(57)【要約】【課題】不規則なノイズの画像部分を、特定種別の対象物の画像部分から区別して検出対象から除外することができる対象物認識装置を提供する。【解決手段】エッジ画像生成部１２は、カメラ２による撮像画像２１から、周囲との輝度差が所定レベル以上であるエッジ点を抽出したエッジ画像２３を生成する。エッジ方向特徴量算出部は、エッジ画像２３の所定範囲に設定された注目領域に対して、該注目領域内の複数の方向について、各方向毎のエッジ方向特徴量を算出する。ノイズ領域除外部１５は、注目領域における複数の方向のエッジ方向特徴量の分散度合が所定レベル以下であるときに、該注目領域を対象物の検出対象から除外する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラによる撮像画像に基づいて、対象物を認識する対象物認識装置であって、
前記撮像画像から、周囲との輝度差が所定輝度以上であるエッジ点を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、
前記エッジ画像の所定範囲に設定された注目領域に対して、該注目領域内の複数の方向について、各方向毎のエッジ点の特徴量であるエッジ方向特徴量を算出するエッジ方向特徴量算出部と、
前記注目領域における前記複数の方向のエッジ方向特徴量の分散度合が所定レベル以下であるときに、前記注目領域を前記対象物の認識対象から除外するノイズ領域除外部と
を備えたことを特徴とする対象物認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の対象物認識装置において、
前記ノイズ領域除外部は、前記注目領域内の前記複数の方向のエッジ方向特徴量の差が、所定値以下であるときに、前記複数方向のエッジ方向特徴量の分散度合が前記所定レベル以下であると判断することを特徴とする対象物認識装置。
【請求項３】
カメラによる撮像画像に基づいて、対象物を認識する対象物認識方法であって、
前記撮像画像から、周囲との輝度差が所定レベル以上であるエッジ点を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成工程と、
前記エッジ画像の所定範囲に設定された注目領域に対して、該注目領域内の複数の方向について、各方向毎のエッジ点の特徴量であるエッジ方向特徴量を算出するエッジ方向特徴量算出工程と、
前記注目領域における前記複数の方向のエッジ方向特徴量の分散度合が所定レベル以下であるときに、前記注目領域を前記対象物の認識対象から除外するノイズ領域除外工程と
を含むことを特徴とする対象物認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラの撮像画像に基づいて対象物を認識する対象物認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、カメラの撮像画像に対してエッジ抽出処理を行って、物体の輪郭を抽出したエッジ画像を生成し、エッジ画像に基づいて対象物を認識する対象物認識装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１に記載された対象物認識装置においては、時系列の撮像画像から生成されたエッジ画像間におけるエッジ点の移動方向と移動距離に基づいて、自車両に接近してくる歩行者を認識している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１０７３１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
エッジ画像から対象物を認識する手法として、注目領域におけるエッジ方向（濃淡の変化の方向）を抽出し、抽出されたエッジ方向の特徴量（強度（変化の急激差（輝度差））若しくはエッジの個数等）により、注目領域内の画像部分が監視対象物（歩行者等）の画像部分であるか否かを判断する手法が用いられている。
【０００６】
しかしながら、この手法による場合は、注目領域に不規則なノイズによる画像部分が写りこんでいるときに、このノイズによる画像部分を対象物の画像部分であると誤認識するおそれがある。
【０００７】
本発明はかかる背景に鑑みてなされたものであり、不規則なノイズの画像部分を、特定種別の対象物の画像部分から区別して検出対象から除外することができる対象物認識装置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】
【０００８】
本発明は上記目的を達成するためになされたものであり、本発明の対象物認識装置は、
カメラによる撮像画像に基づいて、対象物を認識する対象物認識装置であって、
前記撮像画像から、周囲との輝度差が所定輝度以上であるエッジ点を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、
前記エッジ画像の所定範囲に設定された注目領域に対して、該注目領域内の複数の方向について、各方向毎のエッジ点の特徴量であるエッジ方向特徴量を算出するエッジ方向特徴量算出部と、
前記注目領域における前記複数の方向のエッジ方向特徴量の分散度合が所定レベル以下であるときに、前記注目領域を前記対象物の認識対象から除外するノイズ領域除外部と
を備えたことを特徴とする。
【０００９】
かかる本発明によれば、前記エッジ画像の所定範囲に設定された前記注目領域に対して、前記エッジ方向特徴量算出部により、前記複数方向について、各方向毎のエッジ方向特徴量（例えば強度）が算出される。ここで、特定方向のエッジ方向特徴量は、(1)特定方向のエッジ点の強度、(2)特定方向のエッジ点の個数、(1)，(2)の組合わせ、等により表されるエッジ点の方向性の強さを示す指標値である。
【００１０】
そして、前記注目領域が対象物の画像部分であるときは、前記注目領域内のエッジ点は、対象物の形状に応じた一定の方向性を持って分布する。それに対して、前記注目領域が不規則なノイズによる画像部分であるときには、前記注目領域内のエッジ点は特定の方向性を持たずに不規則に分布する。そのため、前記注目領域内の前記複数方向のエッジ方向特徴量の分散度合が前記所定レベル以下であるとき（特定の方向性を有しないとき）は、前記注目領域は対象物の画像部分ではないと判断することができる。
【００１１】
そこで、前記ノイズ領域除外部は、前記注目領域における前記複数の方向のエッジ方向特徴量の分散度合が所定レベル以下であるときに、前記注目領域を前記対象物の検出対象外とする。これにより、不規則なノイズによる画像部分を、特定種別の対象物の画像部分から区別して検出対象から除外することができる。
【００１２】
また、前記ノイズ領域除外部は、前記注目領域内の前記複数の方向のエッジ方向特徴量の差が、所定値以下であるときに、前記複数方向のエッジ方向特徴量の分散度合が前記所定レベル以下であると判断するようにしてもよい。
【００１３】
次に、本発明の対象物認識方法は、
カメラによる撮像画像に基づいて、対象物を認識する対象物認識方法であって、
前記撮像画像から、周囲との輝度差が所定レベル以上であるエッジ点を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成工程と、
前記エッジ画像の所定範囲に設定された注目領域に対して、該注目領域内の複数の方向について、各方向毎のエッジ点の特徴量であるエッジ方向特徴量を算出するエッジ方向特徴量算出工程と、
前記注目領域における前記複数の方向のエッジ方向特徴量の分散度合が所定レベル以下であるときに、前記注目領域を前記対象物の認識対象から除外するノイズ領域除外工程とを含むことを特徴とする。
【００１４】
かかる本発明の対象物認識方法を、カメラを備えた車両等の実機に適用して実行することにより、上述した本発明の対象物認識装置による場合の作用効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】対象物認識装置の構成図。
【図２】複数方向についてのエッジ強度の説明図。
【図３】検出対象除外処理のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の対象物認識装置の実施形態の一例について、図１〜図３を参照して説明する。
【００１７】
図１を参照して、対象物認識装置１０は、カメラ２（カラーカメラ）、スピーカ５、表示器６等を備えた車両１に搭載されている。
【００１８】
対象物認識装置１０は、図示しないＣＰＵ、メモリ、各種インターフェース回路等により構成された電子回路ユニットであり、メモリに保持された対象物認識用のプログラムをＣＰＵで実行することにより、撮像画像取得部１１、エッジ画像生成部１２、注目領域設定部１３、エッジ方向特徴量算出部１４、ノイズ領域除外部１５、及び対象物認識部１６として機能する。なお、対象物認識装置１０によって、本発明の対象物認識方法が実施される。
【００１９】
以下、図２に示したフローチャートに従って、対象物認識装置１０による一連の処理について説明する。
【００２０】
図２のＳＴＥＰ１は、撮像画像取得部１１による処理である。撮像画像取得部１１は、カメラ２から出力される車両１の周囲（前方）の映像信号を入力して、この映像信号のカラー成分（Ｒ値，Ｇ値，Ｂ値）をデモザイキングし、各画素のデータとしてＲ値，Ｇ値，Ｂ値を有するカラーの撮像画像２１を取得する。そして、この車両１の前方の撮像画像２１のデータを画像メモリ２０に保持する。
【００２１】
続くＳＴＥＰ２は、エッジ画像生成部１２による処理である。エッジ画像生成部１２は、撮像画像２１の各画素のカラー成分を輝度に変換する処理を行って、グレースケール画像（多値画像）を生成する。なお、カメラ２がモノクロカメラであるときには、各画素の輝度からグレースケールの撮像画像が得られるので、上述したカラーの撮像画像２１からグレースケール画像２２を生成する処理は不要である。
【００２２】
また、エッジ画像生成部１２は、グレースケール画像２２からエッジ点（周囲部の画素（画像部分）との輝度差（輝度の変化量）が所定値以上である画素。輝度が暗から明に変化する正のエッジ点、及び輝度が明から暗に変化する負のエッジ点を含む）を抽出して、エッジ画像２３を生成する。
【００２３】
なお、エッジ画像生成部１２によりエッジ画像２３を生成する処理は、本発明のエッジ画像生成工程に相当する。
【００２４】
次のＳＴＥＰ３は、注目領域設定部１３による処理である。注目領域設定部１３は、エッジ画像２３に対して、ひとかたまりになっているエッジ点（以下、エッジ部分という）にラベルを付するラべリングと、近接したエッジ部分を同一物体の画像部分であるとして関連付けるクラスタリングを行う。そして、注目領域設定部１３は、歩行者（本発明の対象物に相当する）の画像部分である可能性がある画像部分を含む所定範囲を大注目領域に設定し、大注目領域に含まれる複数の小注目領域（本発明の注目領域に相当する）を設定する。
【００２５】
なお、分散値を評価するための小注目領域については、ランダムノイズサンプルと認識したい対象サンプルとを用いて、統計的に分離度が高いものを選択するとより効果的である。
【００２６】
続くＳＴＥＰ４〜ＳＴＥＰ７のループ及びＳＴＥＰ８，ＳＴＥＰ９により、ＳＴＥＰ３で設定された各小注目領域に対して、ノイズによる画像部分に対して設定された小注目領域を含む大注目領域を除外する処理が実行される。ＳＴＥＰ４〜ＳＴＥＰ７はエッジ方向特徴量算出部１４による処理であり、ＳＴＥＰ８及びＳＴＥＰ９はノイズ領域除外部１５による処理である。
【００２７】
なお、エッジ方向特徴量算出部１４による処理は、本発明のエッジ方向特徴量算出工程に相当する。また、ノイズ領域除外部１５による処理は、本発明のノイズ領域除外工程に相当する。
【００２８】
ここで、図３を参照して、注目領域の複数方向のエッジ強度について説明する。図３は、大注目領域の例として、歩行者の画像部分５１を含む大注目領域５０とノイズによる画像部分５１を含む大注目領域６０を示している。
【００２９】
エッジ方向特徴量算出部１４は、ＳＴＥＰ５で、各小注目領域の各エッジ方向のエッジ点の特徴量（エッジ方向特徴量）を算出する。本実施形態では、図３に示したように、８方向（ａ，ｂ，ｃ，…，ｈ）のエッジ方向（エッジ点の方向）のエッジ強度をエッジ方向特徴量として算出する。なお、エッジ方向特徴量として、エッジ点の個数を算出してもよい。続くＳＴＥＰ６で、エッジ方向特徴量算出部１４は、各小注目領域のエッジ方向特徴量の分散値を算出する。
【００３０】
大注目領域５０の小注目領域５２からは歩行者の肩のラインに相当するｂの方向にエッジ点が多く抽出されるため、ｂのエッジ強度のみが大きくなっている。それに対して、大注目領域６０の小注目領域６２では、特定方向に多いエッジ点は抽出されず、エッジ点の方向が分散している。そのため、８方向のエッジ強度の分散度合が小さい小注目領域は、ノイズの画像部分について設定された小注目領域であると判断することができる。
【００３１】
そこで、ノイズ領域除外部１５は、次のＳＴＥＰ８で、各小注目領域のエッジ方向特徴量（エッジ強度）の合計値若しくは平均値（本発明の複数方向のエッジ方向特徴量の分散度合に相当する）が、分散閾値Ｅｄｆ_ｔｈ（本発明の所定レベルに相当する）以下であるか否かを判断する。
【００３２】
そして、エッジ方向特徴量の分散度合が分散閾値Ｅｄｆ_ｔｈ以下であるときにはＳＴＥＰ９に分岐し、ノイズ領域除外部１５は、大注目領域を認識対象から除外して処理を終了する。一方、エッジ方向特徴量の分散度合が分散閾値Ｅｄｆ_ｔｈよりも大きいときには、ノイズ領域除外部１５は、大注目領域を認識対象から除外せずに処理を終了する。
【００３３】
なお、８方向のエッジ強度の差に代えて、８方向のエッジ強度の最大値と最小値との差等の他の算出値を、エッジ強度の分散度合として用いてもよい。
【００３４】
対象物認識部１６は、ＳＴＥＰ４〜ＳＴＥＰ９の処理により、歩行者の認識を行うための対象から除外されなかった小領域に対して、特徴量抽出等の処理を行って、歩行者を認識する。対象物認識部１６は、車両１の前方に設定された監視領域内に存在する歩行者を認識したときに、スピーカ５からの警報音の出力、表示器６への警報表示等を行って、運転者に注意を促す。
【００３５】
なお、本実施形態では、歩行者を対象物とする例を示したが、車両、野生動物等を対象物とする場合にも、同様にして本発明を適用することができる。
【符号の説明】
【００３６】
１…車両、１１…撮像画像取得部、１２…エッジ画像生成部、１３…注目領域設定部、１４…エッジ方向特徴量算出部、１５…ノイズ領域除外部、１６…対象物認識部、２０…画像メモリ、２１…撮像画像、２２…グレースケール画像、２３…エッジ画像。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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