(57)【要約】【課題】円形（または、楕円形）の物体の中心座標が大雑把に既知である場合に、その中心座標をより正確な中心座標へ補正することができる画像認識装置を提供する。【解決手段】画像認識装置（一例として、カメラＥＣＵ１）は、画像を取得する画像取得部１２と、前記画像取得部１２により取得された画像に基づいて検出された円または楕円の中心位置に対して、当該中心位置を通る２本の直交する弦について、それぞれの弦の中点を当該それぞれの弦の方向の位置とする補正後の中心位置を取得する画像認識部（一例として、標識認識部１３）と、を備えることを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部により取得された画像に基づいて検出された円または楕円の中心位置に対して、当該中心位置を通る２本の直交する弦について、それぞれの弦の中点を当該それぞれの弦の方向の位置とする補正後の中心位置を取得する画像認識部と、
を備えることを特徴とする画像認識装置。
【請求項２】
前記画像認識部は、前記取得した補正後の中心位置を有する円または楕円について、内部の画像に対してあらかじめ定められた識別を行う、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項３】
前記画像認識部は、前記取得した補正後の中心位置を有する円または楕円について、内部に四角形の領域を設定し、当該設定した四角形の領域の画像に対してあらかじめ定められた識別を行う、
ことを特徴とする請求項２に記載の画像認識装置。
【請求項４】
前記画像認識部は、あらかじめ定められた手法を使用して、前記画像取得部により取得された画像に基づいて円または楕円の中心位置を検出する、
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項５】
前記画像認識部は、あらかじめ定められた手法として、前記画像取得部により取得された画像に基づいて、当該画像において１個の画素位置を中心位置として直交する４方向の同一の距離の位置にあらかじめ定められた同一の特徴を有する画素が存在するものを円の候補として検出し、検出した円の候補に対してクラスタリングを行って、円の中心位置を検出する、
ことを特徴とする請求項４に記載の画像認識装置。
【請求項６】
当該画像認識装置は、車両に設けられ、
前記画像認識部は、前記画像取得部により取得された画像に基づいて、あらかじめ定められた道路標識に記載される円に対応するものとして検出された円または楕円の中心位置に対して、補正後の中心位置を取得し、
前記画像認識部は、前記取得した補正後の中心位置を有する円または楕円について、内部の画像に対して、前記道路標識に記載される前記円の内部の文字または他のあらかじめ定められた特徴について識別を行う、
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項７】
画像取得部が、画像を取得し、
画像認識部が、前記画像取得部により取得された画像に基づいて検出された円または楕円の中心位置に対して、当該中心位置を通る２本の直交する弦について、それぞれの弦の中点を当該それぞれの弦の方向の位置とする補正後の中心位置を取得する、
ことを特徴とする画像認識方法。
【請求項８】
画像取得部が、画像を取得する手順と、
画像認識部が、前記画像取得部により取得された画像に基づいて検出された円または楕円の中心位置に対して、当該中心位置を通る２本の直交する弦について、それぞれの弦の中点を当該それぞれの弦の方向の位置とする補正後の中心位置を取得する手順と、
をコンピュータに実行させるための画像認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像認識装置、画像認識方法および画像認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、撮像画像から特定の形状を検出する画像認識装置または方法が広く利用されている。
例えば、工場自動化向けの装置において、部品の形状を検出することで、取り間違いや欠陥の検出を実現することが図られている。生体工学の分野では、顔の撮像画像から瞳孔の中心を求め、視線方向を求める技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
また、車載カメラの映像から速度制限などの道路標識を認識し、ドライバーのアシストをする装置がある。標識認識装置では、撮像画像から円形状の物体を抽出し、抽出した円形状の物体の領域の画像から求められる特徴量などを用いて、テンプレートとマッチングなどで標識を認識することが行われる（例えば、特許文献２参照。）。
なお、円を検出する手法としては、例えば、ハフ変換法などの手法が使用される（例えば、特許文献３参照。）。
【０００４】
図１０は、背景技術に係る標識認識処理の手順の一例を示すフローチャート図である。
この標識認識処理は、例えば、画像認識装置が備える標識認識部（例えば、本発明の一実施形態に係る図１に示される標識認識部１３に対応する処理部）により行われる。
まず、標識認識部は、カラー画像から、人間の視覚に基づいた赤色の成分の領域のみの画像部を抽出する（ステップＳ１０１）。
次に、標識認識部は、ラスタスキャンにより、抽出した画像部からなる処理対象の画像の任意の領域を、あらかじめ設定した任意の座標領域（ウィンドウ）をスライドさせながら抽出する（ステップＳ１０２）。
【０００５】
次に、標識認識部は、抽出した座標領域（ウィンドウ）について、円らしい領域（円であると推定される領域）を検出する（ステップＳ１０３）。
ここで、標識認識部は、一連のラスタスキャンが終了したか否かを確認する（ステップＳ１０４）。
そして、標識認識部は、一連のラスタスキャンが終了したこと（Ｔｒｕｅ）を判定した場合には、検出した円らしい領域の内部の画像部に対して、標識の種類を識別する処理を実行する（ステップＳ１０５）。そして、標識認識部は、本処理を終了する。
【０００６】
一方、標識認識部は、一連のラスタスキャンが終了していないこと（Ｆａｌｓｅ）を判定した場合には、ステップＳ１０２の処理へ移行し、処理対象の画像の領域において、ウィンドウをずらして（スライドさせて）、次のスキャンを行う。
これにより、標識認識部は、一連のラスタスキャンが終了するまで、ラスタスキャンの領域に対して、順次、ステップＳ１０２〜ステップＳ１０４の処理を繰り返して行う。
【０００７】
なお、一連のラスタスキャンでは、例えば、任意の画像領域に対して、同一のスケール（大きさ）のウィンドウを順次スライドさせて前記の処理（円を検出する処理）を繰り返して行うことが終了した後に、ウィンドウのスケールや移動ステップ（スキャンステップ）を変化させて、再び、ウィンドウを順次スライドさせて前記の処理を繰り返して行うことを、あらかじめ定められた分だけ実行する。これにより、各スキャンで円の検出を行う。
【０００８】
このように、画像から赤色の成分の領域を抽出して取得する処理（ステップＳ１０１の処理）、赤色の成分の領域から円を検出する処理（ステップＳ１０３の処理）、および円の内部の文字部を識別して標識を識別する処理（ステップＳ１０５の処理）を行うことで、例えば、円形状で縁取りが赤色の標識などを認識することができる。
なお、円を検出する処理の手法としては、例えば、ハフ変換法などの手法を使用することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１０−５７６８３号公報
【特許文献２】特開２００５−２８４３７７号公報
【特許文献３】米国特許第３０６９６５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、一般的に、従来のハフ変換法などの手法で円を検出した場合には、真の円の中心を精度よく求めることは困難であり計算コストも高い。
そこで、簡易で負荷が軽量な手法を使用して大雑把に円の位置を求めてから、求めた円の正確な中心座標を再度求める（例えば、最初に大雑把に求めた円の位置を補正する）手法が考えられる。この場合、円の位置を補正する手法としては、さらに簡易で負荷が軽量な演算が望まれる。
【００１１】
本発明は、このような事情を考慮して為されたものであり、円形（または、楕円形）の物体の中心座標が大雑把に既知である場合に、その中心座標をより正確な中心座標へ補正することができる画像認識装置、画像認識方法および画像認識プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
（１）上述した課題を解決するために、本発明に係る画像認識装置は、画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部により取得された画像に基づいて検出された円または楕円の中心位置に対して、当該中心位置を通る２本の直交する弦について、それぞれの弦の中点を当該それぞれの弦の方向の位置とする補正後の中心位置を取得する画像認識部と、を備えることを特徴とする。
【００１３】
（２）本発明は、上記した（１）に記載の画像認識装置において、前記画像認識部は、前記取得した補正後の中心位置を有する円または楕円について、内部の画像に対してあらかじめ定められた識別を行う、ことを特徴とする。
【００１４】
（３）本発明は、上記した（２）に記載の画像認識装置において、前記画像認識部は、前記取得した補正後の中心位置を有する円または楕円について、内部に四角形の領域を設定し、当該設定した四角形の領域の画像に対してあらかじめ定められた識別を行う、ことを特徴とする。
【００１５】
（４）本発明は、上記した（１）から上記した（３）のいずれか１つに記載の画像認識装置において、前記画像認識部は、あらかじめ定められた手法を使用して、前記画像取得部により取得された画像に基づいて円または楕円の中心位置を検出する、ことを特徴とする。
【００１６】
（５）本発明は、上記した（４）に記載の画像認識装置において、前記画像認識部は、あらかじめ定められた手法として、前記画像取得部により取得された画像に基づいて、当該画像において１個の画素位置を中心位置として直交する４方向の同一の距離の位置にあらかじめ定められた同一の特徴を有する画素が存在するものを円の候補として検出し、検出した円の候補に対してクラスタリングを行って、円の中心位置を検出する、ことを特徴とする。
【００１７】
（６）本発明は、上記した（１）から上記した（５）のいずれか１つに記載の画像認識装置において、当該画像認識装置は、車両に設けられ、前記画像認識部は、前記画像取得部により取得された画像に基づいて、あらかじめ定められた道路標識に記載される円に対応するものとして検出された円または楕円の中心位置に対して、補正後の中心位置を取得し、前記画像認識部は、前記取得した補正後の中心位置を有する円または楕円について、内部の画像に対して、前記道路標識に記載される前記円の内部の文字または他のあらかじめ定められた特徴について識別を行う、ことを特徴とする。
【００１８】
（７）上述した課題を解決するために、本発明に係る画像認識方法は、画像取得部が、画像を取得し、画像認識部が、前記画像取得部により取得された画像に基づいて検出された円または楕円の中心位置に対して、当該中心位置を通る２本の直交する弦について、それぞれの弦の中点を当該それぞれの弦の方向の位置とする補正後の中心位置を取得する、ことを特徴とする。
【００１９】
（８）上述した課題を解決するために、本発明に係る画像認識プログラムは、画像取得部が、画像を取得する手順と、画像認識部が、前記画像取得部により取得された画像に基づいて検出された円または楕円の中心位置に対して、当該中心位置を通る２本の直交する弦について、それぞれの弦の中点を当該それぞれの弦の方向の位置とする補正後の中心位置を取得する手順と、をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように、本発明によれば、円形（または、楕円形）の物体の中心座標が大雑把に既知である場合に、その中心座標をより正確な中心座標へ補正することができる画像認識装置、画像認識方法および画像認識プログラムを提供することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像処理システムの構成（ハードウェア構成）を示す概略ブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る標識認識処理の手順の一例を示すフローチャート図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る円の中心座標補正処理の一例を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る円の中心座標補正の様子の一例を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る楕円の中心座標補正処理の一例を示す図である。
【図６】回転角θが大きい楕円の一例を示す図である。
【図７】（Ａ）および（Ｂ）は本発明の一実施形態に係る円（円の候補）を検出する処理の一例を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る円（円の候補）をクラスタリングする処理の一例を示す図である。
【図９】補正後の補正中心座標に基づいて標識の文字領域（対象物体領域）Ｒを検出する処理の一例を示す図である。
【図１０】背景技術に係る標識認識処理の手順の一例を示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本実施形態では、車両に搭載されて画像認識の処理を行う車載用の画像処理システムを例として説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る画像処理システムの構成（ハードウェア構成）を示す概略ブロック図である。
本実施形態に係る画像処理システムは、カメラＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）１と、警報装置２と、制御−ＥＣＵ３と、を備える。
なお、カメラＥＣＵ１は、画像認識装置の一例である。
カメラＥＣＵ１は、カメラ１１と、画像取得部１２と、標識認識部１３と、制御部１４と、を備える。
なお、標識認識部１３は、画像認識部の一例である。
【００２３】
標識認識部１３は、本実施形態では、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）２１の機能と、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を有するマイクロコンピュータ２２の機能と、メモリ（記憶部の一例）２３の機能を用いて構成される。
なお、ＦＰＧＡ２１の機能の代わりに、または、ＦＰＧＡ２１の機能と共に、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）の機能が用いられてもよい。
制御部１４は、本実施形態では、例えばＣＰＵを有するマイクロコンピュータ２２の機能と、メモリ２３の機能を用いて構成される。
また、標識認識部１３および制御部１４のメモリ２３および周辺回路は、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ、マイクロコンピュータ内の集積回路に格納されているものを使用するか、もしくはそれらの外部に設けても良い。
【００２４】
ここで、標識認識部１３および制御部１４において、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ、マイクロコンピュータといったデバイスについては、任意の数のデバイスが用いられてもよく、例えば、全てのデバイスが用いられてもよく、または、必ずしも全てのデバイスが必要ではなく、１つのデバイスあるいは２つのデバイスに全ての処理の機能を実装することも可能である。
【００２５】
本実施形態に係る画像処理システムに備えられる各処理部の概要を説明する。
カメラ１１は、例えば、車両の前方、側方または後方等のようにあらかじめ定められた方向の画像を撮像する車両位置に設けられる。本実施形態では、カメラ１１は、車両の前方の目標物体を撮像して認識することができる車両位置に設けられる。そして、本実施形態では、目標物体の認識として、目標物体である標識について、標識の前面（表の面）の認識を例に説明する。
カメラ１１は、画像を撮像し、撮像した画像の信号を画像取得部１２に出力する。
画像取得部１２は、カメラ１１からの画像を画像データとして取り込み、取り込んだ画像データを標識認識部１３に出力する。
【００２６】
標識認識部１３は、画像取得部１２から入力される画像データについて、ＦＰＧＡ２１やマイクロコンピュータ２２により、標識認識のために、画像処理および標識認識の演算を行い、標識認識の処理の結果の情報を制御部１４に出力する。この画像処理としては、例えば、前処理のフィルタリング処理などが行われる。
また、標識認識の結果の情報としては、例えば、画像データの画像中における目標物体（本実施形態では、標識）の情報が用いられる。
【００２７】
メモリ２３は、各種の情報を記憶する。
例えば、画像取得部１２からの画像データの情報や、装置（カメラＥＣＵ１）内で必要な諸々の情報が、ＦＰＧＡ（または、ＤＳＰ）２１やマイクロコンピュータ２２の内部または外部のメモリ（本実施形態では、メモリ２３）に格納（記憶）される。
【００２８】
制御部１４は、標識認識部１３から入力される標識認識の処理の結果の情報に基づいて、あらかじめ定められた処理を行い、その結果の情報を警報装置２や制御−ＥＣＵ３に出力する。
具体例として、制御部１４は、標識認識部１３から入力される標識認識の処理の結果の情報である目標物体（本実施形態では、標識）の情報に基づいて、あらかじめ定められた処理として、目標物体のトラッキングを行う処理や、他の装置やＥＣＵ（本実施形態では、警報装置２や制御−ＥＣＵ３）のアプリケーション機能と通信する処理などを行う。
【００２９】
警報装置２や制御−ＥＣＵ３は、カメラＥＣＵ１の制御部１４を介して各アプリケーション機能を実行するように設けられる。なお、これらの処理は、例えば、いずれか１つが行われてもよく、２つ以上が行われてもよく、または、全てが行われてもよい。
警報装置２は、例えば、速度制限標識の認識の結果に基づいて、自車両の速度がその制限速度を超えている（オーバーしている）場合には、その旨を運転手（または、全ての乗員などでもよい）に警報することなどを行う。
制御−ＥＣＵ３は、例えば、ブレーキ制御やステアリング制御と連携する。
【００３０】
図２は、本発明の一実施形態に係る標識認識処理の手順の一例を示すフローチャート図である。
この標識認識処理は、カメラＥＣＵ１が備える標識認識部１３により行われる。
なお、本実施形態に係る図２に示されるフローチャートの処理は、背景技術に係る図１０に示されるフローチャートの処理と比べて、例えば、クラスタリング処理（ステップＳ５の処理）および円の中心座標補正処理（ステップＳ６の処理）が追加されている点で異なっており、他の処理については概略的には同様である。但し、本実施形態に係る図２に示されるフローチャートの処理は、背景技術に係る図１０に示されるフローチャートの処理と比べて、例えば、処理全体の精度を十分に確保したまま、円の検出処理（ステップＳ３の処理）として、より簡易な手法の処理を用いることも可能である。
【００３１】
まず、標識認識部１３は、画像取得部１２により取得されたカラー画像から、人間の視覚に基づいた赤色の成分の領域のみの画像部を抽出する（ステップＳ１）。
次に、標識認識部１３は、ラスタスキャンにより、抽出した画像部からなる処理対象の画像の任意の領域を、あらかじめ設定した任意の座標領域（ウィンドウ）をスライドさせながら抽出する（ステップＳ２）。
【００３２】
次に、標識認識部１３は、抽出した座標領域（ウィンドウ）について、円らしい領域（円であると推定される領域）を検出する（ステップＳ３）。
ここで、標識認識部１３は、一連のラスタスキャンが終了したか否かを確認する（ステップＳ４）。
そして、標識認識部１３は、一連のラスタスキャンが終了したこと（Ｔｒｕｅ）を判定した場合には、ステップＳ５の処理へ移行する。
【００３３】
一方、標識認識部１３は、一連のラスタスキャンが終了していないこと（Ｆａｌｓｅ）を判定した場合には、ステップＳ２の処理へ移行し、処理対象の画像の領域において、ウィンドウをずらして（スライドさせて）、次のスキャンを行う。
これにより、標識認識部１３は、一連のラスタスキャンが終了するまで、ラスタスキャンの領域に対して、順次、ステップＳ２〜ステップＳ４の処理を繰り返して行う。
【００３４】
なお、一連のラスタスキャンでは、例えば、任意の画像領域に対して、同一のスケール（大きさ）のウィンドウを順次スライドさせて前記の処理（円を検出する処理）を繰り返して行うことが終了した後に、ウィンドウのスケールや移動ステップ（スキャンステップ）を変化させて、再び、ウィンドウを順次スライドさせて前記の処理を繰り返して行うことを、あらかじめ定められた分だけ実行する。これにより、各スキャンで円の検出を行う。
【００３５】
ステップＳ５の処理では、標識認識部１３は、検出した円らしい領域について、クラスタリング処理を行う（ステップＳ５）。これにより、標識認識部１３は、クラスタリング処理の結果である円らしい領域を検出する。
次に、標識認識部１３は、検出した円らしい領域について、その円の中心の座標を補正する（ステップＳ６）。これにより、標識認識部１３は、補正後の円の中心座標を取得する。
次に、標識認識部１３は、補正後の円の中心座標に基づく領域の内部の画像部に対して、標識の種類を識別する処理を実行する（ステップＳ７）。
【００３６】
このように、画像から赤色の成分の領域を抽出して取得する処理（ステップＳ１の処理）、赤色の成分の領域から円を検出する処理（ステップＳ３の処理）、検出した円をクラスタリングする処理（ステップＳ５の処理）、クラスタリングにより検出した円の中心座標を補正する処理（ステップＳ６の処理）、および補正後の円の中心座標に基づく領域の内部の文字部を識別して標識を識別する処理（ステップＳ７の処理）を行うことで、例えば、円形状で縁取りが赤色の標識などを認識することができる。
【００３７】
なお、円を検出する処理（ここでは、ステップＳ３の処理）の手法としては、任意の手法が使用されてもよく、一例として、ハフ変換法などの手法を使用することができる。
また、他の例として、円を検出する処理（ここでは、ステップＳ３の処理）の手法として、より簡易な手法を使用することも可能であり、具体例として、図７（Ａ）、（Ｂ）を用いて示されるような手法を使用することも可能である。
また、クラスタリング処理（ここでは、ステップＳ５の処理）を行う手法としては、任意の手法が使用されてもよく、具体例として、図８を用いて示されるような手法を使用することが可能である。
【００３８】
本実施形態では、標識認識部１３が検出した円の中心座標を補正する処理（ステップＳ６の処理）を行うため、例えば、円を検出する処理（例えば、ステップＳ３の処理や、ステップＳ５の処理）として、従来と比べて、より精度が低い手法を使用することも可能であり、この場合においても、前記した補正により、精度を維持または向上させることが可能である。
【００３９】
図３を参照して、標識認識部１３が検出した円の中心座標を補正する処理（ステップＳ６の処理）について説明する。
図３は、本発明の一実施形態に係る円の中心座標補正処理の一例を示す図である。
本実施形態では、画像のフレームについて、Ｘ−Ｙ直交座標系において、座標の原点Ｏを左上の位置に設定し、横軸をＸ軸とし、縦軸をＹ軸としている。
図３において、初期中心座標Ｏｉは、補正前の円の中心座標を表し、本実施形態では、赤色の成分の領域から円を検出する処理（ステップＳ３の処理）およびクラスタリングの処理（ステップＳ５の処理）により検出される円の中心座標を表す。
【００４０】
図３において、円１０１は、画像において円を形成していると推定される赤色の成分の領域を表す。この円１０１は、理想的には完全な円であるが、実際には、撮像時や画像処理時などの誤差等により、多少歪み得る。
図３において、補正中心座標Ｏｊは、補正後の円の中心座標を表し、本実施形態では、円の中心座標を補正する処理（ステップＳ６の処理）により補正された中心座標を表す。
【００４１】
ここで、円の中心座標を補正する前に、あらかじめ円の中心座標（補正前の中心座標）を求めておく必要がある。このようにあらかじめ求める中心座標については、例えば、正しい円の円周の内部に収まっていればよいものとし、後に、円の中心座標を補正する処理（ステップＳ６の処理）により、正確な位置を再度求める。
このため、赤色の成分の領域から円を検出する処理（例えば、ステップＳ３の処理や、ステップＳ５の処理）では、例えば、非常に大雑把な手法が使用されてもよい。これにより求められた円の中心座標を初期中心座標Ｏｉとする。
【００４２】
続いて、初期中心座標Ｏｉから補正中心座標Ｏｊを求める処理を説明する。
まず、標識認識部１３は、初期中心座標Ｏｉと赤色の成分の画像部の情報（円１０１の情報）を入力する。
次に、標識認識部１３は、初期中心座標Ｏｉを通る左右の方向（Ｘ軸の方向）および初期中心座標Ｏｉを通る上下の方向（Ｙ軸の方向）の４方向における、円１０１の円周上（例えば、エッジ）の点を探索し、初期中心座標Ｏｉを通る２本の直交する弦Ａ、Ｂを求める。図３には、Ｘ軸に平行な弦Ａ、およびＹ軸に平行な弦Ｂを示してある。
【００４３】
なお、本実施形態では、画像における点（画素（ピクセル））として、１画素ごとの成分（画素値）を参照して探索などの画像処理を行うが、他の構成例として、円の円周の情報量が十分である場合などにおいて、１画素ごとまたは任意の複数の画素ごとに飛ばして探索などの画像処理（画素を間引いた処理）が行われてもよく、また、任意の複数の画素ごとに画素値を平均化したものが画像処理に使用されてもよい。
【００４４】
次に、標識認識部１３は、２つの弦Ａ、Ｂについて、それぞれの中点の座標を算出する。
そして、標識認識部１３は、弦Ａの中点のＸ座標を補正中心座標ＯｊのＸ座標とし、弦Ｂの中点のＹ座標を補正中心座標ＯｊのＹ座標として、補正中心座標Ｏｊ（Ｘ、Ｙ）を取得する。
このように、本実施形態における円の中心座標を補正する処理（ステップＳ６の処理）では、非常に少ない計算量で、より正確な補正中心座標Ｏｊを求めることが可能である。
【００４５】
そして、正確な補正中心座標Ｏｊを求めることにより、標識認識部１３は、補正後の円の中心座標に基づく領域の内部の文字部を識別して標識を識別する処理（ステップＳ７の処理）において、標識の文字領域（対象物体領域）Ｒをより精度よく捉えることが可能となる。これは、認識性能の向上に直結する。
【００４６】
図４は、本発明の一実施形態に係る円の中心座標補正の様子の一例を示す図である。
この例では、赤い円の中に“１２０”という文字が記載されている標識を認識対象としている。
図４において、補正前の円２０１は、赤色の成分の領域から円を検出する処理（ステップＳ３の処理）およびクラスタリングの処理（ステップＳ５の処理）により求められた誤差のある円を表し、また、補正前の初期中心座標（Ｏｉ）２０２は、補正前の円２０１の中心座標を表し、また、補正前の対象物体領域２０３は、補正前の初期中心座標２０２に基づいて取得される標識の文字領域（対象物体領域）Ｒを表す。
このように、補正前の初期中心座標２０２を用いる場合には、標識の文字領域（対象物体領域）Ｒが誤って定義されて、標識の文字を正しく識別することができない可能性がある。なお、このように誤る可能性は補正前の初期中心座標２０２の検出精度に依存し、通常、誤る可能性は補正後よりも高い。
【００４７】
一方、図４において、円２１１は、画像において円を形成していると推定される赤色の成分の領域を表し、また、補正後の補正中心座標（Ｏｊ）２１２は、補正後の円の中心座標を表し、また、補正後の対象物体領域２１３は、補正後の補正中心座標２１２に基づいて取得される標識の文字領域（対象物体領域）Ｒを表す。
このように、円の中心座標を補正することにより、標識の文字領域（対象物体領域）Ｒをより正しく取得することができる。
【００４８】
なお、図４の例では、補正前の対象物体領域２０３では、標識の文字部である“１２０”のうちの“１”という文字がその枠から外れてしまっているが、補正後の対象物体領域２１３では、標識の文字部である“１２０”の全ての文字がその枠内に収まっている。
【００４９】
次に、図５および図６を参照して、楕円の検出について説明する。
例えば、車両に搭載したカメラ１１を使用する速度制限標識などの認識においては、認識対象である標識上の円が画像上で楕円形に映ることがしばしばある。
これに関し、本実施形態に係る図３および図４に示されるような中心座標補正処理と同様な処理により、楕円の初期中心座標から補正中心座標を算出することが可能である。
なお、楕円は、円を検出する手法により、多少歪んだ円として検出され得る。他の構成例として、円を検出する手法とは別に、楕円を検出する手法が使用されてもよい。
【００５０】
図５を参照して、標識認識部１３が検出した楕円の中心座標を補正する処理（ステップＳ６の処理に対応する処理）について説明する。
図５は、本発明の一実施形態に係る楕円の中心座標補正処理の一例を示す図である。
本実施形態では、画像のフレームについて、Ｘ−Ｙ直交座標系において、座標の原点Ｏを左上の位置に設定し、横軸をＸ軸とし、縦軸をＹ軸としている。
図５において、初期中心座標Ｏｉは、補正前の楕円の中心座標を表し、本実施形態では、赤色の成分の領域から円（多少歪んだ円である楕円も含む）を検出する処理（ステップＳ３の処理およびステップＳ５の処理に対応する処理）により検出される楕円の中心座標を表す。
【００５１】
図５において、楕円３０１は、画像において楕円を形成していると推定される赤色の成分の領域を表す。
図５において、補正中心座標Ｏｊは、補正後の楕円の中心座標を表し、本実施形態では、楕円の中心座標を補正する処理（ステップＳ６の処理に対応する処理）により補正された中心座標を表す。
【００５２】
ここで、楕円の中心座標を補正する前に、あらかじめ楕円の中心座標（補正前の中心座標）を求めておく必要がある。このようにあらかじめ求める中心座標については、例えば、正しい楕円の周の内部に収まっていればよいものとし、後に、楕円の中心座標を補正する処理（ステップＳ６の処理に対応する処理）により、正確な位置を再度求める。
このため、赤色の成分の領域から円（多少歪んだ円である楕円も含む）を検出する処理（例えば、ステップＳ３の処理に対応する処理や、ステップＳ５の処理に対応する処理）では、例えば、非常に大雑把な手法が使用されてもよい。これにより求められた楕円の中心座標を初期中心座標Ｏｉとする。
【００５３】
続いて、初期中心座標Ｏｉから補正中心座標Ｏｊを求める処理を説明する。
まず、標識認識部１３は、初期中心座標Ｏｉと赤色の成分の画像部の情報（楕円３０１の情報）を入力する。
次に、標識認識部１３は、初期中心座標Ｏｉを通る左右の方向（Ｘ軸の方向）および初期中心座標Ｏｉを通る上下の方向（Ｙ軸の方向）の４方向における、楕円３０１の周上（例えば、エッジ）の点を探索し、初期中心座標Ｏｉを通る２本の直交する弦Ａ、Ｂを求める。図５には、Ｘ軸に平行な弦Ａ、およびＹ軸に平行な弦Ｂを示してある。
【００５４】
なお、本実施形態では、画像における点（画素（ピクセル））として、１画素ごとの成分（画素値）を参照して探索などの画像処理を行うが、他の構成例として、楕円の周の情報量が十分である場合などにおいて、１画素ごとまたは任意の複数の画素ごとに飛ばして探索などの画像処理（画素を間引いた処理）が行われてもよく、また、任意の複数の画素ごとに画素値を平均化したものが画像処理に使用されてもよい。
【００５５】
次に、標識認識部１３は、２つの弦Ａ、Ｂについて、それぞれの中点の座標を算出する。
そして、標識認識部１３は、弦Ａの中点のＸ座標を補正中心座標ＯｊのＸ座標とし、弦Ｂの中点のＹ座標を補正中心座標ＯｊのＹ座標として、補正中心座標Ｏｊ（Ｘ、Ｙ）を取得する。
このように、本実施形態における楕円の中心座標を補正する処理（ステップＳ６の処理に対応する処理）では、非常に少ない計算量で、より正確な補正中心座標Ｏｊを求めることが可能である。
【００５６】
そして、正確な補正中心座標Ｏｊを求めることにより、標識認識部１３は、補正後の楕円の中心座標に基づく領域の内部の文字部を識別して標識を識別する処理（ステップＳ７の処理に対応する処理）において、標識の文字領域（対象物体領域）Ｒをより精度よく捉えることが可能となる。これは、認識性能の向上に直結する。
【００５７】
ここで、図５を用いて示したような中心座標補正処理が有効である対象は、例えば、長軸、短軸の回転角（回転角度）θが０または略０（０付近）である楕円である。
図６は、回転角θが大きい楕円３１１の一例を示す図である。
図６に示されるように長軸ａ、短軸ｂの回転角θが大きい楕円３１１については、そのままでは、図５を用いて示したような中心座標補正処理が有効ではないと考えられる。このため、一例として、標識認識部１３は、あらかじめ定められた閾値と楕円３１１の回転角θとを比較して、当該閾値よりも当該回転角θの方が大きい楕円３１１については、当該回転角θを小さくする（理想的には、ゼロに近づける）ような補正（画像処理）を行った後に、図５を用いて示したような中心座標補正処理を行うことで、有効な中心座標補正処理を実現することが可能となる。
【００５８】
次に、図７（Ａ）、（Ｂ）および図８を参照して、画像の赤色の成分の領域から円を検出する処理（ステップＳ３の処理およびステップＳ５の処理）の一例を示す。
この例では、図７（Ａ）、（Ｂ）に示されるように円（円の候補）を検出する処理（ステップＳ３の処理）を行った後に、図８に示されるように検出した円（円の候補）をクラスタリングする処理（ステップＳ５の処理）を行って、クラスタリングの結果である円を検出する。
なお、この例に係る円検出処理は、ハフ変換法による円検出処理と比べて、処理負荷が小さい。
【００５９】
図７（Ａ）、（Ｂ）は、本発明の一実施形態に係る円（円の候補）を検出する処理（ステップＳ３の処理）の一例を示す図である。
図７（Ａ）は、円（ここでは、円の候補）を検出しない場合を示してある。
図７（Ｂ）は、円（ここでは、円の候補）を検出する場合を示してある。
図７（Ａ）および図７（Ｂ）には、それぞれ、１フレームの画像の一部分を示してある。
図７（Ａ）および図７（Ｂ）において、それぞれの四角は１画素（１ピクセル）を表しており、黒い四角は画素値が赤色ではない画素を表し、白い四角は画素値が赤色である画素を表す。
【００６０】
標識認識部１３は、次のような（手順１）〜（手順４）の処理を行うことで、円の候補を検出する。
（手順１）標識認識部１３は、例えば画像の上から下へ且つ左から右へスキャンして、画素値が赤色である画素（赤ピクセル）を探索する。
（手順２）標識認識部１３は、１個の赤ピクセルを見つけると、その赤ピクセルの位置から真下の方向にある他の１個の赤ピクセルを探索する。
なお、この他の１個の赤ピクセルとしては、例えば、（手順１）で見つけた赤ピクセルの位置に対して真下の方向にある距離が最も近い赤ピクセルを見つける。さらに（手順４）により探索を続ける場合には、例えば、（手順１）で見つけた赤ピクセルの位置に対して真下の方向にある、より距離が遠い赤ピクセルを探索してもよく、または、探索しなくてもよい。
【００６１】
（手順３）標識認識部１３は、（手順１）で見つけた１個の赤ピクセルの位置と（手順２）で見つけた他の１個の赤ピクセルの位置との間の距離Ｒを検出し、これら２個の赤ピクセルの位置の中点（上下方向の中点）を検出し、この中点を通り当該中点から左右のそれぞれについて距離ｒ（＝Ｒ／２）だけ離れた位置の画素（左側の１個の画素および右側の１個の画素）の画素値を検出（観測）する。そして、標識認識部１３は、画素値を検出した２個の画素が赤ピクセルであるか否かを判定する。
この結果、標識認識部１３は、画素値を検出した２個の画素の両方が赤ピクセルであると判定した場合には、以上で検出した上下左右の４個の画素（赤ピクセル）の位置が円周上にあり且つ前記中点が中心点である円を、円の候補であるとして、判定（検出）する。一方、標識認識部１３は、画素値を検出した２個の画素のうちの一方または両方が赤ピクセルではないと判定した場合には、円（円の候補）ではないと判定する。
このように、標識認識部１３は、ある点（円の中心点となる前記した中点）から上下左右の方向の全てに、同一の距離に赤ピクセル（全部で４個の赤ピクセル）がある場合には、円の候補があるとして検出する。
【００６２】
（手順４）標識認識部１３は、以上に示した（手順１）〜（手順３）の処理を繰り返して実行することにより、画像に存在する全て（例えば、１個または複数個）の円の候補を検出する。
【００６３】
図８は、本発明の一実施形態に係る円（円の候補）をクラスタリングする処理（ステップＳ５の処理）の一例を示す図である。
ここでは、図７（Ａ）、（Ｂ）を用いて示した処理により、標識認識部１３が複数個（図８の例では、４個）の円の候補４０１〜４０４を検出した場合を示す。なお、Ｃ１〜Ｃ４は、それぞれの円（円の候補）４０１〜４０４の中心点を示す。
このように、１つの標識に対して複数個の円の候補４０１〜４０４が検出された場合には、標識認識部１３は、あらかじめ定められた条件に従って統合（クラスタリング）の処理を行う。
具体的には、標識認識部１３は、図８に示される（１）〜（４）の処理を実行する。
【００６４】
（１）標識認識部１３は、複数個の円の候補４０１〜４０４の中から、例えばランダムに、２個の円の候補４０１、４０２を選択する。なお、ランダムに選択する方法の代わりに、例えば、それぞれの円の候補に付けられた番号の順に選択する方法や、あるいは、円（円の候補）の中心点の間の距離が最も近い組み合わせから順に選択する方法などを用いることも可能である。
（２）標識認識部１３は、選択した２個の円の候補４０１、４０２があらかじめ定められた統合の条件を満たすか否かを判定し、当該条件を満たすと判定した場合には、これら２個の円の候補４０１、４０２を１個の円（円の候補）４１１に統合する。なお、この円の候補４１１の中心点をＣ１’とする。
【００６５】
ここで、本実施形態では、２個の円（円の候補）の中心点の間の距離があらかじめ定められた閾値以下である場合には統合し、当該距離が当該閾値を超える場合には統合しない、という統合の条件を用いる。
また、本実施形態では、統合後の円（円の候補）の中心点として統合前の２個の円（円の候補）の中心点の中点を用いており、統合後の円（円の候補）の半径として統合前の２個の円（円の候補）の半径の平均値を用いている。
【００６６】
（３）さらに、標識認識部１３は、複数個の円の候補４０３、４０４、４１１の中から、例えばランダムに、２個の円の候補４０３、４１１を選択する。
（４）標識認識部１３は、選択した２個の円の候補４０３、４１１があらかじめ定められた統合の条件を満たすか否かを判定し、当該条件を満たすと判定した場合には、これら２個の円の候補４０３、４１１を１個の円（円の候補）４２１に統合する。なお、この円の候補４２１の中心点をＣ１’’とする。
【００６７】
ここで、さらに、標識認識部１３は、残った２個の円の候補４０４、４２１を選択するが、これら２個の円の候補４０４、４２１は統合の条件を満たさないため、別々の円（円の候補）であるとみなして、統合しない。
これにより、統合処理が完了する。図８の例では、標識認識部１３は、残った２個の円（円の候補）４０４、４２１を統合後の円として取得する。このように、複数個の円が最終的に残った場合には、標識認識部１３は、例えば、それぞれの円について、後続する処理（中心座標補正処理や標識識別処理）を実行する。
【００６８】
なお、統合の条件としては、様々なものが用いられてもよい。例えば、本実施形態では、２個の円（円の候補）の中心点の間の距離に関する統合の条件を用いたが、この条件の代わりに、または、この条件とともに、２個の円（円の候補）の半径の違い（当該違いの大きさを表す差の絶対値など）があらかじめ定められた閾値以下である場合には統合し、当該違いが当該閾値を超える場合には統合しない、という統合の条件を用いることもできる。つまり、２個の円（円の候補）のサイズが大きく（例えば、極端に）違うような場合にも、これらを統合しないようにすることができる。
また、統合前の円（円の候補）の中心点や半径と統合後の円（円の候補）の中心点や半径との関係としては、様々な関係が用いられてもよい。
【００６９】
図９は、補正後の補正中心座標に基づいて標識の文字領域（対象物体領域）Ｒを検出する処理の一例を示す図である。
この例では、赤い円の中に“１２０”という文字が記載されている標識を認識対象としている。
図９において、円５０１は、画像において円を形成していると推定される赤色の成分の領域を表し、また、補正後の補正中心座標（Ｏｊ）５１１は、補正後の円の中心座標を表し、また、補正後の対象物体領域５３１は、補正後の補正中心座標５１１に基づいて取得される標識の文字領域（対象物体領域）Ｒを表す。
【００７０】
本実施形態では、標識認識部１３は、補正後の補正中心座標５１１を中心点として、Ｘ軸に平行な線とＹ軸に平行な線で形成される正方形を仮定し、この正方形の２本の対角線の長さ（この正方形のサイズ）を仮想的に０から徐々に大きくすることを行う。そして、標識認識部１３は、このような拡大を行っていったときに、初めて、正方形の４点の頂点５２１〜５２４の位置の全てが赤い成分の画素の位置となった当該正方形の領域を対象物体領域５３１として検出する、といったフィッティング処理を行う。標識認識部１３は、この対象物体領域５３１を標識の文字領域とみなして文字の検出を行う。
このように、標識認識部１３は、正確に対象物体領域５３１を検出することができ、これにより、文字領域の特徴を正確に抽出することが可能となる。
【００７１】
なお、本実施形態では、円に対して、補正後の補正中心座標を中心点として、正方形の４点の頂点の位置の全てが赤い成分の画素の位置となった当該正方形の領域を対象物体領域として検出するフィッティング処理を示したが、他の構成例として、楕円に対して、補正後の補正中心座標を中心点として、四角形（正方形ではなく、長方形）の４点の頂点の位置の全てが赤い成分の画素の位置となった当該四角形の領域を対象物体領域として検出するフィッティング処理を行うことも可能である。
【００７２】
ここで、本実施形態では、赤色の成分を有する円（楕円を含んでもよい）を検出する場合を示したが、例えば、青色や黄色などのように他の色の成分を有する円を検出する構成が用いられてもよい。また、特定の色の成分を有する画像部を円として検出する構成ばかりでなく、例えば、輝度画像から求めたエッジ画像などを標識認識部１３に入力し、または、輝度画像から求めたエッジ画像などを標識認識部１３が生成して、そのエッジ画像における特定の特徴を有する画像部を円として検出するような構成が用いられてもよい。
また、標識としては、速度制限標識に限られず、様々なものが用いられてもよい。
また、本実施形態の技術は、道路の標識に限られず、例えば、円の中に文字や模様や図柄などの特定のパターン（特徴）があるような任意のものに適用することが可能である。
【００７３】
以上のように、本実施形態に係るカメラＥＣＵ１における標識認識部１３は、画像における円形（楕円を含んでもよい）の物体を認識する際に、認識した円形の物体の中心座標を補正する。
以下で、以上に示したものも含めて、構成例を示す。
【００７４】
一構成例として、本実施形態に係る標識認識部１３の中心座標補正処理では、初期中心座標Ｏｉと画像を入力して、初期中心座標Ｏｉから左右（Ｘ軸方向）、上下（Ｙ軸方向）の４方向に、円周上（エッジ）の点から２本の直交する弦Ａ、Ｂを求める。そして、Ｘ軸に水平な弦を弦Ａとし、Ｙ軸に水平な弦を弦Ｂとする場合、弦Ａの中点のＸ座標を補正中心座標ＯｊのＸ座標とし、弦Ｂの中点のＹ座標を補正中心座標ＯｊのＹ座標として、補正中心座標Ｏｊの座標値（Ｘ、Ｙ）を出力する。
【００７５】
一構成例として、本実施形態に係る標識認識部１３の中心座標補正処理では、認識する対象である円形の物体は、円、または傾いていない楕円（いわゆる長軸、短軸の回転角θが０付近である楕円）である。
【００７６】
一構成例として、本実施形態に係る標識認識部１３の中心座標補正処理では、初期中心座標Ｏｉは、例えば、２値化画像、モノクロ画像、カラー画像などの画像情報、または、これらの２つ以上を加工した情報に基づいて、任意の円形状物体認識（あるいは、語句としては、円形状物体検出などでもよい）の手法により求められる。
なお、加工の方法としては、任意の方法が用いられてもよい。
【００７７】
一構成例として、本実施形態に係る標識認識部１３の中心座標補正処理では、前記した円形状物体認識の手法として、例えば、ハフ変換を用いる手法、テンプレートマッチングを用いる手法、法線ベクトルを用いる手法などを使用することができる。このような手法では、入力された画像から得られる情報を元にして、円形状の物体を認識する。
【００７８】
一構成例として、本実施形態に係る標識認識部１３の中心座標補正処理では、補正中心座標Ｏｊを求めた後に、対象物体が存在すると推定される対象物体領域Ｒを求める。これにより、円形状物体の領域をより正確に求めることができる。
一構成例として、本実施形態に係る標識認識部１３の中心座標補正処理では、このような対象物体領域Ｒを正確に求めることにより、道路交通標識の文字領域などをより正確に求めることができる。
【００７９】
一構成例として、本実施形態に係る標識認識部１３の中心座標補正処理では、対象物体領域Ｒを求める手法は、例えば、２値化画像、モノクロ画像、カラー画像などの画像情報、または、これらの２つ以上を加工した情報に基づいて、対象物体領域Ｒを求める。
なお、加工の方法としては、任意の方法が用いられてもよい。
【００８０】
一構成例として、本実施形態に係る標識認識部１３の中心座標補正処理では、対象物体領域Ｒを求める手法は、例えば、エッジ画像、または、勾配画像を用いて領域決定を行う手法である。
【００８１】
以上のように、本実施形態に係るカメラＥＣＵ１における標識認識部１３によると、円形の物体の中心座標（初期中心座標Ｏｉ）が大雑把に既知である場合に、その中心座標をより正確な中心座標（補正中心座標Ｏｊ）へ補正することができる。
これにより、本実施形態に係るカメラＥＣＵ１における標識認識部１３では、例えば、円形状物体の中心座標や対象物体領域Ｒをより正確に、高速に補正することができる。一例として、標識の認識において、中心座標補正後の処理である文字認識領域（対象物体領域Ｒ）を決定する処理を正確に、高速に行うことができる。
【００８２】
本実施形態では、円形状の物体の中心座標を補正する好適な装置や、方法や、これらに用いるコンピュータプログラムなどを提供することができる。
【００８３】
［本発明に係る構成例の説明］
以下で、（構成例１）〜（構成例６）を示す。
（構成例１）
画像を取得する画像取得部（実施形態では、画像取得部１２）と、前記画像取得部により取得された画像に基づいて検出された円または楕円の中心位置（実施形態では、初期中心座標Ｏｉ）に対して、当該中心位置を通る２本の直交する弦（実施形態では、弦Ａ、Ｂ）について、それぞれの弦の中点を当該それぞれの弦の方向（実施形態では、Ｘ軸およびＹ軸）の位置とする補正後の中心位置（実施形態では、補正中心座標Ｏｊ）を取得する画像認識部（実施形態では、標識認識部１３）と、を備えることを特徴とする画像認識装置（実施形態では、カメラＥＣＵ１）である（例えば、図３〜図５の例、図２に示されるステップＳ６の処理を参照。）。
【００８４】
（構成例２）
前記画像認識部は、前記取得した補正後の中心位置を有する円または楕円について、内部の画像に対してあらかじめ定められた識別を行う、ことを特徴とする（構成例１）に記載の画像認識装置である（例えば、図２に示されるステップＳ７の処理を参照。）。
【００８５】
（構成例３）
前記画像認識部は、前記取得した補正後の中心位置を有する円または楕円について、内部に四角形の領域を設定し、当該設定した四角形の領域の画像に対してあらかじめ定められた識別を行う、ことを特徴とする（構成例２）に記載の画像認識装置である（例えば、図９の例を参照。）。
ここで、前記した四角形としては、例えば、円については正方形を設定し、楕円については長方形を設定する。
【００８６】
（構成例４）
前記画像認識部は、あらかじめ定められた手法を使用して、前記画像取得部により取得された画像に基づいて円または楕円の中心位置を検出する、ことを特徴とする（構成例１）から（構成例３）のいずれか１つに記載の画像認識装置である（例えば、図２に示されるステップＳ３の処理やステップＳ５の処理を参照。）。
【００８７】
（構成例５）
前記画像認識部は、あらかじめ定められた手法として、前記画像取得部により取得された画像に基づいて、当該画像において１個の画素位置を中心位置として直交する４方向の同一の距離の位置にあらかじめ定められた同一の特徴（実施形態では、赤色であるという特徴）を有する画素が存在するものを円（円の候補）として検出し（例えば、図２に示されるステップＳ３の処理を参照。）、検出した円（円の候補）に対してクラスタリングを行って（例えば、図２に示されるステップＳ５の処理を参照。）、円の中心位置を検出する、ことを特徴とする（構成例４）に記載の画像認識装置である（例えば、図７（Ａ）、（Ｂ）および図８の例を参照。）。
【００８８】
（構成例６）
当該画像認識装置は、車両に設けられ、前記画像認識部は、前記画像取得部により取得された画像に基づいて、あらかじめ定められた道路標識に記載される円に対応するものとして検出された円または楕円の中心位置に対して、補正後の中心位置を取得し、前記画像認識部は、前記取得した補正後の中心位置を有する円または楕円について、内部の画像に対して、前記道路標識に記載される前記円の内部の文字または他のあらかじめ定められた特徴について識別を行う、ことを特徴とする（構成例１）から（構成例５）のいずれか１つに記載の画像認識装置である。
なお、識別を行う特徴としては、文字以外に、任意のものが用いられてもよい。
【００８９】
［以上の実施形態についてのまとめ］
ここで、以上の実施形態では、図１に示される標識認識部１３を含む装置やシステムを車載用として車両に設ける構成を示したが、他の例として、他の任意の移動体に設けることも可能であり、あるいは、移動体以外のものに設けることも可能である。
【００９０】
なお、図１における任意の構成部（例えば、標識認識部１３など）により行われる処理の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、処理を行ってもよい。ここで言う「コンピュータシステム」とは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは、表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことを言う。さらに、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００９１】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことを言う。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００９２】
また、上記に限られず、マイクロコンピュータのほか、例えば、ＦＰＧＡ、あるいは、ＤＳＰなどのデバイスを用いて、図１における任意の構成部により行われる処理を実現することも可能である。
【００９３】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００９４】
１…カメラＥＣＵ、２…警報装置、３…制御−ＥＣＵ、１１…カメラ、１２…画像取得部、１３…標識認識部、１４…制御部、２１…ＦＰＧＡ（または、ＤＳＰ）、２２…マイクロコンピュータ、２３…メモリ、１０１、２１１、５０１…円、２０１…補正前の円、２０２…補正前の初期中心座標、２０３…補正前の対象物体領域、２１２、５１１…補正後の補正中心座標、２１３…補正後の対象物体領域、３０１、３１１…楕円、４０１〜４０４、４１１、４２１…円の候補（円）、５２１〜５２４…頂点、５３１…対象物体領域
【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８】
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【図９】
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【図１０】
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【図７】
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