(57)【要約】【課題】屋外の自然環境下における撮像装置の透過面の汚れを精度良く判定すること。【解決手段】判定装置１００は、カメラ１０から特定の対象を撮像した画像データを取得し、画像データを２値化して、画像データの領域を第１の領域と第２の領域とに分ける。判定装置１００は、第１の領域の輝度と第２の領域の輝度との第１の比を算出し、記憶部に予め記憶された第１の領域の反射率と第２の領域の反射率との第２の比と、第１の比との差分を基にして、警告を通知するか否かを判定する。【選択図】図１
2017139692.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置から特定の対象を撮像した画像データを取得し、
前記画像データを２値化して、前記画像データの領域を第１の領域と第２の領域とに分け、
前記第１の領域の輝度と前記第２の領域の輝度との第１の比を算出し、
記憶部に予め記憶された前記第１の領域の反射率と前記第２の領域の反射率との第２の比と、前記第１の比との差分に基づいて、警告を通知するか否かを判定する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
【請求項２】
前記画像データを取得する度に、前記第１の比を算出する処理を繰り返し実行し、複数の第１の比を基にして、前記第２の比を更新する処理を更に実行することを特徴とする請求項１に記載の判定プログラム。
【請求項３】
前記撮像装置は、２つ以上の波長帯の画像データを撮像する機構を有し、
前記記憶部は、２つ以上の波長帯毎に、異なる第２の比を記憶し、
前記判定する処理は、異なる第２の比から第２の比を選択し、選択した第２の比と、前記第１の比との差分を基にして、警告を通知するか否かを判定することを特徴とする請求項１または２に記載の判定プログラム。
【請求項４】
前記記憶部は、前記撮像装置の撮像方向を示す第１ベクトルの情報を記憶し、
前記判定する処理は、前記撮像装置から光源の方向を示す第２ベクトルと、前記第１ベクトルとのなす角が閾値未満である間に、前記第２の比と、前記第１の比との差分を基にして、警告を通知するか否かを判定することを特徴とする請求項１、２または３に記載の判定プログラム。
【請求項５】
コンピュータが実行する判定方法であって、
撮像装置から特定の対象を撮像した画像データを取得し、
前記画像データを２値化して、前記画像データの領域を第１の領域と第２の領域とに分け、
前記第１の領域の輝度と前記第２の領域の輝度との第１の比を算出し、
記憶部に予め記憶された前記第１の領域の反射率と前記第２の領域の反射率との第２の比と、前記第１の比との差分に基づいて、警告を通知するか否かを判定する
処理を実行させることを特徴とする判定方法。
【請求項６】
撮像方向に透過面を有する撮像装置から特定の対象を撮像した画像データを取得する取得部と、
前記画像データを２値化して、前記画像データの領域を第１の領域と第２の領域とに分け、前記第１の領域の輝度と前記第２の領域の輝度との第１の比を算出する算出部と、
前記第１の領域の反射率と前記第２の領域の反射率との第２の比を記憶する記憶部と、
前記第１の比と前記第２の比との差分に基づいて、警告を通知するか否かを判定する判定部と
を有することを特徴とする判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定プログラム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、様々な場所で監視カメラが用いられている。監視カメラで撮影された画像データは、対象物を検出する処理など、目的に応じて、様々な画像処理が行われる。ここで、監視カメラの撮像方向に位置する監視カメラの透過面が汚れると、汚れの影響により、適切に画像を撮影することができなくなる。例えば、透過面は、監視カメラのレンズや、レンズを保護するガラス面等に対応する。
【０００３】
透過面に泥等が付着すると、泥により光が遮断され、対象物が写らなくなる。また、透過面にほこりが付着すると、対象を映すことができるものの、ほこりの影響による光の乱反射により、画像全体の輝度が上昇し、適切な画像処理を実行することができない場合がある。
【０００４】
ここで、監視カメラの透過面に付着した泥等の汚れは、画像データに映し出されるため、監視カメラの画像を参照する監視員等が容易に見つけることができる。しかし、透過面にほこりが付着しているか否かを、監視員が画像データを参照することにより判断することは、難しい。
【０００５】
この問題に対して、従来技術１が存在する。従来技術１では、ＬＥＤ（Light  Emitting  Diode）をレンズの内側に配置し、ＬＥＤがオンの時の画像データと、ＬＥＤがオフの時の画像データとの差分から、付着物を検出する。従来技術１を用いることで、例えば、透過面に付着したほこりなどを検出することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−１７７７４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述した従来技術では、既存の装置によって、透過面の汚れを検出することができないという問題がある。
【０００８】
例えば、上述した従来技術１では、ＬＥＤをレンズの内側に配置することが前提になっており、既存の装置をそのまま利用して、透過面の汚れを検出することができない。また、透過面にほこりが付着すると、画像全体の輝度が上昇することに着目し、輝度値の比較によって、汚れを検出することも考えられるが、屋外の自然環境下では、基準となる輝度値を一意に定めることができず、汚れを精度良く検出することは難しい。
【０００９】
１つの側面では、本発明は、屋外の自然環境下における撮像装置の透過面の汚れを精度良く判定することができる判定プログラム、判定方法および判定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】
【００１０】
第１の案では、コンピュータが、下記の処理を実行する。コンピュータは、撮像装置から特定の対象を撮像した画像データを取得する。コンピュータは、画像データを２値化して、画像データの領域を第１の領域と第２の領域とに分ける。コンピュータは、第１の領域の輝度と第２の領域の輝度との第１の比を算出する。コンピュータは、記憶部に予め記憶された第１の領域の反射率と第２の領域の反射率との第２の比と、第１の比との差分に基づいて、警告を通知するか否かを判定する。
【発明の効果】
【００１１】
屋外の自然環境下における撮像装置の透過面の汚れを精度良く判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本実施例１に係るシステムの一例を示す図である。
【図２】図２は、本実施例１に係る判定装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、本実施例１に係る算出部の処理を説明するための図である。
【図４】図４は、本実施例１に係る判定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、本実施例２に係る判定装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図６】図６は、本実施例２に係る判定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、本実施例３に係るシステムの一例を示す図である。
【図８】図８は、本実施例３に係る判定装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図９】図９は、本実施例３に係る判定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、本実施例４に係る判定装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図１１】図１１は、本実施例４に係る判定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、判定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、本願の開示する判定プログラム、判定方法および判定装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例１】
【００１４】
図１は、本実施例１に係るシステムの一例を示す図である。図１に示すように、このシステムは、カメラ１０と、判定装置１００とを有する。カメラ１０および判定装置１００は、ネットワーク５０を介して相互に接続される。判定装置１００は、カメラ１０以外のカメラに接続されていても良い。また、判定装置１００は、カメラ１０に直接接続されていても良い。
【００１５】
カメラ１０は、撮像範囲の画像を撮影するカメラである。例えば、カメラ１０の撮像方向には、透過面１０ａが配置されている。透過面１０ａは、カメラ１０のレンズ、レンズを保護するガラス面、プラスチック面等に対応するものである。カメラ１０は、撮影した画像のデータを、ネットワーク５０を介して、判定装置１００に送信する。以下の説明では、画像のデータを、画像データと表記する。
【００１６】
判定装置１００は、カメラ１０から画像データを取得し、画像データに含まれる明領域および暗領域の輝度の比と、予め保持する反射率の比とを比較して、透過面１０ａが汚れているか否かを判定する装置である。判定装置１００は、透過面１０ａが汚れていると判定した場合には、図示しない外部装置に、警告を通知する。
【００１７】
図２は、本実施例１に係る判定装置の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、この判定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【００１８】
通信部１１０は、ネットワーク５０を介して、カメラ１０または外部装置とデータ通信を実行する処理部である。通信部１１０は、例えば、通信装置に対応する。後述する制御部１３０は、通信部１１０を介して、カメラ１０または外部装置とデータをやり取りする。
【００１９】
記憶部１２０は、反射率情報１２１を有する。記憶部１２０は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子や、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などの記憶装置に対応する。
【００２０】
反射率情報１２１は、所定の物体の明領域の反射率Ｒ１と、所定の物体の暗領域の反射率Ｒ２との比「Ｒ１／Ｒ２」の情報である。この反射率情報１２１は、予め、管理者等に設定される情報である。例えば、所定の物体を車両のナンバープレートとすると、明領域の反射率Ｒ１は、ナンバープレートの文字が書かれていない白い領域の反射率である。暗領域の反射率Ｒ２は、ナンバープレートの数字が記載された領域の反射率である。
【００２１】
制御部１３０は、取得部１３１と、算出部１３２と、判定部１３３とを有する。制御部１３０は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積装置に対応する。また、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路に対応する。
【００２２】
取得部１３１は、カメラ１０から画像データを取得する処理部である。取得部１３１は、取得した画像データを、算出部１３２に出力する。なお、取得部１３１は、下記に示す処理を更に実行しても良い。
【００２３】
取得部１３１は、画像データに所定の対象物が含まれているか否かを判定し、所定の対象物が含まれている場合に、画像データ上の対象物が含まれる領域を切り出し、切り出した領域の画像データを、算出部１３２に出力する。例えば、対象物をナンバープレートとすると、取得部１３１は、ナンバープレートの特徴を表すテンプレートと、画像データとを比較することで、テンプレートが含まれる画像データの領域を検出する。
【００２４】
算出部１３２は、画像データを２値化して、画像データの領域を明領域と暗領域に分ける。算出部１３２は、隣接する明領域と暗領域とを選択し、明領域の輝度値Ｋ１と、暗領域の輝度値Ｋ２とを特定し、輝度比「Ｋ１／Ｋ２」を算出する。算出部１３２は、輝度比の情報を、判定部１３３に出力する。
【００２５】
図３は、本実施例１に係る算出部の処理を説明するための図である。図３に示す画像データ６０には、暗領域６１〜６９が含まれる。画像データ６０の領域のうち、暗領域６１〜６９以外の領域は、明領域となる。例えば、算出部１３２は、画像データ６０に含まれる領域のうち、輝度値が閾値以上となる領域を「１」、輝度値が閾値未満となる領域を「０」に設定することで、２値化を行う。輝度値が閾値以上となる領域は、明領域となる。輝度値が閾値未満となる領域は、暗領域となる。
【００２６】
算出部１３２は、明領域と暗領域とが隣接する領域を特定する。例えば、図３に示す例では、算出部１３２は、領域７０を選択する。算出部１３２は、明領域７０ａの輝度値の平均を、明領域の輝度値Ｋ１として算出する。算出部１３２は、明領域７０ｂの輝度値の平均を、明領域の輝度値Ｋ２として算出する。なお、算出部１３２は、２値化する前の画像データを保持しておき、かかる画像データの輝度値を用いても良い。ここでは、明領域と暗領域とが隣接する領域として、領域７０を選択する例について説明したが、算出部１３２は、明領域と暗領域とが隣接していれば、どのような領域を選択しても良い。
【００２７】
判定部１３３は、輝度比「Ｋ１／Ｋ２」と、反射率情報１２１の比「Ｒ１／Ｒ２」とを基にして、警告を通知するか否かを判定する処理部である。例えば、判定部１３３は、式（１）の条件を満たす場合に、カメラ１０の透過面１０ａが汚れていると判定し、警告を外部装置に通知する。
【００２８】
｜Ｒ１／Ｒ２−Ｋ１／Ｋ２｜＞閾値Ｔ・・・（１）
【００２９】
ここで、判定装置１００の処理の補足説明を行う。明領域と暗領域の反射率の比をｋとし、透過面１０ａの汚れがない環境下での明領域と暗領域の輝度値をそれぞれｘ、ｋｘとする。
【００３０】
日照変化またはカメラ絞りの変化等で画像全体の明るさが変わったとき、変化の倍率をｍとすると、各領域の輝度値はｍｘ、ｍｋｘとなり、輝度の差分は変わるが、輝度比は変わらない。
【００３１】
透過面１０ａにほこりなどが付着し、そこに環境光があたった場合、環境光の乱反射による露光量をＣとすると、各領域の輝度値は（ｘ＋Ｃ）、（ｋｘ＋Ｃ）となり、輝度の差分は変わらないが、輝度比が変化する。このため、輝度値の比に基づいて、日照変化とガラスの汚れとを区別することは可能であり、式（１）を用いることで、透過面１０ａの汚れを検出することができる。
【００３２】
次に、本実施例１に係る判定装置１００の処理手順について説明する。図４は、本実施例１に係る判定装置の処理手順を示すフローチャートである。図４に示すように、判定装置１００の取得部１３１は、画像データを取得する（ステップＳ１０１）。取得部１３１は、対象物を切り出し、判定装置１００の算出部１３２は、切り出した画像データを２値化する（ステップＳ１０２）。
【００３３】
算出部１３２は、明領域および暗領域を特定する（ステップＳ１０３）。算出部１３２は、隣接する明領域および暗領域の輝度値を計測する（ステップＳ１０４）。算出部１３２は、明領域と暗領域との輝度比を計算する（ステップＳ１０５）。
【００３４】
判定装置１００の判定部１３３は、輝度比と理論値との差分を計算する（ステップＳ１０６）。ステップＳ１０６に示す理論値は、反射率情報１２１の比「Ｒ１／Ｒ２」に対応する。判定部１３３は、差分が閾値以上である場合には（ステップＳ１０７，Ｙｅｓ）、カメラ１０の透過面１０ａが汚れていると判定する（ステップＳ１０８）。一方、判定部１３３は、差分が閾値以上でない場合には（ステップＳ１０７，Ｎｏ）、カメラ１０の透過面１０ａが汚れていないと判定する（ステップＳ１０９）。
【００３５】
次に、本実施例１に係る判定装置１００の効果について説明する。判定装置１００は、カメラ１０によって撮影された画像データに含まれる明領域の輝度値と暗領域の輝度値との比と、理論値との比較により、カメラ１０の透過面１０ａが汚れているか否かを判定する。このため、屋外の自然環境下におけるカメラ１０の透過面１０ａの汚れを精度良く判定することができる。また、判定装置１００は、カメラ１０にＬＥＤ等の装置を配置すること無く、判定を行うことができるので、費用を抑えることができる。
【実施例２】
【００３６】
次に、本実施例２に係る判定装置の構成について説明する。図示を省略するが、本実施例２に係る判定装置は、図１に示した判定装置１００と同様にして、カメラ１０に接続され、カメラ１０から画像データを受信する。
【００３７】
図５は、本実施例２に係る判定装置の構成を示す機能ブロック図である。図５に示すように、判定装置２００は、通信部２１０と、記憶部２２０と、制御部２３０とを有する。
【００３８】
通信部２１０は、ネットワークを介して、カメラ１０または外部装置とデータ通信を実行する処理部である。通信部２１０は、例えば、通信装置に対応する。後述する制御部２３０は、通信部２１０を介して、カメラ１０または外部装置とデータをやり取りする。
【００３９】
記憶部２２０は、輝度比情報２２１を有する。記憶部１２０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子や、ＨＤＤなどの記憶装置に対応する。
【００４０】
輝度比情報２２１は、学習モード時に特定される、明領域の輝度値Ｋ１と暗領域の輝度値Ｋ２との比「Ｋ１／Ｋ２」の統計値である。輝度比情報２２１は、後述するように、学習モード時において、学習部２３３に生成される。
【００４１】
制御部２３０は、取得部２３１と、算出部２３２と、学習部２３３と、判定部２３４とを有する。制御部２３０は、ＡＳＩＣや、ＦＰＧＡなどの集積装置に対応する。また、制御部２３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等の電子回路に対応する。
【００４２】
取得部２３１は、カメラ１０から画像データを取得する処理部である。取得部２３１は、取得した画像データを、算出部２３２に出力する。なお、取得部２３１は、下記に示す処理を更に実行しても良い。
【００４３】
取得部２３１は、画像データに所定の対象物が含まれているか否かを判定し、所定の対象物が含まれている場合に、画像データ上の対象物が含まれる領域を切り出し、切り出した領域の画像データを、算出部２３２に出力する。例えば、対象物をナンバープレートとすると、取得部２３１は、ナンバープレートの特徴を表すテンプレートと、画像データとを比較することで、テンプレートが含まれる画像データの領域を検出する。
【００４４】
算出部２３２は、画像データを２値化して、画像データの領域を明領域と暗領域に分ける。算出部２３２は、隣接する明領域と暗領域とを選択し、明領域の輝度値Ｋ１と、暗領域の輝度値Ｋ２とを特定し、輝度比「Ｋ１／Ｋ２」を算出する。算出部２３２が、輝度比を算出する処理は、実施例１で説明した算出部１３２の処理と同様である。
【００４５】
現在のモードが学習モードである場合には、算出部２３２は、輝度比の情報を、学習部２３３に出力する。現在のモードが、汚れ検出モードである場合には、算出部２３２は、輝度比の情報を、判定部２３４に出力する。現在のモードが、学習モードであるか、汚れ検出モードであるかの情報は、事前に外部装置から通知されるものとする。また、学習モードである期間は、透過面１０ａが汚れていないことを前提とする。
【００４６】
学習部２３３は、学習モード時において、算出部２３２から出力される各輝度比の統計値を算出することで、輝度比情報２２１を生成する処理部である。学習部２３３は、生成した輝度比情報２２１を、記憶部２２０に格納する。
【００４７】
例えば、学習部２３３は、学習モードの期間中に受信する各輝度比の平均値を、輝度比情報２２１として生成しても良い。または、学習部２３３は、学習モードの期間中に受信する各輝度値の中央値を、輝度比情報２２１として生成しても良い。または、学習部２３３は、学習モードの期間中に受信する各輝度値の最頻値を、輝度比情報２２１として生成しても良い。
【００４８】
判定部２３４は、汚れ検出モード時において、輝度比「Ｋ１／Ｋ２」と、輝度比情報２２１の値とを基にして、警告を通知するか否かを判定する処理部である。判定部２３４は、式（２）の条件を満たす場合に、カメラ１０の透過面１０ａが汚れていると判定し、警告を外部装置に通知する。
【００４９】
｜輝度比情報２２１の値−Ｋ１／Ｋ２｜＞閾値Ｔ・・・（２）
【００５０】
次に、本実施例２に係る判定装置２００の処理手順について説明する。図６は、本実施例２に係る判定装置の処理手順を示すフローチャートである。図６に示すように、判定装置２００の取得部２３１は、画像データを取得する（ステップＳ２０１）。取得部２３１は、対象物を切り出し、判定装置２００の算出部２３２は、切り出した画像データを２値化する（ステップＳ２０２）。
【００５１】
算出部２３２は、明領域および暗領域を特定する（ステップＳ２０３）。算出部２３２は、隣接する明領域および暗領域の輝度値を計測する（ステップＳ２０４）。算出部２３２は、明領域と暗領域との輝度比を計算する（ステップＳ２０５）。
【００５２】
現在のモードが学習モードである場合には（ステップＳ２０６，Ｙｅｓ）、判定装置２００の学習部２３３は、輝度比情報２２１を生成する（ステップＳ２０７）。例えば、ステップＳ２０７において、学習部２３３は、算出部２３２から輝度比の情報を受け付け、複数の輝度比の統計値を算出することで、輝度比情報２２１を生成する。
【００５３】
現在のモードが学習モードでない場合には（ステップＳ２０６，Ｎｏ）、判定装置２００の判定部２３４は、輝度比と輝度比情報の値との差分を計算する（ステップＳ２０８）。判定部２３４は、差分が閾値以上である場合には（ステップＳ２０９，Ｙｅｓ）、カメラ１０の透過面１０ａが汚れていると判定する（ステップＳ２１０）。一方、判定部２３４は、差分が閾値以上でない場合には（ステップＳ２０９，Ｎｏ）、カメラ１０の透過面１０ａが汚れていないと判定する（ステップＳ２１１）。
【００５４】
次に、本実施例２に係る判定装置２００の効果について説明する。判定装置２００は、学習モード時において、輝度比情報２２１を生成しておき、輝度比情報を基にして、カメラ１０の透過面１０ａが汚れているか否かを判定する。このため、反射率の比が不明な対象物を撮影する場合であっても、カメラ１０の透過面１０ａの汚れを精度良く判定することができる。
【実施例３】
【００５５】
次に、本実施例３に係る判定装置の構成について説明する。図７は、本実施例３に係るシステムの一例を示す図である。図７に示すように、このシステムは、カメラ１５と、判定装置３００とを有する。カメラ１５および判定装置３００は、ネットワーク５０を介して相互に接続される。判定装置３００は、カメラ１５以外のカメラに接続されていても良い。また、判定装置３００は、カメラ１５に直接接続されていても良い。
【００５６】
カメラ１５は、撮像範囲の画像を撮影するカメラである。例えば、カメラ１５の撮像方向には、透過面１５ａが配置されている。透過面１５ａは、カメラ１５のレンズ、レンズを保護するガラス面、プラスチック面等に対応するものである。カメラ１５は、撮影した画像のデータを、ネットワーク５０を介して、判定装置３００に送信する。ここで、カメラ１５は、２つ以上の波長帯の画像を撮影する機構を有する。
【００５７】
例えば、カメラ１５は、可視光で撮影した画像のデータと、近赤外光で撮影した画像のデータを、判定装置に送信する。以下の説明では、適宜、可視光で撮影した画像のデータを、第１画像データと表記し、近赤外光で撮影した画像のデータを、第２画像データと表記する。
【００５８】
カメラ１５は、第１画像データおよび第２画像データの双方を、判定装置３００に送信しても良いし、照度に応じて、第１画像データまたは第２画像データの一方を選択して、判定装置３００に送信しても良い。例えば、カメラ１５は、照度センサを有し、照度センサによる照度が閾値以上である場合には、第１画像データを判定装置３００に送信する。カメラ１５は、照度センサによる照度が閾値未満である場合には、第２画像データを判定装置３００に送信する。
【００５９】
図８は、本実施例３に係る判定装置の構成を示す機能ブロック図である。図８に示すように、この判定装置３００は、通信部３１０と、記憶部３２０と、制御部３３０とを有する。
【００６０】
通信部３１０は、ネットワーク５０を介して、カメラ１５または外部装置とデータ通信を実行する処理部である。通信部３１０は、例えば、通信装置に対応する。後述する制御部３３０は、通信部３１０を介して、カメラ１５または外部装置とデータをやり取りする。
【００６１】
記憶部３２０は、輝度比情報テーブル３２１を有する。ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子や、ＨＤＤなどの記憶装置に対応する。
【００６２】
輝度比情報テーブル３２１は、可視光モードで使用する第１輝度比情報と、近赤外光モードで使用する第２輝度比情報とを保持するテーブルである。第１輝度比情報は、第１画像データに含まれる、明領域の輝度値Ｋａ１と暗領域の輝度値Ｋａ２との比「Ｋａ１／Ｋａ２」の値である。第２輝度比情報は、第２画像データに含まれる、明領域の輝度値Ｋｂ１と暗領域の輝度値Ｋｂ２との比「Ｋｂ１／Ｋｂ２」の値である。
【００６３】
制御部３３０は、取得部３３１と、算出部３３２と、選択部３３３と、判定部３３４とを有する。制御部３３０は、ＡＳＩＣや、ＦＰＧＡなどの集積装置に対応する。また、制御部３３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等の電子回路に対応する。
【００６４】
取得部３３１は、カメラ１５から第１画像データおよび第２画像データを取得する処理部である。取得部３３１は、取得した第１画像データおよび第２画像データを、算出部３３２に出力する。なお、取得部３３１は、下記に示す処理を更に実行しても良い。以下の説明では、第１画像データおよび第２画像データをまとめて、適宜、画像データと表記する。
【００６５】
取得部３３１は、画像データに所定の対象物が含まれているか否かを判定し、所定の対象物が含まれている場合に、画像データ上の対象物が含まれる領域を切り出し、切り出した領域の画像データを、算出部３３２に出力する。例えば、対象物をナンバープレートとすると、取得部３３１は、ナンバープレートの特徴を表すテンプレートと、画像データとを比較することで、テンプレートが含まれる画像データの領域を検出する。
【００６６】
算出部３３２は、画像データを２値化して、画像データの領域を明領域と暗領域に分ける。算出部３３２は、第１画像データについて、隣接する明領域と暗領域とを選択し、明領域の輝度値ＫＡ１と暗領域の輝度値ＫＡ２とを特定し、第１輝度比「ＫＡ１／ＫＡ２」を算出する。算出部３３２は、第１輝度比の情報を、判定部３３４に出力する。
【００６７】
算出部３３２は、第２画像データについて、隣接する明領域と暗領域とを選択し、明領域の輝度値ＫＢ１と暗領域の輝度値ＫＢ２とを特定し、第２輝度比「ＫＢ１／ＫＢ２」を算出する。算出部３３２は、第２輝度比の情報を、判定部３３４に出力する。
【００６８】
選択部３３３は、現在のモードに基づいて、輝度比情報テーブル３２１に格納された第１輝度比情報と、第２輝度比情報とのいずれか一方を選択し、選択した輝度比情報を、判定部３３４に出力する処理部である。具体的に、現在のモードが可視光モードである場合には、選択部３３３は、第１輝度比情報を判定部３３４に出力する。現在のモードが近赤外光モードである場合には、選択部３３３は、第２輝度比情報を判定部３３４に出力する。
【００６９】
選択部３３３は、現在のモードが可視光モードであるか、近赤外光モードであるかの情報を、外部装置から受信しても良いし、照度センサを用いて、選択部３３３が、現在のモードを判定しても良い。例えば、選択部３３３は、照度センサを有し、照度センサによる照度が閾値以上である場合には、現在のモードが可視光モードであると判定する。選択部３３３は、照度センサによる照度が閾値未満である場合には、現在のモードが近赤外光モードであると判定する。
【００７０】
また、選択部３３３は、時刻に応じて、現在のモードを判定しても良い。例えば、選択部３３３は、７時〜１６時５９分の間は、可視光モードであると判定する。選択部３３３は、１７時〜６時５９分の間は、近赤外光モードであると判定する。なお、現在のモードを判定するための時間帯は、季節等により、管理者が適宜変更してもよい。また、選択部３３３は、判定部３３４に、現在のモードを通知しても良い。
【００７１】
判定部３３４は、現在のモードと、算出部３３２から取得する輝度比と、選択部３３３から取得する輝度比情報とを基にして、警告を通知するか否かを判定する処理部である。
【００７２】
現在のモードが、可視光モードである場合の判定部３３４の処理について説明する。判定部３３４は、第１輝度比「ＫＡ１／ＫＡ２」と、第１輝度比情報「Ｋａ１／Ｋａ２」とを比較して、式（３）の条件を満たす場合に、カメラ１５の透過面１５ａが汚れていると判定し、警告を外部装置に通知する。
【００７３】
｜ＫＡ１／ＫＡ２−Ｋａ１／Ｋａ２｜＞閾値ＴＡ・・・（３）
【００７４】
現在のモードが、近赤外光モードである場合の判定部３３４の処理について説明する。判定部３３４は、第２輝度比「ＫＢ１／ＫＢ２」と、第２輝度比情報「Ｋｂ１／Ｋｂ２」とを比較して、式（４）の条件を満たす場合に、カメラ１５の透過面１５ａが汚れていると判定し、警告を外部装置に通知する。
【００７５】
｜ＫＢ１／ＫＢ２−Ｋｂ１／Ｋｂ２｜＞閾値ＴＢ・・・（４）
【００７６】
次に、本実施例３に係る判定装置３００の処理手順について説明する。図９は、本実施例３に係る判定装置の処理手順を示すフローチャートである。図９に示すように、判定装置３００の取得部３３１は、画像データを取得する（ステップＳ３０１）。取得部３３１は、対象物を切り出し、判定装置３００の算出部３３２は、切り出した画像データを２値化する（ステップＳ３０２）。
【００７７】
算出部３３２は、明領域および暗領域を特定する（ステップＳ３０３）。算出部３３２は、隣接する明領域および暗領域の輝度値を計測する（ステップＳ３０４）。算出部３３２は、明領域と暗領域との輝度比を計算する（ステップＳ３０５）。ステップＳ３０５において、算出部３３２は、第１輝度比と、第２輝度比とを算出する。
【００７８】
判定装置３００の選択部３３３は、可視光モードであるか否かを判定する（ステップＳ３０６）。選択部３３３は、可視光モードである場合には（ステップＳ３０６，Ｙｅｓ）、第１輝度比情報を選択する（ステップＳ３０７）。判定部３３４は、第１輝度比情報と、第１輝度比との差分を計算し（ステップＳ３０８）、ステップＳ３１１に移行する。
【００７９】
ステップＳ３０６において、選択部３３３は、可視光モードでない場合には（ステップＳ３０６，Ｎｏ）、第２輝度比情報を選択する（ステップＳ３０９）。判定部３３４は、第２輝度比情報と、第２輝度比との差分を計算し（ステップＳ３１０）、ステップＳ３１１に移行する。
【００８０】
判定部３３４は、差分が閾値以上である場合には（ステップＳ３１１，Ｙｅｓ）、カメラ１５の透過面１５ａが汚れていると判定する（ステップＳ３１２）。差分が閾値未満である場合には（ステップＳ３１１，Ｎｏ）、カメラ１５の透過面１５ａが汚れていないと判定する（ステップＳ３１３）。
【００８１】
次に、本実施例３に係る判定装置３００の効果について説明する。判定装置３００は、現在のモードに応じて、輝度比情報テーブル３２１から、第１輝度比情報または第２輝度比情報のうち一方を選択し、選択した輝度比情報と、画像データの輝度比とを基にして、警告を出力するか否かを判定する。このため、自然環境下における照度によらず、透過面１５ａの汚れを適切に判定することができる。
【００８２】
なお、判定装置３００は、実施例２で説明した学習部２３３と同様の機能を有していても良い。判定装置３００の学習部は、学習モード時において、算出部３３２から出力される各輝度比の統計値を算出することで、輝度比情報テーブル３２１の第１輝度比情報、第２輝度比情報を生成する。例えば、学習部は、学習モード期間中に算出部３３２から出力される第１輝度比の統計値を算出することで、第１輝度比情報を生成する。学習部は、学習モード期間中に算出部３３２から出力される第２輝度比の統計値を算出することで、第２輝度比情報を生成する。
【実施例４】
【００８３】
次に、本実施例４に係る判定装置の構成について説明する。図示を省略するが、本実施例４に係る判定装置は、図１等に示した判定装置１００と同様にして、カメラ１０に接続され、カメラ１０から画像データを受信する。
【００８４】
図１０は、本実施例４に係る判定装置の構成を示す機能ブロック図である。図１０に示すように、判定装置４００は、通信部４１０と、記憶部４２０と、制御部４３０とを有する。
【００８５】
通信部４１０は、ネットワークを介して、カメラ１０または外部装置とデータ通信を実行する処理部である。通信部４１０は、例えば、通信装置に対応する。後述する制御部４３０は、通信部４１０を介して、カメラ１０または外部装置とデータをやり取りする。
【００８６】
記憶部４２０は、輝度比情報４２１と、撮影方向情報４２２と、光源情報４２３とを有する。記憶部４２０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子や、ＨＤＤなどの記憶装置に対応する。
【００８７】
輝度比情報４２１は、予め設定される明領域の輝度値Ｋ１と暗領域の輝度値Ｋ２との比「Ｋ１／Ｋ２」の統計値である。ここでは説明を省略するが、判定装置４００は、実施例２で説明した学習部２３３と同様の処理を実行することで、輝度比情報４２１を生成しても良い。
【００８８】
撮影方向情報４２２は、カメラ１０の撮影方向を示す方向ベクトルの情報である。
【００８９】
光源情報４２３は、時刻と光源の位置との対応関係を示す情報である。例えば、光源の位置は、カメラ１０の位置を基準とした太陽の位置を示す。
【００９０】
制御部４３０は、取得部４３１と、算出部４３２と、判定部４３３とを有する。制御部４３０は、ＡＳＩＣや、ＦＰＧＡなどの集積装置に対応する。また、制御部４３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等の電子回路に対応する。
【００９１】
取得部４３１は、カメラ１０から画像データを取得する処理部である。取得部４３１は、取得した画像データを、算出部４３２に出力する。なお、取得部４３１は、下記に示す処理を更に実行しても良い。
【００９２】
取得部４３１は、画像データに所定の対象物が含まれているか否かを判定し、所定の対象物が含まれている場合に、画像データ上の対象物が含まれる領域を切り出し、切り出した領域の画像のデータを、算出部４３２に出力する。例えば、対象物をナンバープレートとすると、取得部４３１は、ナンバープレートの特徴を表すテンプレートと、画像データとを比較することで、テンプレートが含まれる画像データの領域を検出する。
【００９３】
算出部４３２は、画像データを２値化して、画像データの領域を明領域と暗領域に分ける。算出部４３２は、隣接する明領域と暗領域とを選択し、明領域の輝度値Ｋ１と、暗領域の輝度値Ｋ２とを特定し、輝度比「Ｋ１／Ｋ２」を算出する。算出部４３２が、輝度比を算出する処理は、実施例１で説明した算出部１３２の処理と同様である。
【００９４】
判定部４３３は、撮影方向情報４２２および光源情報４２３を基にして、透過面１０ａの汚れ判定を行うか否かを判定する。判定部４３３は、汚れ判定を行うと判定した場合に限り、輝度比「Ｋ１／Ｋ２」と、輝度比情報４２１の値とを基にして、警告を通知するか否かを判定する。例えば、判定部４３３は、式（５）の条件を満たす場合に、カメラ１０の透過面１０ａが汚れていると判定し、警告を外部装置に通知する。
【００９５】
｜輝度比情報４２１の値−Ｋ１／Ｋ２｜＞閾値Ｔ・・・（５）
【００９６】
ここで、判定部４３３が、撮影方向情報４２２および光源情報４２３を基にして、透過面１０ａの汚れ判定を行うか否かを判定する処理の一例について説明する。なお、判定部４３３は、図示しないタイマに接続されており、タイマから現在時刻を取得するものとする。
【００９７】
判定部４３３は、現在時刻と、光源情報４２３とを比較して、現在時刻の光源位置を特定し、カメラ１０から光源位置に向かう光源ベクトルを特定する。判定部４３３は、撮影方向情報４２２から、カメラ１０の撮影方向を示す方向ベクトルを取得する。判定部４３３は、方向ベクトルと光源ベクトルとのなす角が、所定角度未満である場合に、透過面１０ａの汚れ判定を行うと判定する。
【００９８】
次に、本実施例４に係る判定装置４００の処理手順について説明する。図１１は、本実施例４に係る判定装置の処理手順を示すフローチャートである。図１１に示すように、判定装置４００の判定部４３３は、光源ベクトルと、方向ベクトルとのなす角を計算する（ステップＳ４０１）。判定部４３３は、なす角が所定角度未満でない場合には（ステップＳ４０２，Ｎｏ）、処理を終了する。
【００９９】
判定部４３３は、なす角が所定角度未満である場合には（ステップＳ４０２，Ｙｅｓ）、ステップＳ４０３に移行する。判定装置４００の取得部４３１は、画像データを取得する（ステップＳ４０３）。取得部４３１は、対象物を切り出し、判定装置４００の算出部４３２は、切り出した画像データを２値化する（ステップＳ４０４）。
【０１００】
算出部４３２は、明領域および暗領域を特定する（ステップＳ４０５）。算出部４３２は、隣接する明領域および暗領域の輝度値を計測する（ステップＳ４０６）。算出部４３２は、明領域と暗領域との輝度比を計算する（ステップＳ４０７）。
【０１０１】
判定部４３３は、輝度比と輝度比情報４２１の値との差分を計算する（ステップＳ４０８）。判定部４３３は、差分が閾値以上である場合には（ステップＳ４０９，Ｙｅｓ）、カメラ１０の透過面１０ａが汚れていると判定する（ステップＳ４１０）。一方、判定部４３３は、差分が閾値以上でない場合には（ステップＳ４０９，Ｎｏ）、カメラ１０の透過面１０ａが汚れていないと判定する（ステップＳ４１１）。
【０１０２】
次に、本実施例４に係る判定装置４００の効果について説明する。判定装置４００は、撮影方向情報４２２と、光源情報４２３とを基にして、光源ベクトルと、方向ベクトルとのなす角を計算する。判定装置４００は、なす角が所定角度未満である場合に、透過面１０ａの汚れ判定を行う。例えば、なす角が所定角度未満である場合には、透過面１０ａにあたる光の量が増え、乱反射が発生しやすくなる。このような条件の下、汚れ判定を行うことで、汚れている場合と、汚れていない場合とで、輝度比の値が大きく変化し、判定精度が向上する。
【０１０３】
次に、上記実施例に示した判定装置１００，２００，３００，４００と同様の機能を実現する判定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。図１２は、判定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【０１０４】
図１２に示すように、コンピュータ４００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ４０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置４０２と、ディスプレイ４０３とを有する。また、コンピュータ４００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る読み取り装置４０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインターフェース装置４０５とを有する。また、インターフェース装置４０５は、カメラに接続されていても良い。また、コンピュータ４００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ４０６と、ハードディスク装置４０７とを有する。そして、各装置４０１〜４０７は、バス４０８に接続される。
【０１０５】
ハードディスク装置４０７は、取得プログラム４０７ａ、算出プログラム４０７ｂ、学習プログラム４０７ｃ、判定プログラム４０７ｄを有する。ＣＰＵ４０１は、取得プログラム４０７ａ、算出プログラム４０７ｂ、学習プログラム４０７ｃ、判定プログラム４０７ｄを読み出してＲＡＭ４０６に展開する。
【０１０６】
取得プログラム４０７ａは、取得プロセス４０６ａとして機能する。算出プログラム４０７ｂは、算出プロセス４０６ｂとして機能する。学習プログラム４０７ｃは、学習プロセス４０６ｃとして機能する。判定プログラム４０７ｄは、判定プロセス４０６ｄとして機能する。
【０１０７】
取得プロセス４０６ａの処理は、取得部１３１，２３１，３３１，４３１の処理に対応する。算出プロセス４０６ｂの処理は算出部１３２，２３２，３３２，４３２の処理に対応する。学習プロセス４０６ｃの処理は、学習部２３３の処理に対応する。判定プロセス４０６ｄの処理は、判定部１３３，２３４，３３４，４３３、選択部３３３の処理に対応する。
【０１０８】
なお、取得プログラム４０７ａ、算出プログラム４０７ｂ、学習プログラム４０７ｃ、判定プログラム４０７ｄについては、必ずしも最初からハードディスク装置４０７に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ４００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、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」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ４００が各プログラム４０７ａ〜４０７ｄを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１０９】
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１１０】
（付記１）撮像装置から特定の対象を撮像した画像データを取得し、
前記画像データを２値化して、前記画像データの領域を第１の領域と第２の領域とに分け、
前記第１の領域の輝度と前記第２の領域の輝度との第１の比を算出し、
記憶部に予め記憶された前記第１の領域の反射率と前記第２の領域の反射率との第２の比と、前記第１の比との差分に基づいて、警告を通知するか否かを判定する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
【０１１１】
（付記２）前記画像データを取得する度に、前記第１の比を算出する処理を繰り返し実行し、複数の第１の比を基にして、前記第２の比を更新する処理を更に実行することを特徴とする付記１に記載の判定プログラム。
【０１１２】
（付記３）前記撮像装置は、２つ以上の波長帯の画像データを撮像する機構を有し、
前記記憶部は、２つ以上の波長帯毎に、異なる第２の比を記憶し、
前記判定する処理は、異なる第２の比から第２の比を選択し、選択した第２の比と、前記第１の比との差分を基にして、警告を通知するか否かを判定することを特徴とする付記１または２に記載の判定プログラム。
【０１１３】
（付記４）前記記憶部は、前記撮像装置の撮像方向を示す第１ベクトルの情報を記憶し、
前記判定する処理は、前記撮像装置から光源の方向を示す第２ベクトルと、前記第１ベクトルとのなす角が閾値未満である間に、前記第２の比と、前記第１の比との差分を基にして、警告を出力するか否かを判定することを特徴とする付記１、２または３に記載の判定プログラム。
【０１１４】
（付記５）コンピュータが実行する判定方法であって、
撮像装置から特定の対象を撮像した画像データを取得し、
前記画像データを２値化して、前記画像データの領域を第１の領域と第２の領域とに分け、
前記第１の領域の輝度と前記第２の領域の輝度との第１の比を算出し、
記憶部に予め記憶された前記第１の領域の反射率と前記第２の領域の反射率との第２の比と、前記第１の比との差分に基づいて、警告を通知するか否かを判定する
処理を実行することを特徴とする判定方法。
【０１１５】
（付記６）前記画像データを取得する度に、前記第１の比を算出する処理を繰り返し実行し、複数の第１の比を基にして、前記第２の比を更新する処理を更に実行することを特徴とする付記５に記載の判定方法。
【０１１６】
（付記７）前記撮像装置は、２つ以上の波長帯の画像データを撮像する機構を有し、
前記記憶部は、２つ以上の波長帯毎に、異なる第２の比を記憶し、
前記判定する処理は、異なる第２の比から第２の比を選択し、選択した第２の比と、前記第１の比との差分に基づいて、警告を通知するか否かを判定することを特徴とする付記５または６に記載の判定方法。
【０１１７】
（付記８）前記記憶部は、前記撮像装置の撮像方向を示す第１ベクトルの情報を記憶し、
前記判定する処理は、前記撮像装置から光源の方向を示す第２ベクトルと、前記第１ベクトルとのなす角が閾値未満である間に、前記第２の比と、前記第１の比との差分に基づいて、警告を通知するか否かを判定することを特徴とする付記５、６または７に記載の判定方法。
【０１１８】
（付記９）撮像方向に透過面を有する撮像装置から特定の対象を撮像した画像データを取得する取得部と、
前記画像データを２値化して、前記画像データの領域を第１の領域と第２の領域とに分け、前記第１の領域の輝度と前記第２の領域の輝度との第１の比を算出する算出部と、
前記第１の領域の反射率と前記第２の領域の反射率との第２の比を記憶する記憶部と、
前記第１の比と前記第２の比との差分に基づいて、警告を通知するか否かを判定する判定部と
を有することを特徴とする判定装置。
【０１１９】
（付記１０）前記画像データを取得する度に、前記第１の比を算出する処理を繰り返し実行し、複数の第１の比を基にして、前記第２の比を更新する学習部を更に実行することを特徴とする付記９に記載の判定装置。
【０１２０】
（付記１１）前記撮像装置は、２つ以上の波長帯の画像データを撮像する機構を有し、
前記記憶部は、２つ以上の波長帯毎に、異なる第２の比を記憶し、
前記判定部は、異なる第２の比から第２の比を選択し、選択した第２の比と、前記第１の比との差分に基づいて、警告を通知するか否かを判定することを特徴とする付記９または１０に記載の判定装置。
【０１２１】
（付記１２）前記記憶部は、前記撮像装置の撮像方向を示す第１ベクトルの情報を記憶し、
前記判定装置は、前記撮像装置から光源の方向を示す第２ベクトルと、前記第１ベクトルとのなす角が閾値未満である間に、前記第２の比と、前記第１の比との差分を基にして、警告を通知するか否かを判定することを特徴とする付記９、１０、１１に記載の判定装置。
【符号の説明】
【０１２２】
１００，２００，３００，４００  判定装置
１２０，２２０，３２０，４２０  記憶部
１３０，２３０，３３０，４３０  制御部
１３１，２３１，３３１，４３１  取得部
１３２，２３２，３３２，４３２  算出部
１３３，２３４，３３４，４３３  判定部
２３３  学習部
３３３  選択部
【図１】
2017139692.tif 000003
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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