(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラの画像データから検知対象の物標を検知し、検知結果を出力する画像検知部と、
前記画像データから復元した復元画像を出力する画像復元部と、
前記復元画像から過大補正領域を検出する過大補正検出部と、
前記過大補正領域によって前記カメラの異常の有無を判定する異常判定部と、を備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像復元部及び前記過大補正検出部を複数組備え、複数の前記復元画像により検出された複数の前記過大補正領域によって前記カメラの異常の有無を判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記復元画像の復元には、指定の劣化パラメータを用いることを特徴とする請求項１あるいは請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像データに設定された複数の領域に、前記過大補正領域が含まれているか否かによって前記カメラの異常の有無を判定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項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
指定の一定期間内に前記過大補正領域が検出されるか否かにより、前記カメラが異常の有無を判定することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像データの前記物標の領域の面積により、前記指定の一定期間を変更することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像データの空の領域の面積により、前記指定の一定期間を変更することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、特に車両に搭載され、カメラの故障診断を走行中にリアルタイムに行う画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年車両に搭載されたカメラで撮影された画像から、道路上の他の車両、歩行者、自転車、二輪車他の障害物の物標を画像処理装置によって検知し、所定距離に物標が存在すると判断した場合には警告を発生させること、およびブレーキあるいはハンドルを自動で操作することによって事故を未然に防止することが行われている。ここで、「物標」とは、レーダ方式あるいは交通制御システムの分野において使用されている用語で、ターゲットに相当する用語である。車両に搭載された画像処理装置において、カメラが故障した場合には、制御が不安定な状態になる可能性が高い。そのため、極めて信頼性の高い装置が必要とされている。
【０００３】
そこで、撮像手段であるカメラと、この撮像手段で撮像された画像のエッジを検出し、検出されたエッジの量と基準値とを比較することにより、カメラの異常を検出することが提案されている (例えば、特許文献１参照。)。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平９−１１３２２１号公報
【０００５】
【非特許文献１】「ウェーブレット変換を用いたスペースバリアントな劣化画像の復元」https://search.ieice.org/bin/pdf_link.php?category=D2&lang=J&year=1995&fname=j78-d2_12_1821&abst=
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１による従来の画像処理装置では、エッジの量によりカメラの異常を検出しているため、カメラの異常によるエッジ量の変化は、撮像された画像のエッジの量の変化に比べ、小さいので、カメラの異常の検出が難しく、画像処理に深刻な影響を与えるカメラの焦点ボケの異常の検出が遅れる場合があるという問題があり、このための対策を講じる必要があるという課題があった。
【０００７】
本願は、上記の課題を解決するためになされたものであり、車載カメラの故障診断を走行中にリアルタイムに行う際に、カメラの画像データのエッジ量の変化が小さくてもカメラの異常を検出することができる画像処理装置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】
【０００８】
本願に開示される画像処理装置は、カメラの画像データから検知対象の物標を検知し、検知結果を出力する画像検知部と、前記画像データから復元した復元画像を出力する画像復元部と、前記復元画像中から過大補正領域を検出する過大補正検出部と、前記過大補正領域によって前記カメラの異常の有無を判定する異常判定部と、を備えていることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００９】
本願に開示される画像処理装置によれば、カメラの異常を復元画像の過大補正の領域によって判定することで、カメラの画像データのエッジ量が変化してもカメラの異常を検出することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１に係る画像処理装置を含む画像処理システムの全体の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る画像処理装置の概略構成図である。
【図３】実施の形態１に係る画像処理装置による異常判定手順を示すフロー図である。
【図４】実施の形態１における過大補正の領域を示す図である。
【図５】実施の形態１における検知対象の物標の領域を示す図である。
【図６】実施の形態１における異常検出しない物標の領域を示す図である。
【図７】実施の形態１における製品検査工程を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る画像処理装置を含む画像処理システムの全体の構成を示す機能ブロック図である。図２は、実施の形態１に係る画像処理装置の概略構成図である。図３は、実施の形態１に係る画像処理装置による異常判定手順を示すフロー図である。
【００１２】
次に、図１を用いて、実施の形態１に係る画像処理装置を含む画像処理システムの全体の構成について説明する。画像処理装置１は、検知対象であるカメラ１０の画像入力データから歩行者を始め、他の車両、白線を含む検知対象である物標を検知、識別する画像検知部１１と、画像検知部１１による物標の検知結果を出力する検知結果出力部１２と、カメラの画像入力データから画像を復元処理する第一の画像復元部１３ａ及び第二の画像復元部１３ｂと、第一の画像復元部１３ａ及び第二の画像復元部１３ｂによる復元結果に基づいてそれぞれ過大補正されている部分を検出する第一の過大補正検出部１４ａ及び第二の過大補正検出部１４ｂと、画像検知部１１による物標の検知結果及び第一の過大補正検出部１４ａ及び第二の過大補正検出部１４ｂによる過大補正部分の検出結果から異常判定を行う異常判定部１５と、異常判定部１５の判定結果を出力する判定結果出力部１６と、で構成されている。
【００１３】
図２に示すように、画像処理装置１が備える各機能部１１から１６は、処理装置８０、記憶装置８１、入力装置８２、出力装置８３、及び表示装置８４により実現される。
【００１４】
ここで、処理装置８０は、専用のハードウェアであっても、記憶装置８１に格納されるプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、中央演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、ＤＳＰともいう）であってもよい。
【００１５】
処理装置８０が専用のハードウェアである場合、処理装置８０は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、またはこれらを組み合わせたものが該当する。画像検知部１１、検知結果出力部１２、第一の画像復元部１３ａ、第二の画像復元部１３ｂ、第一の過大補正検出部１４ａ、第二の過大補正検出部１４ｂ及び判定結果出力部１６の各部の機能それぞれを処理装置８０で実現してもよいし、各部の機能をまとめて処理装置８０で実現してもよい。
【００１６】
処理装置８０がＣＰＵの場合、画像検知部１１、検知結果出力部１２、第一の画像復元部１３ａ、第二の画像復元部１３ｂ、第一の過大補正検出部１４ａ、第二の過大補正検出部１４ｂ及び判定結果出力部１６の各部の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェア及びファームウェアは処理プログラムとして記述され、記憶装置８１に格納される。処理装置８０は、記憶装置８１に記憶された処理プログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、画像処理装置１は、処理装置８０により実行されるときに、カメラ１０からカメラ画像データを取り込むための処理工程、取得されたカメラ画像データにより画像検知を検出する処理工程、カメラ画像データから画像復元する処理工程、画像復元による過大補正を検出する処理工程、異常の有無の判定を行う処理工程及び外部装置にデータ処理結果を出力する処理工程が結果的に実行されることになる処理プログラムを格納するための記憶装置８１を備える。また、これらの処理プログラムは、画像検知部１１、検知結果出力部１２、第一の画像復元部１３ａ、第二の画像復元部１３ｂ、第一の過大補正検出部１４ａ、第二の過大補正検出部１４ｂ及び判定結果出力部１６の手順あるいは方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、記憶装置８１とは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等が該当する。
【００１７】
なお、画像検知部１１、第一の画像復元部１３ａ、第二の画像復元部１３ｂ、第一の過大補正検出部１４ａ、第二の過大補正検出部１４ｂの機能については、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。例えば、第一の画像復元部１３ａ、第二の画像復元部１３ｂについては専用のハードウェアとしての処理装置８０でその機能を実現し、第一の過大補正検出部１４ａ、第二の過大補正検出部１４ｂについては処理装置８０が記憶装置８１に格納されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。
【００１８】
このように、処理装置８０は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または、これらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。
【００１９】
記憶装置８１は、上述の処理工程を実行するプログラムを格納するほか、カメラ１０から取得したカメラ画像データ、異常判定部１５において処理されたデータを用いて、基準値と比較することで異常判定されたカメラの異常判定結果を格納する。
【００２０】
また、入力装置８２は、画像検知部１１、第一の画像復元部１３ａ、第二の画像復元部１３ｂはカメラ１０から出力されたカメラの画像データを予め決められた時刻に定期的に取得する。出力装置８３は、検知結果出力部１２及び判定結果出力部１６に相当し、外部装置に処理結果を出力する。表示装置８４は、処理装置８０において実行される状況等を適宜表示する。
【００２１】
図１において、カメラ１０は、車両上に取り付けられ、車両の前方、側方、または後方を撮影した画像のカメラ画像データを画像処理装置１に向けて出力する。
画像検知部１１は、カメラ１０が出力したカメラの画像データから、歩行者、他の車両、白線の検知対象の物標を検知し、検知された物標の画像上の領域（位置、大きさを含む情報）を検知結果として検知結果出力部１２に出力する。検知結果出力部１２は、物標検知結果として外部装置に出力する。また、画像検知部１１は、「空（そら）」の異常検出しない物標の画像上の領域の情報を検知結果として異常判定部１５に提供する。異常判定部１５は、画像検知部１１、第一の過大補正検出部１４ａ、第二の過大補正検出部１４ｂ及び外部装置からの車両状態情報にて、カメラの異常の有無を検知する。異常検知された検知対象の物標の画面上の位置及び大きさを示すカメラの異常検知結果が、判定結果出力部１６を通じて外部装置に出力される。
【００２２】
次に、図１を参照して、車両上に取り付けられたカメラにより撮像された画像データから検知対象である物標の画像を復元する画像復元部、復元画像データの中の過大に補正が行われた領域を検出する過大補正検出部、及び検知した物標の位置および時刻から画面上の指定の領域の異常の有無を判定する異常判定部の各部の処理内容について説明する。
【００２３】
まず、第一の画像復元部１３ａ及び第二の画像復元部１３ｂは、それぞれ劣化パラメータσが、第１の劣化パラメータσ１、第２の劣化パラメータσ２において、劣化したカメラの画像データの画像を復元する。なお、画像復元に関しては、非特許文献１の手法を参考としている。
【００２４】
劣化パラメータσとして、点光源に対する(劣化の)系のインパルス応答であるＰＳＦ（Point Spread Function：点広がり関数）ｈ（ｘ，ｙ）を、式（１）のガウス関数によりモデル化したときの半値幅σを用いることとする。 
【数１】
0006934981.tif 000002
ここで、ｘ，ｙは画素の座標を、σ２は分散を、σ（∝ｒ）は半値幅をそれぞれ示す。
【００２５】
第一の画像復元部１３ａ及び第二の画像復元部１３ｂは、カメラの画像データｇ（ｘ，ｙ）により、ｈ（ｘ，ｙ）により劣化する前の画像データｆ（ｘ，ｙ）を復元する。ｇ（ｘ，ｙ）は、式（２）で表される。
【数２】
0006934981.tif 000003
【００２６】
ここで、ｎ（ｘ，ｙ）は、ノイズ成分であるが、以下、簡単にするため省略する。
第一の画像復元部１３ａ及び第二の画像復元部１３ｂは、ウェーブレット変換を用いて画像復元を行うこととする。画像復元部は、始めにカメラの画像データｇ（ｘ，ｙ）及びＰＳＦ ｈ（ｘ，ｙ）をそれぞれＧ（ａ，ｂ），Ｈ（ａ，ｂ）（ｂ＝（ｘ，ｙ））にウェーブレット変換する。Ｇ（ａ，ｂ），Ｈ（ａ，ｂ）と、劣化する前の画像データｆ（ｘ，ｙ）のウェーブレット変換Ｆ（ａ，ｂ）とは、式（３）の関係にある。
【数３】
0006934981.tif 000004
【００２７】
式（３）よりＦ（ａ，ｂ）を求めて（式（４））、ウェーブレット逆変換することで劣化する前の画像データｆ（ｘ，ｙ）を復元する。
【数４】
0006934981.tif 000005
【００２８】
第一の過大補正検出部１４ａ及び第二の過大補正検出部１４ｂは、それぞれ第一の画像復元部１３ａ及び第二の画像復元部１３ｂから出力された復元画像データの中の過大に補正が行われた領域（画素の画面上の位置）を検出し、出力する。
例えば、劣化パラメータσＦのＰＳＦの画像データのウェーブレット変換をＨＦ（ａ，ｂ）とし、式（４）においてＧ（ａ，ｂ）＝ＨＦ（ａ，ｂ）としたとき、これを劣化パラメータσのＰＳＦにより劣化した画像データとして画像復元すると、Ｆ（ａ，ｂ）は、σとσＦの大小関係により以下の式（５）から式（７）となる。ここでＨ｜σ―σＦ｜（ａ，ｂ）は、劣化パラメータ｜σ―σＦ｜のＰＳＦのウェーブレット変換である。
【数５】
0006934981.tif 000006
【数６】
0006934981.tif 000007
【数７】
0006934981.tif 000008
式（７）のσ＞σＦのとき、Ｆ（ａ，ｂ）は、式（６）のＦ（ａ，ｂ）＝１のウェーブレット逆変換 ｆ（ｘ，ｙ）＝（点光源の画像）を越える補正が行われ、過大な補正が行われる（図４を参照。）。
【００２９】
カメラ画像データに劣化パラメータσ以上の焦点ボケの異常が発生しているとき、劣化パラメータσにより画像を復元しても、式（７）の過大な補正は行われない。
過大な補正が行われた画面上の領域においては、異常が発生していないことがわかる（図６を参照。）。
第一の過大補正検出部１４ａ及び第二の過大補正検出部１４ｂは、過大な補正の行われている画像上の領域を、Ｆ（ａ，ｂ）を逆ウェーブレット変換して復元した画像上のリンギングにより発生した本来画像中に存在しない負の画素値により検出する。
【００３０】
異常判定部１５は、第一の過大補正検出部１４ａ及び第二の過大補正検出部１４ｂが検出した過大な補正が行われた画面上の領域、すなわち焦点ボケの異常が発生していない領域、及びそれが検出された時刻、及び画像検知部１１の検知した物標の位置および時刻から画面上の指定の領域の異常の有無を判定する。
【００３１】
本実施の形態における上記の画面上の指定の領域を、図４に示す領域Pi(i=0から8)とする。異常判定部１５は、領域Ｐｉ毎、第一の過大補正検出部１４ａ及び第二の過大補正検出部１４ｂ毎にカウント値c[n][i]（n=1,2、ここで、n=1は第一の過大補正検出部１４ａを、n=2は第二の過大補正検出部１４ｂをそれぞれ表す。)にカウンタを設け、一定時間毎（カメラ画像データの入力毎に）にカウント値c[n][i]を、それぞれ、減算値Δc[n][i]ずつ減算（カウントダウン）する。また、異常判定部１５は、第一の過大補正検出部１４ａ及び第二の過大補正検出部１４ｂの出力である過大な補正が行われた領域が、領域Piに含まれるとき、カウント値c[n][i]を、それぞれ初期値s[n][i](n=1,2)にセットする。また、システムの起動時も、カウント値c[n][i]をs[n][i]にセットする。
また、異常判定部１５は、カウント値c[1][i]またはc[2][i]が‘0’以下になったときに、異常ありの判定結果を判定結果出力部１６に出力する。
【００３２】
また、異常判定部１５は、減算値Δc[n][i]を式（８）とする。
【数８】
0006934981.tif 000009
式（８）において、｜Pi｜は領域Piの面積(画素数)、｜Sitarget｜は検知された検知対象の物標の領域のうちの領域Piに含まれる領域の面積(画素数)である（図５を参照。）。｜Simask｜は、検知された異常検出しない物標の領域のうちの領域Piに含まれる領域の面積(画素数)である（図６を参照。）。dtarget[n][i]は、検知対象の物標が検知されたときの最大の減算値である。dmask[n][i]は、異常検出しない物標が検知されないときの最大の減算値である。d0[n][i]は、最小の減算値である。減算値Δc[n][i]は、d0[n][i]を最小として、検知された検知対象の物標と異常検出しない物標の領域が領域Piに含まれる割合で決める。
【００３３】
カウンタの初期値s[n][i]、dtarget[n][i]、dmask[n][i]、d0[n][i]は、画面上の位置、および劣化パラメータσｎ(n=1,2)に応じて選ぶ。例えば、画面の中央の領域は、遠方の小さな検知対象の物標を検知するので、カメラの異常による検知性能の低下が深刻な事態を引き起こす懸念があり、早期に劣化を検出する必要があるため、劣化パラメータσ１（＜σ２）のカウンタの初期値s[1][i]を小さくし、dtarget[1][i]、dmask[1][i]、d0[1][i]を大きくすればよい。一方、画面の上部の領域は、検知対象の物標を検知することがないため、dtarget[1][i]=0、dmask[1][i]=0、d0[1][i]=0とし、劣化パラメータσ２で異常検出することができる。
【００３４】
判定結果出力部１６は、異常判定部１５における異常の有無を示す判定結果を出力する。
【００３５】
次に、実施の形態１における異常検出の処理方法について図３から図６を用いて説明する。
システムの起動時(t=0)（ステップＳ１０１）、各領域Piのカウント値c[n][i]にs[n][i]をセットする（ステップＳ１０２）。
【００３６】
画像検知部１１は、カメラ１０から出力された画像データを入力する（ステップＳ１０３）。画像データから検知対象の物標を検知する（ステップＳ１０４）。また、画像検知部１１は、カメラ画像データから異常検出しない物標を検知する（ステップＳ１０５）。  
【００３７】
第一の画像復元部１３ａ及び第二の画像復元部１３ｂは、それぞれ指定の劣化パラメータσ１，σ２においてカメラ画像データを画像復元する（ステップＳ１０６）。
【００３８】
第一の過大補正検出部１４ａ及び第二の過大補正検出部１４ｂは、復元された画像上のリンギングにより発生した本来画像中に存在しない負の画素値がある領域を、過大な補正が行われた領域として検出する（ステップＳ１０７）。
【００３９】
異常判定部１５は、第一の過大補正検出部１４ａ及び第二の過大補正検出部１４ｂで検出された過大な補正が行われた領域、及び画像検出部が検知した検知対象の物標の領域、異常検出しない領域から、異常の有無を判定する（ステップＳ１０８）。
異常判定部１５の式（８）の減算値Δc[n][i]が、dtarget[n][i]=0、dmask[n][i]=0の場合、すなわち、Δc[n][i]=d0[n][i]の場合における異常判定部１５の処理について、図４を参照して説明する。
【００４０】
カメラ１０に異常がない場合、図４の時刻t1に第一の過大補正検出部１４ａあるいは第二の過大補正検出部１４ｂが出力した過大補正された領域が領域Piに含まれる場合、領域Piのカウント値c[n][i]に初期値s[n][i]がセットされる（ステップＳ１０９）。さらに、ステップＳ１０３に戻る。
カメラ１０に異常がある場合、過大補正の領域の出力がなく、カウント値c[n][i]の減算値Δc[n][i]=d0[n][i]による減算が続き（ステップＳ１１０、ステップＳ１１１）、時刻t2にカウント値c[n][i]が‘0’以下となり、カメラ１０の異常を検出する（ステップＳ１１２）。その後、異常検出結果を出力する（ステップＳ１１３）。
【００４１】
異常判定部１５における式（８）の減算値Δc[n][i]が、d0[n][i]=0、dmask[n][i]=0である場合、すなわち、式（９）の場合における異常判定部１５の処理について、図５を参照して説明する。
【数９】
0006934981.tif 000010
検知対象の物標が検知されるまでは、｜Sitarget｜=0で、Δc[n][i]=0であるので、c[n][i]は、一定値となる。
時刻t0において、領域Pi内に検知対象の物標が検知されると、カウント値c[n][i]が、式（９）の減算値Δc[n][i]ずつ減算される（ステップＳ１１０、ステップＳ１１１）。
【００４２】
カメラ１０に異常がなく、時刻t1に第一の過大補正検出部１４ａあるいは第二の過大補正検出部１４ｂの出力した過大な補正の行われた領域が領域Piに含まれる場合、領域Piのカウント値c[n][i]に初期値s[n][i]がセットされる（ステップＳ１０９）。その後、カメラの画像データ入力に戻る（ステップＳ１０３）。
カメラ１０に異常がある場合、過大補正の領域の出力がなく、式（９）の減算値Δc[n][i]によるカウント値c[n][i]の減算が続き、時刻t2にカウント値c[n][i]が‘0’以下となり、カメラ１０の異常を検出する（ステップＳ１１２）。その後、異常検出結果を出力する（ステップＳ１１３）。
【００４３】
したがって、カメラ１０に異常がないとき、検知対象の物標の領域には常に過大補正の領域が含まれ、カウント値が初期化されるので、カウント値が‘0’以下になることがなく、異常検出を出力することはない。カメラ１０に異常がある場合、検知対象の物標の領域に過大補正の領域が含まれないので、早期にカウント値が‘0’以下になり、短時間に異常を検出することができる。
【００４４】
異常判定部１５における式（８）の減算値Δc[n][i]が、dtarget[n][i]=0、d0[n][i]=0である場合、すなわち、減算値Δc[n][i]が、式（１０）の場合における異常判定部１５の処理について図６を参照して説明する。
【数１０】
0006934981.tif 000011
領域Piに異常検出されない物標が含まれない場合、カウント値c[n][i]は、減算値Δc[n][i]=dmask[n][i]で減算され、時刻t2において異常検出を出力する（ステップＳ１１０、ステップＳ１１１）。
時刻t0から、領域Piに異常検出しない物標が含まれる場合、領域Piの面積｜Pi｜と領域Piに含まれる異常検出しない物標の面積｜Simask｜の割合に応じて減算値Δc[n][i]が減少し、カウント値c[n][i]が‘0’となる時刻が先送りされる。そのため、領域Piが「空（そら）」の部分で過大補正が起きにくい場合に、異常と判定されることを防止する（ステップＳ１１２）。
【００４５】
判定結果出力部１６は、異常判定部１５により判定された異常の有無の判定の結果、異常がある場合には、異常検出結果を出力し（ステップＳ１１３）、正常である場合には、正常検知結果を出力し（ステップＳ１１４）、カメラの画像データ入力に戻る（ステップＳ１０３）。
【００４６】
上記説明では、画像復元部及び過大補正検出部が複数組ある場合について、述べたがそれぞれ単体であってもよい。
【００４７】
このように、実施の形態１では、カメラの異常を復元画像の過大補正の領域によって判定しているので、カメラ画像データのエッジ量が変化してもカメラの異常を検出することができる。
【００４８】
なお、領域Piは１つの領域であってもよい。また、第一の画像復元部１３ａ及び第二の画像復元部１３ｂは、ウィーナフィルタなど他の画像復元の方式を用いたものでもよい。また、第一の画像復元部１３ａと第二の画像復元部１３ｂとは異なる画像復元の方式であってもよい。また、それらに合わせて、第一の過大補正検出部１４ａと第二の過大補正検出部１４ｂとが異なるものであってもよい。
【００４９】
また、実施の形態１においては、過大補正が行われた領域の検出をリンギングにより復元画像中に発生した負の画素値により行っているが、式（４）のＧ（ａ，ｂ）／Ｈ（ａ，ｂ）（の関数）の特性により検出してもよい。例えば、過大補正が行われた領域ｂ＝（ｘ，ｙ）では、Ｇ（ａ，ｂ）／Ｈ（ａ，ｂ）が高周波（ａが小)になるほど大きな値となる。
【００５０】
また、図１においては、異常判定部は、車両状態（速度）の情報から車両の走行中にのみ異常判定を行うようにして、停車中での過大補正が起きにくい状態が続いた場合に、異常と判定されるのを防止するようにしている。また、カメラの異常が突発的に発生しない場合、起動後の一定期間のみ異常検出を行うことにより、消費電力を減らすことができる。
【００５１】
また、図７に示す製品検査工程において、図７（ａ）に示すように、例えば、図７（ｂ）に示すパターンの検査チャート２０をカメラ１０で撮影し、異常判定部が領域Piのそれぞれの異常判定の結果を出力するようにして、製品の良否の判定に使用することも可能である。
【００５２】
また、本願は、例示的な実施の形態が記載されているが、実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合が含まれるものとする。
【００５３】
また、図において、同一符号は、同一または相当部分を示す。
【符号の説明】
【００５４】
１  画像処理装置、１０  カメラ、１１  画像検知部、１２  検知結果出力部、１３ａ  第一の画像復元部、１３ｂ  第二の画像復元部、１４ａ  第一の過大補正検出部、１４ｂ  第二の過大補正検出部、１５  異常判定部、１６  判定結果出力部、２０  検査チャート、８０  処理装置、８１  記憶装置、８２  入力装置、８３  出力装置、８４  表示装置
【要約】
【課題】車載カメラの故障診断を走行中にリアルタイムに行う際に、カメラの画像データのエッジ量の変化が小さくてもカメラの異常を検出することができる画像処理装置を提供することを目的としている。
【解決手段】画像処理装置は、検知対象である車載カメラの画像入力データから検知対象である物標を検知、識別する画像検知部と、画像入力データから画像を復元処理する画像復元部と、復元結果に基づいて過大補正されている部分を検出する過大補正検出部と、物標の検知結果、及び過大補正部分の検出結果から異常判定を行う異常判定部と、で構成され、過大補正されている領域を検出することで走行中にカメラの異常を検出する。
【選択図】図１【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７】
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