(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
２つの撮像手段によって得られる第１及び第２の画像に基づいて対象物の視差を算出し、該視差から前記対象物までの距離を検出する距離検出装置において、
前記第１の画像に含まれる対象物の中から互いに類似する類似対象物を抽出する類似対象物抽出手段と、
複数の類似対象物が抽出されたときに、該複数の類似対象物を類似対象物群としてまとめたクラスタリングブロックを前記第１の画像中に設定するクラスタリングブロック設定手段と、
該クラスタリングブロック設定手段により設定されたクラスタリングブロックに対応する対応ブロックを前記第２の画像から抽出し、前記クラスタリングブロックと前記対応ブロックとの相関性を示す相関性パラメータを算出する相関性パラメータ算出手段と、
該相関性パラメータが、所定閾値以上の高い相関性を示すときは、前記類似対象物群を単一対象物とみなしてクラスタリングブロック視差を算出し、該クラスタリングブロック視差を前記複数の類似対象物のそれぞれの視差とする視差算出手段とを備えることを特徴とする距離検出装置。
【請求項２】
前記視差算出手段は、前記相関性パラメータが前記所定閾値より低い相関性を示すときは、前記クラスタリングブロックを解除し、前記複数の類似対象物のそれぞれの視差を、前記クラスタリングブロック視差を参照して算出することを特徴とする請求項１に記載の距離検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、２つ撮像装置により得られる２つの画像から対象物の視差を算出し、その視差に基づいて対象物までの距離を検出する距離検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
２つの撮像装置により得られる２つの画像に基づいて、画像内に含まれる対象物までの距離を検出するための手法は従来より知られているが、例えば図１２に示すように画像内に形状の類似する対象物が複数存在すると、２つの画像、すなわち左画像及び右画像に含まれる対象物の対応関係を誤認識して、視差を算出し、誤った距離を検出する可能性がある。図１２において、左画像中の対象物ＯＢＪ１，ＯＢＪ２及び及びＯＢＪ３は、それぞれ右画像中の対象物ＯＢＪ１，ＯＢＪ２及びＯＢＪ３に対応するが、例えば左画像中の対象物ＯＢＪ１に対応する右画像中の対象物（以下「対応対象物」という）を特定するために、左画像中の対象物ＯＢＪ１を含む矩形ブロックＢ１Ｌを設定してこれとマッチングのとれる矩形ブロックを、右画像中の探索領域ＲＳ内で探索すると、正しい矩形ブロックＢ１Ｒではなく、矩形ブロックＢ２Ｒを、対応対象物を含む矩形ブロックとして抽出し、視差の誤検出、したがって距離の誤検出が発生する可能性がある。なお、対応する画像ブロックの探索には、例えば対応する画素同士の輝度値の差（絶対値）の合計が最小となるブロックを対応ブロックとして抽出するＳＡＤ（Sum of
Absolute Difference）法が用いられる。
【０００３】
距離検出装置を車両の搭載して、車両の周囲状況の監視に使用する場合には、図１３に示すように、信号機のライト部１０１、道路標識１０２、電柱１０３、前走車のテールランプ１０４などの類似対象物が数多く存在するため、上述したような誤検出を防止することは重要である。
【０００４】
そこでこのような誤検出を防止するための手法として、特開平７−１５２９１４号公報に示されたものが知られている。この手法は、画像中の類似対象物の配置（順序）が２つ画像内で同一であるという仮定を用いて、２つの画像に含まれる対象物の対応づけを行うものである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記特開平７−１５２９１４号公報に示された手法では、対象物の視差算出と同時に、画像内の類似対象物を相関演算により探索し、後処理で視差の修正を行っているため、距離検出装置に使用する演算装置の演算量が非常に多くなる場合があった。そのため、装置を車両に搭載して周囲状況の監視を行う場合などでは、演算速度の高い高価な演算装置を使用する必要が生じ、コストを増加させる主要因となる。
【０００６】
本発明はこの点に着目してなされたものであり、２つ撮像装置により得られる画像に含まれる対象物像の対応関係を正しく把握して正確な視差を算出し、距離検出精度を向上させるとともに、従来に比べて演算量をより低減することができる距離検出装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため請求項１に記載の発明は、２つの撮像手段によって得られる第１及び第２の画像に基づいて対象物の視差を算出し、該視差から前記対象物までの距離を検出する距離検出装置において、前記第１の画像に含まれる対象物の中から互いに類似する類似対象物を抽出する類似対象物抽出手段と、複数の類似対象物が抽出されたときに、該複数の類似対象物を類似対象物群としてまとめたクラスタリングブロックを前記第１の画像中に設定するクラスタリングブロック設定手段と、該クラスタリングブロック設定手段により設定されたクラスタリングブロックに対応する対応ブロックを前記第２の画像から抽出し、前記クラスタリングブロックと前記対応ブロックとの相関性を示す相関性パラメータを算出する相関性パラメータ算出手段と、該相関性パラメータが、所定閾値以上の高い相関性を示すときは、前記類似対象物群を単一対象物とみなしてクラスタリングブロック視差を算出し、該クラスタリングブロック視差を前記複数の類似対象物のそれぞれの視差とする視差算出手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
この構成によれば、撮像手段により得られる第１の画像に含まれる対象物の中から互いに類似する類似対象物が抽出され、複数の類似対象物が抽出されたときに、該複数の類似対象物が類似対象物群としてまとめられたクラスタリングブロックが設定される。そして第１の画像中のクラスタリングブロックに対応する第２の画像中の対応ブロックが抽出され、クラスタリングブロックと対応ブロックとの相関性を示す相関性パラメータが算出される。さらに、該相関性パラメータが、所定閾値以上の高い相関性を示すときは、類似対象物群を単一対象物とみなしてクラスタリングブロック視差が算出され、そのクラスタリングブロック視差が複数の対象物のそれぞれの視差とされる。したがって、距離がほぼ同一の複数の類似対象物については、対応関係を誤って視差を算出することが防止されるとともに、視差算出処理が１回で済み、演算量を低減することができる。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の距離検出装置において、前記視差算出手段は、前記相関性パラメータが前記所定閾値より低い相関性を示すときは、前記クラスタリングブロックを解除し、前記複数の類似対象物のそれぞれの視差を、前記クラスタリングブロック視差を参照して算出することを特徴とする。
この構成によれば、相関性パラメータが所定閾値より低い相関性を示すときは、クラスタリングブロックが解除され、複数の類似対象物のそれぞれの視差が、クラスタリングブロック視差を参照して算出されるので、別個の対象物として視差を算出する際の演算量を低減することができる。
【００１０】
また前記類似対象物抽出手段は、対象物の輝度値を二値化したデータを用いて類似対象物を抽出することが望ましい。より具体的には、前記類対象物抽出手段は、二値化したデータを用いて算出した対象物の面積、外接四角形の縦横比及び重心位置に基づいて類似するか否かの判定を行い、類似対象物の抽出を行う。
【００１１】
また、前記類似対象物抽出手段は、エピポーラ線近傍で類似対象物の探索を行うことが望ましい。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は本発明の一実施形態にかかる距離検出装置を含む、車両の周辺監視装置の構成を示す図であり、この装置は、遠赤外線を検出可能な２つの赤外線カメラ１Ｒ，１Ｌと、当該車両のヨーレートを検出するヨーレートセンサ５と、当該車両の走行速度（車速）ＶＣＡＲを検出する車速センサ６と、ブレーキの操作量を検出するためのブレーキセンサ７と、これらのカメラ１Ｒ，１Ｌによって得られる画像データの基づいて車両前方の動物等の対象物を検出し、衝突の可能性が高い場合に警報を発する画像処理ユニット２と、音声で警報を発するためのスピーカ３と、カメラ１Ｒまたは１Ｌによって得られる画像を表示するとともに、衝突の可能性が高い対象物を運転者に認識させるためのヘッドアップディスプレイ（以下「ＨＵＤ」という）４とを備えている。
【００１３】
カメラ１Ｒ、１Ｌは、図２に示すように車両１０の前部に、車両１０の横方向の中心軸に対してほぼ対象な位置に配置されており、２つのカメラ１Ｒ、１Ｌの光軸が互いに平行となり、両者の路面からの高さが等しくなるように固定されている。赤外線カメラ１Ｒ、１Ｌは、対象物の温度が高いほど、その出力信号レベルが高くなる（輝度が増加する）特性を有している。
【００１４】
画像処理ユニット２は、入力アナログ信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換回路、ディジタル化した画像信号を記憶する画像メモリ、各種演算処理を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＣＰＵが演算途中のデータを記憶するために使用するＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＰＵが実行するプログラムやテーブル、マップなどを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、スピーカ３の駆動信号、ＨＵＤ４の表示信号などを出力する出力回路などを備えており、カメラ１Ｒ，１Ｌ及びセンサ５〜７の出力信号は、ディジタル信号に変換されて、ＣＰＵに入力されるように構成されている。
【００１５】
ＨＵＤ４は、図２に示すように、車両１０のフロントウインドウの、運転者の前方位置に画面４ａが表示されるように設けられている。
図３は画像処理ユニット２における処理の手順を示すフローチャートであり、先ずカメラ１Ｒ、１Ｌの出力信号をＡ／Ｄ変換して画像メモリに格納する（ステップＳ１１，Ｓ１２，Ｓ１３）。画像メモリに格納される画像は、輝度情報を含んだグレースケール画像である。図４（ａ）（ｂ）は、それぞれはカメラ１Ｒ，１Ｌによって得られるグレースケール画像（カメラ１Ｒにより右画像が得られ、カメラ１Ｌにより左画像が得られる）を説明するための図であり、ハッチングを付した領域は、中間階調（グレー）の領域であり、太い実線で囲んだ領域が、輝度レベルが高く（高温で）、画面上に白色として表示される対象物の領域（以下「高輝度領域」という）である。右画像と左画像では、同一の対象物の画面上の水平位置がずれて表示されるので、このずれ（視差）によりその対象物までの距離を算出することができる。
【００１６】
図３のステップＳ１４では、左画像を基準画像とし、その画像信号の２値化、すなわち、実験的に決定される輝度閾値ＩＴＨより明るい領域を「１」（白）とし、暗い領域を「０」（黒）とする処理を行う。図５に図４（ａ）の画像を２値化した画像を示す。この図は、ハッチングを付した領域が黒であり、太い実線で囲まれた高輝度領域が白であることを示している。
【００１７】
続くステップＳ１５では、２値化した画像データをランレングスデータに変換する処理を行う。図６（ａ）はこれを説明するための図であり、この図では２値化により白となった領域を画素レベルでラインＬ１〜Ｌ８として示している。ラインＬ１〜Ｌ８は、いずれもｙ方向には１画素の幅を有しており、実際にはｙ方向には隙間なく並んでいるが、説明のために離間して示している。またラインＬ１〜Ｌ８は、ｘ方向にはそれぞれ２画素、２画素、３画素、８画素、７画素、８画素、８画素、８画素の長さを有している。ランレングスデータは、ラインＬ１〜Ｌ８を各ラインの開始点（各ラインの左端の点）の座標と、開始点から終了点（各ラインの右端の点）までの長さ（画素数）とで示したものである。例えばラインＬ３は、（ｘ３，ｙ５）、（ｘ４，ｙ５）及び（ｘ５，ｙ５）の３画素からなるので、ランレングスデータとしては、（ｘ３，ｙ５，３）となる。なお、以下の説明においても、カメラ１Ｒ、１Ｌにより得られる画像内の長さ（視差）は画素を単位とする。
【００１８】
ステップＳ１６、Ｓ１７では、図６（ｂ）に示すように対象物のラベリングをすることにより、対象物を抽出する処理を行う。すなわち、ランレングスデータ化したラインＬ１〜Ｌ８のうち、ｙ方向に重なる部分のあるラインＬ１〜Ｌ３を１つの対象物ＯＢＪ１とみなし、ラインＬ４〜Ｌ８を１つの対象物ＯＢＪ２とみなし、ランレングスデータに対象物ラベルＯＢＪ１，２を付加する。この処理により、例えば図５に示す高輝度領域が、それぞれ対象物ＯＢＪ１からＯＢＪ４として把握されることになる。
【００１９】
ステップＳ１８では図６（ｃ）に示すように、抽出した対象物の面積重心Ｇ、面積Ｓ及び破線で示すように対象物に外接する外接四角形の縦横比ＡＳＰＥＣＴを算出する。面積Ｓは、ランレングスデータの長さを同一対象物について積算することにより算出し、面積重心Ｇの座標は、面積Ｓをｘ方向に２等分する線のｘ座標及びｙ方向に２等分する線のｙ座標として算出し、縦横比ＡＰＥＣＴは、図６（ｃ）に示すＤｙとＤｘとの比Ｄｙ／Ｄｘとして算出する。なお、面積重心Ｇの位置は、外接四角形の重心位置で代用してもよい。
【００２０】
ステップＳ１９では、基準画像（本実施形態では左画像）に含まれる対象物の中から互いに類似する類似対象物を探索し、複数の類似対象物が抽出されたときには、その類似対象物をひとまとめにして（クラスタ化して）、右画像中の対応対象物を探索するためのクラスタリングブロックの設定を行う。
【００２１】
具体的には、図７に示すように左画像中に対象物ＯＢＪ１〜ＯＢＪ３が存在する場合に、先ず対象物ＯＢＪ１に類似する類似対象物を、対象物ＯＢＪ１のエピポーラ線ＬＥＰ近傍において探索すると、対象物ＯＢＪ２が類似対象物として抽出される。次にこれら２つの類似対象物ＯＢＪ１，ＯＢＪ２を含む矩形ブロック（以下複数の対象物を含む矩形ブロックを「クラスタリングブロック」という）Ｂ１Ｌを設定する。また対象物ＯＢＪ３については、類似対象物がないので、対象物ＯＢＪ３のみを含む矩形ブロックＢ３Ｌを設定する。ここで「エピポーラ線」とは、カメラ１Ｒ、１Ｌによって得られる画像の仮想的な２つの視点と、対象物の面積重心とを含む平面と、カメラ１Ｒ、１Ｌの撮像面との交線である。
【００２２】
また類似対象物の探索は、２値化したデータを用いて以下の条件１）〜３）を満たす対象物を探索することにより行う。
１）対象物ＯＢＪｉ（ｉ＝１，２，３，…）の画像上での面積をＳｉとし、対象物ＯＢＪｊ（ｊ＝１，２，３，…≠ｉ）の画像上での面積をＳｊとしたとき、
Ｓｊ／Ｓｉ＜１±ΔＳ
であること。ただし、ΔＳは面積比率の許容値（例えば０．２）である。
【００２３】
２）対象物ＯＢＪｉの外接四角形の縦横比をＡＳＰＥＣＴｉとし、対象物ＯＢＪｊの外接四角形の縦横比をＡＳＰＥＣＴｊとしたとき、
ＡＳＰＥＣＴｊ／ＡＳＰＥＣＴｉ＜１±ΔＡＳＰＥＣＴ
であること。ただし、ΔＡＳＰＥＣＴは縦横比比率の許容値（例えば０．２）である。
【００２４】
３）対象物ｉの画像上での重心位置座標（面積重心位置座標）を、それぞれ（ｘｉ，ｙｉ）とし、対象物ＯＢＪｊの画像上での重心位置座標を、（ｘｊ，ｙｊ）としたとき、
｜ｘｊ−ｘｉ｜＜Δｘ
｜ｙｊ−ｙｉ｜＜Δｙ
であること。ただし、Δｘ、Δｙは、それぞれｘ方向及びｙ方向の画像上の位置の許容値であり、Δｘは例えば基準とする対象物ＯＢＪｉの横幅のＫｘ倍（例えば５）とし、Δｙは対象物ＯＢＪｉの高さのＫｙ倍（例えば２）とする。
【００２５】
なお以上説明したステップＳ１４〜Ｓ１９の処理は、２値化した基準画像（本実施形態では、左画像）ついて実行する。
続くステップＳ２０では、左画像中のブロックＢ１Ｌ、Ｂ３Ｌを探索画像として、右画像中に探索領域を設定し、相関演算を実行してブロックＢ１Ｌ，Ｂ３Ｌに対応するブロックを抽出する。クラスタリングブロックＢ１Ｌを例にとると、図８（ａ）に示すブロックＢ１Ｌの各頂点座標に応じて右画像中に同図（ｂ）に示すように、探索領域ＲＳを設定し、探索領域ＲＳ内でブロックＢ１Ｌとの相関の高さを示す相関値ＥＲＲ（ａ，ｂ）を下記式（１）により算出し、この相関値ＥＲＲ（ａ，ｂ）が最小となる領域を対応ブロックとして抽出する。なお、この相関演算は、２値画像ではなくグレースケール画像を用いて行う。
【数１】
0004162817.tif 000002
【００２６】
ここで、ＩＬ（ｍ，ｎ）は、図９に示すブロックＢ１Ｌ内の座標（ｍ，ｎ）の位置の輝度値であり、ＩＲ（ａ＋ｍ−Ｍ，ｂ＋ｎ−Ｎ）は、探索領域ＲＳ内の座標（ａ，ｂ）を基点とした、ブロックＢ１Ｌと同一形状のブロックＢ１Ｒ内の座標（ｍ，ｎ）の位置の輝度値である。基点の座標（ａ，ｂ）を変化させて相関値ＥＲＲ（ａ，ｂ）が最小となる位置を求めることにより、対応ブロックの位置が特定される。また探索領域ＲＳは、図８に示すように、例えばｙ方向の高さＨＲＳをクラスタリングブロックＢ１Ｌの高さＨの２倍程度とし、ｘ方向の幅ＷＲＳを距離ｚが小さい位置から、距離検出可能領域の最遠点（最も距離の大きい点）の位置までを含むように設定される。すなわち、図８（ｂ）に示すΔＬｍｉｎは、検知可能な視差の最小値（最小視差）であり、使用するカメラ１Ｒ、１Ｌの特性や、取り付け精度などで決まる。
【００２７】
図８（ｂ）には、このようにして特定された対応ブロックＢ１Ｒが示されており、視差Δｄ１が求められる。図８では省略されているが、対象物ＯＢＪ３を含むブロックＢ３Ｌについても同様にして右画像中の対応ブロックの位置が特定され、視差が算出される。
【００２８】
続くステップＳ２１では、クラスタリングブロックＢ１Ｌについて算出された相関値ＥＲＲが、所定値ＥＲＲＴＨより大きいか否かを判別し、ＥＲＲ≦ＥＲＲＴＨであって左画像中のブロックと、右画像中の対応するブロックとの相関性が高いときは、クラスタリングブロックＢ１Ｌに含まれる対象物がほぼ同一の距離に位置すると判定して、このブロックＢ１Ｌについて求められた視差Δｄ１を、このブロックＢ１Ｌに含まれる各対象物ＯＢＪ１，ＯＢＪ２に対応する視差とする（ステップＳ２２）。すなわち、対象物ＯＢＪ１，ＯＢＪ２の視差をそれぞれΔｄＯＢＪ１，ΔｄＯＢＪ２とすると、ΔｄＯＢＪ１＝ΔｄＯＢＪ２＝Δｄ１とする。なお、対象物ＯＢＪ３のみを含むブロックＢ３Ｌについての相関値ＥＲＲは、マッチングがとれれば（右画像中から対応ブロックを抽出できれば）、所定閾値ＥＲＲＴＨ以下となるので、ステップＳ２０で算出した視差がそのまま採用される。
【００２９】
一方ステップＳ２１でＥＲＲ＞ＥＲＲＴＨであって相関性が低いときは、例えば図１０に示すように、クラスタリングブロックＢ１Ｌに含まれる対象物ＯＢＪ１，ＯＢＪ２の距離が離れていることを示すので、クラスタリング（クラスタ化）を解除し、各対象物ごとに矩形ブロックを設定して、視差の更新を行う（ステップＳ２４）。
【００３０】
具体的には先ず対象物ＯＢＪ１について、図１０（ａ）（ｂ）に示すように、左画像中にブロックＢ１１Ｌを設定するとともに、右画像中に探索領域ＲＳ１を設定する。
ここで、探索領域ＲＳ１の高さは、クラスタリングブロックＢ１Ｌの探索領域ＲＳと同一とし、探索領域ＲＳ１の右端は探索領域ＲＳの右端と一致させる、すなわち距離検出可能領域の最遠点に対応する位置とし、探索領域ＲＳ１の左端は、クラスタリングブロックＢ１Ｒの右端から幅ΔＷＲＳだけずれた位置とする。なお、幅ΔＷＲＳは、最初クラスタリングブロックＢ１Ｌの幅Ｗの１／２とし、探索の結果対応ブロックが存在しなかったときは、クラスタリングブロックＢ１Ｌの探索領域ＲＳのＷＲＳと等しくして再度探索を行う。探索の結果特定された対応ブロックＢ１１Ｒの位置から、視差の修正量ｄ１１を算出し、対象物ＯＢＪ１の視差ΔｄＯＢＪ１＝Δｄ１＋ｄ１１に更新する。
【００３１】
次に対象物ＯＢＪ２については、同図（ｃ）（ｄ）に示すように、左画像中にブロックＢ１２Ｌを設定するとともに、右画像中に探索領域ＲＳ２を設定する。ここで、探索領域ＲＳ２の高さは、クラスタリングブロックＢ１Ｌの探索領域ＲＳと同一とし、探索領域ＲＳ２の右端は探索領域ＲＳ１の左端と一致させる、すなわちクラスタリングブロックＢ１Ｒの右端からΔＷＲＳだけずれた位置とし、探索領域ＲＳ２の左端は、探索領域ＲＳの左端と一致させる。探索を実行し、図１０（ｄ）に示した探索領域ＲＳ２内に対応ブロックが存在しなかったときは、探索領域ＲＳ２の右端をクラスタリングブロックＢ１Ｌの探索領域ＲＳの右端に一致させて再度探索を行う。
【００３２】
探索の結果特定された対応ブロックＢ１２Ｒの位置から、視差の修正量ｄ１２を算出し、対象物ＯＢＪ２の視差ΔｄＯＢＪ２＝Δｄ１＋ｄ１２に更新する。なお、図１０（ｄ）に示す例では、修正量ｄ１２は、負の値となっている。
続くステップＳ２５では、ステップＳ２２またはステップＳ２４で算出した視差を下記式（２）のΔｄとして適用し、距離ｚを算出する。
【００３３】
ｚ＝（Ｂ×Ｆ）／（Δｄ×ｐ）      （２）
ここで、Ｂは基線長、すなわち図１１に示すようにカメラ１Ｒの撮像素子１１Ｒの中心位置と、カメラ１Ｌの撮像素子１１Ｌの中心位置との水平方向（ｘ方向）の距離（両カメラの光軸の間隔）、Ｆはレンズ１２Ｒ、１２Ｌの焦点距離、ｐは、撮像素子１１Ｒ、１１Ｌ内の画素間隔である。
【００３４】
以上のように本実施形態では、基準画像（左画像）内で類似対象物を抽出し、複数の類似対象物（類似対象物群）が抽出されたときは、それら類似対象物を包含するクラスタリングブロックを設定し、基準画像と対をなす画像（右画像）内から対応するブロックをＳＡＤ法（絶対差合計法）により抽出し、基準画像内のクラスタリングブロックと、右画像から抽出したブロックとの相関性を示す相関値ＥＲＲを算出し、その相関値ＥＲＲが、所定値ＥＲＲＴＨ以下であって所定閾値以上の高い相関性を示すときは、クラスタリングブロックに含まれる複数の対象物（類似対象物群）を単一対象物とみなして視差を算出するようにしたので、距離がほぼ同一の複数の類似対象物については、対応関係を誤って視差を算出することが防止されるとともに、視差算出処理が１回で済み、演算量を低減することができる。
【００３５】
また、クラスタリングブロックの相関性が低いとき（ＥＲＲ＞ＥＲＲＴＨであるとき）は、そのクラスタリングブロックに含まれる各対象物毎に矩形ブロックを設定し、右画像中の対応するブロックを探索する際に、既に算出されているクラスタリングブロックの視差Δｄ１を参照するようにしたので、探索領域の設定を適切に行うことができ、この点も演算量の低減に貢献する。
【００３６】
また、類似対象物の探索に、グレースケール画像データではなく、２値化された画像データを用いることにより、さらに演算量を低減することが可能となる。画像処理ユニット２は、図３の処理により算出された対象物までの距離と、対象物の他の位置情報（自車両１０の進行方向に対して垂直な水平方向及び高さ方向の座標）とに基づいて、その対象物と自車両１０との衝突の可能性を判定し、衝突の可能性が高いときは、スピーカ３及びＨＵＤ４を介して運転者への警報を発する。
【００３７】
本実施形態では、赤外線カメラ１Ｒ、１Ｌが撮像手段に相当し、画像処理ユニット２が距離検出装置を構成する。具体的には、図３のステップＳ１８、Ｓ１９が類似対象物抽出手段に相当し、同図のステップＳ２０〜Ｓ２４が視差算出手段に相当し、相関値ＥＲＲが相関性パラメータに相当する。なお、相関値ＥＲＲはその値が減少するほど相関性が高いことを示すので、相関値ＥＲＲが所定値ＥＲＲＴＨ以下である場合が、「所定閾値以上の高い相関性を示す場合」に相当する。
【００３８】
なお本発明は上述した実施形態に限るものではなく、種々の変形が可能である。例えば、上述した実施形態では、１つの画像内にクラスタリングブロックが１つ設定される例を示したが、クラスタリングブロックが２以上設定される場合も、各クラスタリングブロックについて同様の処理を繰り返すようにすればよい。
【００３９】
また撮像手段として赤外線カメラを用いたが、通常の可視光線のみ検出可能なテレビカメラなどを使用してもよい。また、２つの撮像手段は、離間して配置されていればよく、図２に示した配置に限定されるものではない。
【００４０】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、撮像手段により得られる第１の画像に含まれる対象物の中から互いに類似する類似対象物が抽出され、複数の類似対象物が抽出されたときに、該複数の類似対象物が類似対象物群としてまとめられたクラスタリングブロックが設定される。そして第１の画像中のクラスタリングブロックに対応する第２の画像中の対応ブロックが抽出され、クラスタリングブロックと対応ブロックとの相関性を示す相関性パラメータが算出される。さらに、該相関性パラメータが、所定閾値以上の高い相関性を示すときは、類似対象物群を単一対象物とみなしてクラスタリングブロック視差が算出され、そのクラスタリングブロック視差が複数の対象物のそれぞれの視差とされる。したがって、距離がほぼ同一の複数の類似対象物については、対応関係を誤って視差を算出することが防止されるとともに、視差算出処理が１回で済み、演算量を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態にかかる周辺監視装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示すカメラの取り付け位置を説明するための図である。
【図３】図１の画像処理ユニットにおける距離検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】赤外線カメラにより得られるグレースケール画像を説明するために、中間階調部にハッチングを付して示す図である。
【図５】グレースケール画像を２値化した画像を説明するために、黒の領域をハッチングを付して示す図である。
【図６】ランレングスデータへの変換処理及びラベリングを説明するための図である。
【図７】類似対象物の探索及びクラスタリングブロックの設定を説明するための図である。
【図８】クラスタリングブロックの視差の算出を説明するための図である。
【図９】相関演算の座標設定を説明するための図である。
【図１０】クラスタリングブロックが、距離の異なる類似対象物を含む例を説明するための図である。
【図１１】視差から距離を算出する方法を説明するための図である。
【図１２】視差算出における問題点を説明するための図である。
【図１３】類似対象物を多く含む画像の例を示す図である。
【符号の説明】
１Ｒ、１Ｌ  赤外線カメラ（撮像手段）
２  画像処理ユニット（類似対象物抽出手段、視差算出手段）
【図１】
0004162817.tif 000003
【図２】
0004162817.tif 000004
【図３】
0004162817.tif 000005
【図４】
0004162817.tif 000006
【図５】
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【図６】
0004162817.tif 000008
【図７】
0004162817.tif 000009
【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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【図１３】
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