この物体判別装置３０は、ナビ部１１、レーダ部１２、前処理部１３、物体検出装置１４、衝突危険度判定部１５に接続される。また、物体判別装置３０は、記憶部３１と、制御部３２とから構成される。
【００３７】
このうち、ナビ（ナビゲーション）部１１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）人工衛星と通信を行って、特定した自動車の位置と地図データとから走行経路の設定および誘導を行う手段である。また、ナビ部１１は、自動車の位置情報や道路形状、路幅、傾斜など車両運転操作に有用な各種の情報を運転者に供給する。
【００３８】
レーダ部１２は、レーダ（例えば、７６．５ＧＨｚのミリ波）を照射して、前方の車両や障害物との距離や速度、方向などを測定する手段である。前処理部１３は、撮像装置１０（例えば、可視光カメラ）から送信されてくる画像に前処理を行う処理部であり、フィルタ部１３ａと輪郭抽出部１３ｂとから構成される。このうち、フィルタ部１３ａは、画像内に映し出された物体の輪郭を強調するための前処理（例えば、シャープネス、コントラスト調整、彩度調整）を行う手段である。また、輪郭抽出部１３ｂは、フィルタ部１３ａによって施されたフィルタリングに基づいて、画像内の物体の輪郭を抽出する手段である。
【００３９】
物体検出装置１４は、撮像装置１０から前処理部１３を介して受け付けた画像から物体を検出する装置である。例えば、背景差分法（フレーム間差分法）あるいは顕著性算出方法を用いた画像処理により画像内に映し出された物体が占める領域を検出する（テンプレートをあてはめる領域を絞り込む）。そして、この領域に対して、後述する物体判別装置３０は、テンプレートマッチング手法を用いた画像処理を行う。なお、物体検出装置１４による処理結果は、物体判別装置３０および衝突危険度判定部１５に送信される。
【００４０】
衝突危険度判定部１５は、物体検出装置１４および物体判別装置３０から受け付けた処理結果に基づいて、画像から検出された物体との衝突する危険度を予測して判定する処理部である。例えば、検出された物体が歩行者であって、車両の近くを移動中である場合や子供の場合には衝突危険度は高いと判定し、車両から離れた位置に静止中であれば衝突危険度は低いと判定する。なお、この衝突危険度判定部１５による処理結果は、車両制御部１６および報知制御部１７に送信される。
【００４１】
このうち、車両制御部１６は、衝突危険度判定処理部１５から受け付けた処理結果に基づいて、車両制御を行う処理部である。例えば、検出された物体との衝突危険度が高いとの判定結果を受け付けた場合には、車両を停止する制御を行う。また、検出された物体との衝突危険度が低いとの判定結果を受け付けた場合には、車両を減速する制御または車両制御のアシスト（例えば、ブレーキのあそびを少なくして、車両の制動準備をする）を行う。
【００４２】
報知制御部１７は、衝突危険度判定処理部１５から受け付けた処理結果に基づいて、警告の報知を行う処理部である。例えば、検出された物体との衝突危険度が高いとの判定結果を受け付けた場合には、車内通知部１８からアラーム音や音声などにより警告を報知する。また、検出された物体との衝突危険度が低いとの判定結果を受け付けた場合には、車内通知部１８から音声や画像によって注意を促す。
【００４３】
車内通知部１８は、ナビ部１１や報知制御部１７からの情報を通知する手段であり、例えば、ディスプレイやスピーカなどで構成される。
【００４４】
記憶部３１は、制御部３２による各種処理に必要なデータを格納する格納手段（記憶手段）であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、優先テーブル３１ａと、テンプレート記憶部３１ｂとを備える。
【００４５】
このうち、優先テーブル記憶部３１ａは、後述する優先制御部３２ａにおけるテンプレートあてはめ処理に関する各種の情報を記憶する手段であり、例えば、図３に例示するように、画像内の領域にテンプレートをあてはめる順番を記憶して構成される。
【００４６】
テンプレート記憶部３１ｂは、後述する物体判別部３２ａにおける物体判別処理に関するに関する各種の情報を記憶する手段であり、例えば、図１に例示するように、人の異なる動作態様について様々な大きさのテンプレートを記憶して構成される。
【００４７】
制御部３２は、所定の制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する処理部であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、優先制御部３２ａと、物体判別部３２ｂとを備える。
【００４８】
このうち、優先制御部３２ａは、画像内の領域にテンプレートあてはめる順番を制御する処理部であり、具体的には、優先テーブル３１ａに規定された順番に従って、テンプレートを画像内において物体が位置する領域にあてはめるように制御する。
【００４９】
物体判別部３２ｂは、画像内において物体が位置する領域にテンプレートをあてはめた結果、その物体が何であるか判別する処理部であり、具体的には、画像内において物体が位置する領域の特徴とその領域にあてはめたテンプレートの特徴とを比較して、その照合度が所定の閾値を超えていれば画像内の領域がテンプレートの示す物体であると判別する。
【００５０】
［物体判別装置による処理（実施例１）］
次に、図４を用いて、実施例１に係る物体判別装置による処理を説明する。図４は、実施例１に係る物体判別装置の処理の流れを示すフローチャートである。同図に示すように、物体検出装置１４は、撮像装置１０から前処理部１３を介して画像の入力を受け付けると（ステップＳ４０１）、入力された画像内においてテンプレートをあてはめる領域の絞込みを行う（ステップＳ４０２）。そして、絞り込んだ領域を物体判別装置３０に送信する。
【００５１】
この絞り込まれた領域の送信を受けて、物体判別装置３０の優先制御部３２ａは、優先テーブル３１ａ（図３参照）からテンプレートをあてはめる順番を読み出す（ステップＳ４０３）。そして、優先テーブル３１ａから読み出した順番に従って、先ほど物体検出装置１４から受け付けた領域に対してラベリングを行う（ステップＳ４０４）。続いて、優先制御部３２ａは、ラベリングを完了すると、物体判定部３２ｂに対してテンプレートあてはめ処理を行うよう指令を送る。
【００５２】
この指令を受けて、物体判定部３２ｂは、テンプレート記憶部３１ｂからテンプレートを読み出し、ラベリングされた領域に対して、ラベリング順にテンプレートあてはめる処理を実行して（ステップＳ４０５）、ラベリングされた領域を占める物体が何であるかを順次判定する。そして、次のラベリングが存在すれば（ステップＳ４０６肯定）、次のラベリングされた領域に対してテンプレートあてはめ処理を実行する。ここで、ステップＳ４０６の説明に戻ると、次のラベリングが存在しない場合には（ステップＳ４０６否定）、物体判定部３２ｂは、テンプレートあてはめ処理を終了する。
【００５３】
なお、次のラベリングが存在しても、次の画像入力を受け付けて、その次画像内において絞り込まれた領域にラベリングがなされ、優先制御部３２ａから次画像に対するテンプレートあてはめ処理を行うよう指令を受けた時点で、物体判定部３２ｂは、現画像に対するテンプレートあてはめ処理を中止し、次画像の処理に移行する。
【００５４】
［実施例１の効果］
上述したように、実施例１によれば、この物体判別装置３０は、画像内のいずれの領域から画像処理を行うかを規定した優先テーブルに基づいて画像処理を行うので、優先的に画像処理を行うべき画像内の領域から物体の判別を行うことができ、画像内に映し出された物体を効率的に判別することが可能となる。
【００５５】
また、実施例１によれば、この物体判別装置３０は、車両に対する距離が最小である画像内の領域から画像処理を行う旨を規定した優先テーブルに基づいて、順に画像処理を行うので、車両に近い領域から物体を判別することができ、画像内に映し出された物体を効率的に判別することが可能となる。
【００５６】
また、実施例１によれば、この物体判別装置３０は、画像処理を行う領域を選定し、選定した領域から優先テーブルに基づいて、順に画像処理を行うので、物体を判別する領域を絞り込むことができ、画像内に映し出された物体を効率的に判別することができる。
【００５７】
また、実施例１によれば、この物体判別装置３０は、次の画像が入力されるまで優先テーブルに基づいて、順に画像処理を行うので、次の画像が入力されると次の画像に対して物体判別を開始することができ、画像内に映し出された物体を効率的に判別することが可能となる。
【実施例２】
【００５８】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、実施例２として本発明に係る異なる実施例を（１）〜（６）にそれぞれ区分けして説明する。
【００５９】
（１）優先テーブルの構成
上記の実施例では、車両からの距離が近い領域から順にテンプレートをあてはめるように制御する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、画像の中心に位置する領域から外側の領域に向かって順にテンプレートをあてはめるように制御するようにしてもよい。これにより、この物体判別装置は、画像の中心の領域から外側の領域に向かって画像処理を行う旨を規定した優先テーブルに基づいて、順に画像処理を行うので、処理が不必要なことの多い画像の外側について物体の判別を省略することができる場合があり、画像内に映し出された物体を効率的に判別することが可能となる。
【００６０】
また、本発明はこれに限定されるものではなく、画像内の自車走行レーン、隣接する走行レーン、歩道の領域から順にテンプレートをあてはめるように制御するようにしてもよい。これにより、この物体判別装置は、自車走行レーン、隣接する走行レーン、歩道の領域から画像処理を行う旨を規定した優先テーブルに基づいて、順に画像処理を行うので、走行の安全性確保の観点から、物体を判別する必要性の高い自車走行レーンから物体を判別することができ、画像内に映し出された物体を効率的に判別することが可能となる。
【００６１】
また、本発明はこれに限定されるものではなく、新たに撮像された物体を含む領域からテンプレートをあてはめるように制御するようにしてもよい。これにより、この物体判別装置は、画像内で新たに撮像された物体（例えば、画像内に新たに撮像された歩行者）を含む領域から画像処理を行う旨を規定した優先テーブルに基づいて、順に画像処理を行うので、既に判別の行われた物体よりも先に判別する必要がある新たに撮像された物体から判別することができ、画像内に映し出された物体を効率的に判別することが可能となる。
【００６２】
また、上記の実施例では、優先テーブル３１ａに規定された一つの順番に基づいて、テンプレートをあてはめるように制御する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、図５に例示するように、テンプレートをあてはめる順番を複数規定し、これらのいずれか一つまたは複数を用いてテンプレートをあてはめるように制御するようにしてもよい。たとえば、自車走行レーン内で車両からの距離が近いものからテンプレートあてはめるように制御するなど、テンプレートをあてはめる処理のバリエーションが増えるので、画像内に映し出された物体を効率化に判別することが可能となる。
【００６３】
（２）画像領域の除外
上記の実施例では、画像全体から絞り込んだ領域について画像処理を行う場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、画像全体のうち画像処理を行う必要のない領域をあらかじめ除外して、その領域以外から絞り込んだ画像内の領域から画像処理を行うようにしてもよい。
【００６４】
例えば、図６に例示するように、入力画像の消失点より上の領域には画像処理の対象となる物体（例えば、歩行者）が現れ得ない。そこで、例えば、図７に例示するような除外テーブルに規定して、画像処理の対象領域から除外する。これにより、この物体判別装置は、画像処理を行なわなくてもよい除外テーブルに規定された画像内の領域以外から、優先テーブルに基づいて、順に画像処理を行うので、物体を判別する領域を削減することができ、画像内に映し出された物体を判別する画像処理を効率的に行うことができる。
【００６５】
（３）画像処理の範囲
上記の実施例では、画像全体から画像処理を行う領域を絞り込む場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、画像処理を行う領域を絞り込むことなく、画像全体について画像処理を行うようにしてもよい。これにより、画像全体にテンプレートをあてはめて物体判別を行うことが可能となる。
【００６６】
（４）画像処理手法
上記の実施例１では、画像処理として、テンプレートマッチング手法を用いる場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、ニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：神経回路網）を利用した画像処理手法を用いるようにしてもよい。これにより、ニューラルネットワークによる物体の判別を効率的に行うことが可能となる。
【００６７】
（５）装置構成
図２示した物体判別装置３０の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、物体判別装置３０の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、例えば、優先制御部３２ａと物体判別部３２ｂとを統合するなど、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、物体判別装置３０にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００６８】
（６）物体判別プログラム
ところで、上記の実施例１で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図８を用いて、上記の実施例１と同様の機能を有する物体判別プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図８は、物体判別プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【００６９】
同図に示すように、物体判別装置としてのコンピュータ４０は、ＨＤＤ４１、ＲＡＭ４２、ＲＯＭ４３およびＣＰＵ４４をバス５０で接続して構成される。
【００７０】
そして、ＲＯＭ４３には、上記の実施例１に示した物体判別装置３０と同様の機能を発揮する物体判別プログラム、つまり、図８に示すように、優先制御プログラム４３ａおよび物体判別プログラム４３ｂがあらかじめ記憶されている。なお、これらのプログラム４３ａおよび４３ｂについては、図２に示した物体判別装置３０の各構成要素と同様、適宜統合または分散してもよい。なお、ＲＯＭ４３は、不揮発性の「ＲＡＭ」でもよい。
【００７１】
そして、ＣＰＵ４４が、これらのプログラム４３ａおよび４３ｂをＲＯＭ４３から読み出して実行することで、図８に示すように、各プログラム４３ａおよび４３ｂは、優先制御プロセス４４ａおよび物体判別プロセス４４ｂとして機能するようになる。なお、各プロセス４４ａおよび４４ｂは、図２に示した優先制御部３２ａおよび物体判別部３２ｂにそれぞれ対応する。
【００７２】
また、ＨＤＤ４１には、図８に示すように、優先テーブル４１ａおよびテンプレートテーブル４１ｂが設けられる。この優先テーブル４１ａおよびテンプレートテーブル４１ｂは、図２に示した優先テーブル３１ａおよび画像記憶部３１ｂにそれぞれ対応する。そして、ＣＰＵ４４は優先テーブル４１ａおよびテンプレートテーブル４１ｂから、優先データ４２ａおよびテンプレートデータ４２ｂをそれぞれ読み出してＲＡＭ４２に格納し、ＲＡＭ４２に格納された優先データ４２ａおよびテンプレートデータ４２ｂに基づいて物体判別処理を実行する。
【００７３】
なお、上記した各プログラム４３ａおよび４３ｂについては、必ずしも最初からＲＯＭ４３に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータ４０に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、または、コンピュータ４０の内外に備えられるＨＤＤなどの「固定用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ４０に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ４０がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【００７４】
また、上記の実施例では、優先情報としてテーブルを用いる場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、優先情報として初めからプログラム（フローチャート）を用いて優先処理を実行するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００７５】
以上のように、本発明に係る物体判別装置、物体判別方法および物体判別プログラムは、画像内の複数の領域に対して画像処理を行って各領域内の物体を判別するに有用であり、特に、画像内に映し出された物体を判別する画像処理を効率的に行うことに適する。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】実施例１に係る物体判別装置の概要を説明するための図である。
【図２】実施例１に係る物体判別装置の構成を示すブロック図である。
【図３】実施例１に係る優先テーブルの構成を示す図である。
【図４】実施例１に係る物体判別装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】実施例２に係る優先テーブルの構成を示す図である。
【図６】実施例２に係る画像処理から除外する画像領域を示す図である。
【図７】実施例２に係る除外テーブルの構成を示す図である。
【図８】物体判別プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【符号の説明】
【００７７】
１０  撮像装置
１１  ナビ（ナビゲーション）部
１２  レーダ部
１３  前処理部
１３ａ  フィルタ部
１３ｂ  輪郭抽出部
１４  物体検出装置
１５  衝突危険度判定部
１６  車両制御部
１７  報知制御部
１８  車内通知部
３０  物体判別装置
３１  記憶部
３１ａ  優先テーブル
３１ｂ  テンプレート記憶部
３２  制御部
３２ａ  優先制御部
３２ｂ  物体判別部
４０  コンピュータ
４１  ＨＤＤ（Hard disk drive）
４２  ＲＡＭ（Random Access Memory）
４３  ＲＯＭ（Read Only Memory）
４４  ＣＰＵ（Central Processing Unit）
５０  バス
【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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