(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
赤外線カメラにより撮影された複数の対象物が一体化した画像から、単一の対象物を分割して抽出する対象物抽出装置であって、
２値化処理された画像を、前記一体化した複数の対象物を構成する複数の直線の画素データ群に変換する画素データ化手段と、
前記画素データ群の中から、直線の長さ方向に第１の所定値以上の長さを持つ画素データ群を先頭データとして検出する先頭データ検出手段と、
前記先頭データの直線の長さ方向に対して垂直な方向に連続するとともに前記第１の所定値以上の長さを持つ直線の画素データ群を検出する画素データ群探索手段と、
前記画素データ探索手段で検出された画素データ群と前記先頭データとの連続性の条件を判定し、連続性があると判定された場合に、前記画素データ群探索手段で検出された前記画素データ群を対象物候補としてグルーピングする一方、連続性の条件が途切れたと判定された場合には、グルーピングされた前記対象物候補における前記画素データ群の直線の長さ方向に対して垂直な方向の連続数が、第２の所定値以上か否かを判定する画素データ判定手段と、
前記画素データ探索手段により検出された前記第１の所定値以上の長さを持つ画素データ群であって、前記画素データ判定手段により判定された前記第２の所定値以上の連続数を持つ複数直線の画素データ群である前記対象物候補を、単一の対象物として前記複数の対象物が一体化した画像から分割して抽出する対象物分割手段と、
を設けたことを特徴とする対象物抽出装置。
【請求項２】
前記連続性の条件は、前記画素データ群の前記直線の長さ方向に対しては、それぞれの画素データ群の直線の始点および終点の位置の差が「前記第１の所定値／２」以内であること、および、前記画素データ群の前記直線の長さ方向に対して直線方向に対しては２ライン以上離れていないことであることを特徴とする請求項１に記載の対象物抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、２値化表現されたカメラ画像から、対象物を抽出する対象物抽出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、２値化表現されたカメラ画像から対象物の距離を算出する手法としては、例えば対象物を囲むブロック（外接四角形）に対して、ブロック相関法や勾配法等により２枚の画像間の対応関係（視差）を算出し、距離に変換する手法が知られている。
しかし、２値化処理は、画像から対象物を抽出し、ラベリングする手法としては単純な処理である。従って、２値化処理では、複数の対象物が１つの対象物として抽出さてしまう場合が生じる。このとき、２値化表現されたカメラ画像から抽出される対象物の画像は、正確に対象物の形状を表現していないため、これを用いて対象物の距離や位置を算出することができない。
このような不具合を解決するため、特開２００１−２８１００号公報には、対象物の画像の面積と対象物の外接四角形の面積との比率から、抽出された画像の中に含まれる該画像を構成する複数の対象物を分割し、１つの対象物として抽出する対象物抽出装置が開示されている。これによると、この対象物抽出装置は、対象物の外接四角形の面積に対する対象物の画像の面積の比率が所定比率よりも小さいとき、対象物の画像から水平方向の長さが所定長さ以上の領域を除いて、１つの対象物として抽出する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述のような従来の対象物抽出装置においては、図９（ａ）に示すように、垂直な対象物と斜めの対象物との重なりが生じた場合、これらの対象物を分割できないという問題があった。すなわち、特開２００１−２８１００号公報に記載の対象物抽出装置は、対象物の外接四角形の面積に対する対象物の画像の面積の比率が所定比率よりも小さいとき、対象物の画像から、水平方向のランレングスデータの長さが所定長さ以上の領域を除くことを目的とする。しかし、図９（ａ）に示すように、画像に長いランレングスデータが存在しない場合、この対象物抽出装置は、ランレングスデータの長さにしか注目していないので、画像の配置位置によっては正確に対象物を分割することができないのである。
従って、垂直な対象物と斜めの対象物との重なりが生じた場合、やはり２値化表現されたカメラ画像から抽出される対象物の画像により、対象物の距離や位置を算出することができないという問題があった。
【０００４】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、２値化表現されたカメラ画像において、垂直な対象物と斜めの対象物との重なりが生じても垂直な対象物、特に歩行者等の頭部を抽出する対象物抽出装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、赤外線カメラにより撮影された複数の対象物が一体化した画像から、単一の対象物を分割して抽出する対象物抽出装置であって、２値化処理された画像を、前記一体化した複数の対象物を構成する複数の直線の画素データ群に変換する画素データ化手段（例えば実施の形態のステップＳ５；ランレングスコード化手段）と、前記画素データ群の中から、直線の長さ方向に第１の所定値以上の長さを持つ画素データ群を先頭データとして検出する先頭データ検出手段（例えば実施の形態のステップＳ２１〜Ｓ２６；先頭データ検出手段）と、前記先頭データの直線の長さ方向に対して垂直な方向に連続するとともに前記第１の所定値以上の長さを持つ画素データ群を検出する画素データ探索手段（例えば実施の形態のステップＳ２７〜Ｓ２９；ランレングスデータ探索手段）と、前記画素データ探索手段で検出された前記画素データ群と前記先頭データとの連続性の条件を判定し、連続性があると判定された場合に、前記画素データ群探索手段で検出された前記画素データ群を対象物候補としてグルーピングする一方、連続性の条件が途切れたと判定された場合には、グルーピングされた前記対象物候補における前記画素データ群の直線の長さ方向に対して垂直な方向の連続数が、第２の所定値以上か否かを判定する画素データ判定手段（例えば実施の形態のステップＳ３０；ランレングスデータ判定手段）と、前記画素データ探索手段により検出された前記第１の所定値以上の長さを持つ画素データ群であって、前記画素データ判定手段により判定された前記第２の所定値以上の連続数を持つ複数の画素データ群である前記対象物候補を、単一の対象物として前記複数の対象物が一体化した画像から分割して抽出する対象物分割手段（例えば実施の形態のステップＳ３１；対象物分割手段）とを設けたことを特徴とする。
以上の構成により、まず所定値以上の長さを持ち、かつ単一の対象物を構成すると思われる先頭の画素データ群を抽出し、これに続く所定値以上の長さを持つ画素データ群の連続性を検査する（連続数を数える）ことで、２値化処理された対象物画像において、形状が大きく変化する部分を探索することができる。また、この形状が大きく変化する部分で対象物の画像を分割、かつ抽出し、少なくとも形状の変化度合いが少ない領域を、画素データ群の長さとその連続数により表された単一の対象物として認識する。
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記連続性の条件は、前記画素データ群の前記直線の長さ方向に対しては、それぞれの画素データ群の直線の始点および終点の位置の差が「前記第１の所定値／２」以内であること、および、前記画素データ群の前記直線の長さ方向に対して直線方向に対しては２ライン以上離れていないことであることを特徴とする。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本発明の一実施の形態の対象物抽出装置の構成を示すブロック図である。
図１において、符号１は、本実施の形態の対象物抽出装置を制御するＣＰＵ（中央演算装置）を備えた画像処理ユニットであって、遠赤外線を検出可能な２つの赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌと当該車両の車体の傾きを検出するヨーレートセンサ３、更に、当該車両の走行速度（車速）を検出する車速センサ４とブレーキの操作を検出するためのブレーキセンサ５が接続される。これにより、画像処理ユニット１は、車両の周辺の赤外線画像と車両の走行状態を示す信号から、車両前方の歩行者や動物等の動く物体を検出し、衝突の可能性が高いと判断したときに警報を発する。
また、画像処理ユニット１には、音声で警報を発するためのスピーカ６と、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌにより撮影された画像を表示し、衝突の危険性が高い対象物を車両の運転者に認識させるための、例えば自車両の走行状態を数字で表すメータと一体化されたメータ一体Ｄｉｓｐｌａｙや自車両のコンソールに設置されるＮＡＶＩＤｉｓｐｌａｙ、更にフロントウィンドウの運転者の前方視界を妨げない位置に情報を表示するＨＵＤ（Head Up Display ）７ａ等を含む画像表示装置７が接続されている。
【０００７】
また、画像処理ユニット１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（中央演算装置）、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６の駆動信号、ＨＵＤ７ａ等の表示信号などを出力する出力回路を備えており、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌ及びヨーレートセンサ３、車速センサ４、ブレーキセンサ５の各出力信号は、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。
【０００８】
また、図２に示すように、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌは、自車両１０の前部に、自車両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つの赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌの光軸が互いに平行であって、かつ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。なお、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌ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。
また、ＨＵＤ７ａは、自車両１０のフロントウインドウの運転者の前方視界を妨げない位置に表示画面が表示されるように設けられている。
【０００９】
次に、本実施の形態の動作について図面を用いて説明する。
図３は、本実施の形態の対象物抽出装置の画像処理ユニット１における処理手順を示すフローチャートである。
まず、画像処理ユニット１は、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌの出力信号である赤外線画像を取得して（ステップＳ１）、Ａ／Ｄ変換し（ステップＳ２）、グレースケール画像を画像メモリに格納する（ステップＳ３）。なお、ここでは赤外線カメラ２Ｒにより右画像が得られ、赤外線カメラ２Ｌにより左画像が得られる。また、右画像と左画像では、同一の対象物の表示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。
次に、赤外線カメラ２Ｒにより得られた右画像を基準画像とし、その画像信号の２値化処理、すなわち、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２値化処理を行う（ステップＳ４）。なお、２値化処理については、詳細を後述する。
【００１０】
図４（ａ）は、赤外線カメラ２Ｒにより得られたグレースケール画像を示し、これに２値化処理を行うことにより、図４（ｂ）に示すような画像を得る。なお、図４（ｂ）において、例えばＰ１からＰ４の枠で囲った物体を、表示画面上に白色として表示される対象物（以下「高輝度領域」という）とする。
赤外線画像から２値化された画像データを取得したら、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と、ランレングスデータにラベルを付けるラベリングを行う（ステップＳ５）。
【００１１】
図５（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Ｎ）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。
【００１２】
次に、図５（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１とみなし、ラインＬ４〜Ｌ８を１つの対象物２とみなし、ランレングスデータに対象物ラベル１，２を付加する。この処理により、例えば図４（ｂ）に示す高輝度領域が、それぞれ対象物１から４として把握されることになる。
次に、対象物が抽出されたら、対象物が背景または前景と一体化している場合にその背景または前景を分離するための対象物分離処理を実行し（ステップＳ６）、対象物抽出処理を終了する。なお、対象物分離処理については、詳細を後述する。
【００１３】
次に、図６のフローチャートを用いて、図３のステップＳ４の二値化処理を詳細に説明する。
まず、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌにより撮影されたカメラ画像から、図７（ａ）に示すように、輝度値ｉを横軸とし、輝度値ｉをとる画素数、すなわち度数Ｈ［ｉ］を縦軸とするヒストグラムを算出する（ステップＳ１１）。通常は、図７（ａ）に示すように、背景の平均的な輝度値の近傍に背景のピークがあり、高温の対象物に対応する対象物ピークは度数Ｈが低いため同図ではピークの特定が困難である。
そこで、次に、図７（ａ）に示す度数Ｈ［ｉ］のヒストグラムを、図７（ｂ）に示すように対数変換した（Ｇ［ｉ］＝ｌｏｇ10｛Ｈ［ｉ］＋１｝）ヒストグラムを算出する（ステップＳ１２）。これにより、対象物ピークを特定し易くなる。
【００１４】
ヒストグラムが算出できたら、次いでこのヒストグラムに最急降下法を適用してピークを探索し、背景ピークに対応する輝度値ｉＰＥＡＫ１、及び対象物ピークに対応する輝度値ｉＰＥＡＫ２を得る（ステップＳ１３）。
そして、下記（１）式により、輝度閾値ｉＴＨを算出する（ステップＳ１４）。
ｉＴＨ＝（ｉＰＥＡＫ２−ｉＰＥＡＫ１）×Ａ＋ｉＰＥＡＫ１  ・・・（１）
ここでＡは１より小さい定数であり、例えば０．５に設定される。
次いで輝度閾値ｉＴＨを用いてグレースケール画像データを二値化データに変換する演算を行い（ステップＳ１５）、本処理を終了する。
なお、図６の処理では、ヒストグラムを用いて背景ピークに対応する輝度値と、対象物ピークに対応する輝度値とを求め、これらの輝度値の間に輝度閾値ｉＴＨを設定するようにしたので、対象物を正確に高輝度領域として検出することができる。
【００１５】
次に、図面を用いて、図３のステップＳ６の対象物分離処理を詳細に説明する。
図８は、対象物分離処理の詳細な手順を示すフローチャートである。なお、本実施の形態では、水平方向に並べて配置された赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌにより撮影された左右カメラに対する対象物分離処理を説明する。従って、対象物抽出処理では、２値化処理された対象物の画像において、上下で形状が大きく変化する部分を探索し、この部分で対象物の画像を分割して抽出する。
また、図９（ａ）は、本実施の形態の対象物抽出装置が処理する複数の対象物が重なった抽出画像であって、ここでは、垂直部位Ａ（歩行者等）と斜め部位Ｂ（縁石等）とが重なった場合の２値化抽出対象物の画像を示す。
【００１６】
図８において、まず、画像処理ユニット１は、ランレングスデータで表された２値化抽出対象物画像の上方から、Ｘ方向へランレングスデータを探索する（ステップＳ２１）。
次に、２値化抽出対象物画像のＸ方向にランレングスデータが存在するか否かを判定する（ステップＳ２２）。
ステップＳ２２において、２値化抽出対象物画像のＸ方向にランレングスデータが存在する場合（ステップＳ２２のＹＥＳ）、当該のランレングスデータを取得する（ステップＳ２３）。
ランレングスデータを取得したら、そのランレングスデータのデータ長が所定値Ｎ以上か否かを判定する（ステップＳ２４）。
ステップＳ２４において、取得したランレングスデータのデータ長が所定値Ｎ以上である場合（ステップＳ２４のＹＥＳ）、次に、検出済みの対象物候補があるか否かを判定する（ステップＳ２５）。
【００１７】
ステップＳ２５において、検出済みの対象物候補がない場合（ステップＳ２５のＮＯ）、取得したランレングスデータを対象物候補の最初の先頭データとして認識し（ステップＳ２６）、次のランレングスデータを取得するためにステップＳ２１へ戻り、上述の動作を繰り返す。
また、ステップＳ２５において、検出済みの対象物候補がある場合（ステップＳ２５のＹＥＳ）、取得したランレングスデータが、検出済みの対象物候補のランレングスデータと連続性があるか否かを判定する（ステップＳ２７）。
ステップＳ２７において、取得したランレングスデータが、検出済みの対象物候補のランレングスデータと連続性がある場合（ステップＳ２７のＹＥＳ）、検出済みの対象物候補のランレングスデータとグルーピングする（ステップＳ２８）。
また、ステップＳ２７において、取得したランレングスデータが、検出済みの対象物候補のランレングスデータと連続性がない場合（ステップＳ２７のＮＯ）、取得したランレングスデータを更に新たな対象物候補の最初の先頭データとして認識し、（ステップＳ２６）、次のランレングスデータを取得するためにステップＳ２１へ戻り、上述の動作を繰り返す。
【００１８】
次に、検出済みの対象物候補のランレングスデータに、その連続性が途切れた対象物候補があるか否かを判定する（ステップＳ２９）。
ステップＳ２９において、対象物候補のランレングスデータに、その連続性が途切れた対象物候補がある場合（ステップＳ２９のＹＥＳ）、その対象物候補のランレングスデータの連続数が所定値Ｈ以上であるか否かを判定する（ステップＳ３０）。なお、連続性の定義は次のように定義する。
条件１）Ｘ方向：始点、終点の位置差がＮ／２以内であること。
条件２）Ｙ方向：２ライン以上離れていないこと。
ステップＳ３０において、対象物候補のランレングスデータの連続数が所定値Ｈ以上である場合（ステップＳ３０のＹＥＳ）、グルーピングされた検出済みの対象物候補のランレングスデータを、対象物の１つとして分割、かつ抽出し（ステップＳ３１）、ステップＳ２１へ戻る。
また、ステップＳ３０において、対象物候補のランレングスデータの連続数が所定値Ｈ未満である場合（ステップＳ３０のＮＯ）、連続性のない対象物は対象外としてデータを抹消し（ステップＳ３２）、ステップＳ２１へ戻る。。
【００１９】
一方、ステップＳ２４において、取得したランレングスデータのデータ長が所定値Ｎ以上でない場合（ステップＳ２４のＮＯ）、または、ステップＳ２９において、対象物候補のランレングスデータに、その連続性が途切れた対象物候補がない場合（ステップＳ２９のＮＯ）のいずれかの場合、次のランレングスデータを取得するためにステップＳ２１へ戻り、上述の動作を繰り返す。
【００２０】
また、ステップＳ２２において、２値化抽出対象物画像のＸ方向にランレングスデータが存在しない場合（ステップＳ２２のＮＯ）、Ｙ方向へ探索範囲を１ラインずらす（ステップＳ３３）。
そして、２値化抽出対象物画像の上方からＹ方向に探索が終了したか否かを判定し（ステップＳ３４）、２値化抽出対象物画像のＹ方向の探索が終了していた場合（ステップＳ３４のＹＥＳ）、対象物分離処理を終了する。
ステップＳ３４において、２値化抽出対象物画像のＹ方向の探索が終了していない場合（ステップＳ３４のＮＯ）、次のランレングスデータを取得するためにステップＳ２１へ戻り、上述の動作を繰り返す。
なお、上述の説明におけるラインは、ランレングスデータのＹ方向の最小単位のことである。
【００２１】
次に、実際に図９（ｂ）に示した図面を参照しながら、対象物の抽出処理を説明する。処理は左上のランレングスデータから行う。
まず、上述の図８に示したフローチャートのステップＳ１からステップＳ２３の処理を実行すると、図９（ｂ）の高さ「ａ」で、長さＮ以上のランレングスデータＬ［０］（対象物候補：垂直部位Ａ）を検出するので、ステップＳ２４からステップＳ２６の処理により、対象物候補の先頭データとして認識する。
最初の先頭データを認識したら、図８のステップＳ２１へ戻り、ステップＳ２１からステップＳ２８の処理を実行し、Ｌ［０］と連続するランレングスデータを下方へ探索する。
次に、図９（ｂ）の高さが「ｆ」の地点で、Ｌ［９］（対象物候補：斜め部位Ｂ）を検出し、同様に、図８のステップＳ２１からステップＳ２８の処理を実行し、Ｌ［９］と連続するランレングスデータを下方へ探索する。
そして、図９（ｂ）の高さ「ｇ」の地点で、図８のステップＳ２７からステップＳ２９の判定によりＬ［０］の連続性の条件が途切れる。また、同時にＬ［９］の連続性の条件も途切れる。
【００２２】
この際、図９（ｂ）のＣの領域は、連続した高さがＨ（例えば５）以上であるので、図８のステップＳ３０からステップＳ３１の処理により、領域Ｃを対象物として分割し、抽出する。
一方、図９（ｂ）の領域Ｂは、高さがＨ未満であるので、図８のステップＳ３０からステップＳ３２の処理により、分離は行わずＢを対象物の候補から抹消する。
また、図９（ｂ）の高さ「ｇ」の地点でＬ［１０］（対象物候補：垂直部位Ａ＋斜め部位Ｂ）を再検出し、データ長Ｎ以上のランレングスデータの連続性として、高さの「ｊ」の地点のＬ［１３］まで検出するが、連続した高さはＨ未満であるので、この際検出された（対象物候補：垂直部位Ａ＋斜め部位Ｂ）の部分の分離は行わない。
【００２３】
なお、上述の実施の形態では、対象物候補のランレングスデータのデータ長を所定値Ｎ以上、対象物候補のランレングスデータの連続数を所定値Ｈ以上として説明したが、単一の対象物として分割されるランレングスデータのグループは、少なくともＮ＝Ｈとして、対象物の外接四角形がＮ×Ｎの以上のサイズであれば良い。
また、上述の実施の形態では、２値化処理された画像を、ランレングスコードで表現された複数のランレングスデータに置き換えて処理を行う方法を説明したが、２値化処理された画像の表し方はランレングスコードを用いた方法に限らず、例えば画素の集合（画素群）として表しても良い。
【００２４】
更に、上述の実施の形態では、水平方向に並べて配置された赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌにより撮影された左右カメラに対する対象物分離処理を説明したので、対象物抽出処理では、２値化処理された対象物の画像において、上下で形状が大きく変化する部分を探索し、この部分で対象物の画像を分割して抽出している。しかし、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌの配置はこれに限らず、垂直方向であっても良い。従って、複数のカメラを垂直に配置した場合、対象物抽出処理では、２値化処理された対象物の画像において、左右で形状が大きく変化する部分を探索し、この部分で対象物の画像を分割して抽出する。また、上述の実施の形態において、上下方向に探索する記述は、左右方向に探索する記述に置き換えるものとする。
【００２５】
また、本実施の形態では、画像処理ユニット１が、ランレングスコード化手段と、先頭データ検出手段と、ランレングスデータ探索手段と、ランレングスデータ判定手段と、対象物分割手段とを構成する。より具体的には、図３のステップＳ５がランレングスコード化手段に相当し、図８のステップＳ２１〜Ｓ２６が先頭データ検出手段に相当し、図８のステップＳ２７〜Ｓ２９がランレングスデータ探索手段に相当する。更に、図８のステップＳ３０がランレングスデータ判定手段に、図８のステップＳ３１が対象物分割手段に、それぞれ相当する。
【００２６】
このように、歩道を歩く歩行者（垂直部位Ａ）と歩道の縁石等（斜め部位Ｂ）とが２値化処理により重なって識別され、単一の対象物として抽出された場合でも、例えば図９（ｂ）に示すように、分離しやすい対象物画像の隅から連続性を持つランレングスデータを探索することで、ランレングスデータのデータ長と、連続数の所定値を満たす領域を抽出することができる。これにより、縁石等と同一視されて斜め部位Ｂに混じって判別できなかった、歩行者を示す垂直部位Ａのうちの領域Ｃ（歩行者の頭部あたりの部位）を簡単に判別し、自車両の１０の運転者に通知することができる。
従って、長いランレングスデータが存在しない画像において、対象物の外接四角形の面積に対する対象物の画像の面積の比率が所定比率よりも小さいときに、対象物の画像から水平方向の長さが所定長さ以上の領域を除くことができないという従来の技術の問題点を解決し、運転者は自車両１０の運転に際して、歩行者に十分な注意を払うことが可能となる。
【００２７】
【発明の効果】
以上の如く、請求項１に記載の発明によれば、まず所定値以上の長さを持ち、かつ単一の対象物を構成すると思われる先頭の画素データ群を抽出し、これに続く所定値以上の長さを持つ画素データ群の連続性を検査する（連続数を数える）ことで、２値化処理された対象物画像において、形状が大きく変化する部分を探索することができる。また、この形状が大きく変化する部分で対象物の画像を分割、かつ抽出し、少なくとも形状の変化度合いが少ない領域を、画素データ群の長さとその連続数により表された単一の対象物として認識する。
従って、垂直な対象物と斜めの対象物との画像が重なった状態の２値化表現されたカメラ画像から、対象物の先頭データを抽出することで画像の中の背景を除外し、次に画素データ群の長さとその連続数により表された領域を持つ単一の対象物を認識し、例えばこの対象物について距離や位置を正確に算出することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の一実施の形態による対象物抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】  車両における赤外線カメラやディスプレイ等の取り付け位置を示す図である。
【図３】  同実施の形態の対象物抽出装置の画像処理ユニットにおける全体動作の処理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とその２値化画像を示す図である。
【図５】  ランレングスデータへの変換処理及びラベリングを示す図である。
【図６】  同実施の形態の対象物抽出装置の画像処理ユニットにおける２値化処理の詳細を示すフローチャートである。
【図７】  グレースケール画像における輝度値のヒストグラムを示す図である。
【図８】  同実施の形態の対象物抽出装置の画像処理ユニットにおける対象物分離処理の詳細を示すフローチャートである。
【図９】  同実施の形態の対象物抽出装置が処理する重なった対象物画像の一例を示す図である。
【符号の説明】
１    画像処理ユニット
２Ｒ、２Ｌ    赤外線カメラ
３    ヨーレートセンサ
４    車速センサ
５    ブレーキセンサ
６    スピーカ
７    画像表示装置
１０    自車両
Ｓ５    ランレングスコード化手段
Ｓ２１〜Ｓ２６    先頭データ検出手段
Ｓ２７〜Ｓ２９    ランレングスデータ探索手段
Ｓ３０    ランレングスデータ判定手段
Ｓ３１    対象物分割手段
【図１】
0004162868.tif 000002
【図２】
0004162868.tif 000003
【図３】
0004162868.tif 000004
【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】
0004162868.tif 000010