(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラで撮影された画像内の所定エリアを複数の微小ブロック領域に分割する領域分割手段と、
前記微小ブロック領域毎の濃度の平均値を求める平均値算出手段と、
前記微小ブロック領域毎の濃度の分散値を求める分散値算出手段と、
前記微小ブロック領域毎に、前記平均値に応じて選ばれる閾値と前記分散値とを比較し、前記分散値が前記閾値より大きい場合にその微小ブロック領域を物体の輪郭の特徴量を持つ特徴領域として検出する特徴領域検出手段と、
を有し、
前記平均値に応じて選ばれる閾値は、その平均値を持つ微小ブロック領域が取り得る前記分散値の範囲の大きさもしくはその平均値を持つ微小ブロック領域が取り得る前記分散値の最大値に応じて設定された値である
ことを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
検出された前記特徴領域の密度が基準値以上の箇所に物体が存在すると判定する判定手段を有する
ことを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記判定手段は、前記特徴領域が前記基準値以上の密度で存在する箇所の大きさおよびまたは画像内での位置に基づいてその物体の種類を判定する
ことを特徴とする請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
第１の画像から検出された前記特徴領域と、前記第１の画像と同一範囲を異なる時間に撮影した第２の画像から検出された前記特徴領域との比較から移動物体を抽出する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つに記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記閾値は、物体の輪郭部は前記特徴領域として検出され、かつ、物体の影とその周囲との境界部は前記特徴領域として検出されない値に設定される
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１つに記載の物体検出装置。
【請求項６】
カメラで撮影された画像内の所定エリアを複数の微小ブロック領域に分割し、
前記微小ブロック領域毎の濃度の平均値を求め、
前記微小ブロック領域毎の濃度の分散値を求め、
前記微小ブロック領域毎に、前記平均値に応じて選ばれる閾値と前記分散値とを比較し、前記分散値が前記閾値より大きい場合にその微小ブロック領域を物体の輪郭の特徴量を持つ特徴領域として検出すると共に、
前記平均値に応じて選ばれる閾値は、その平均値を持つ微小ブロック領域が取り得る前記分散値の範囲の大きさもしくはその平均値を持つ微小ブロック領域が取り得る前記分散値の最大値に応じて設定された値である
ことを特徴とする物体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラで撮影した画像を解析して物体を検出する物体検出装置および物体検出方法に係わり、特に、物体の影の誤検知を防止する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラで撮影した画像内から物体を検出する基本的な手法には、隣接画素との濃度勾配が大きい箇所を抽出するエッジ検出処理がある。また、画像内の分散値の大小やその他の手法を用いて物体を検出することも行われる。
【０００３】
たとえば、道路上を走行する車両を、明度平均値、明度分散値、エッジ平均値、輝度分散値など複数の計測項目の中から選択された信頼性の高い項目に基づいて認識する道路交通監視システムがある（特許文献１参照。）。
【０００４】
また、カメラで撮影した画像の中から歩行者と推定される候補領域をその形状に基づいて抽出し、該候補領域の濃度の平均値が所定値以上、かつ濃度の分散値が所定値以下の場合にその候補領域はビルなどの構造物であると判定し、歩行者と区別する方法がある（たとえば、特許文献２参照。）。
【０００５】
また、駐車場の区画エリア内に車両が駐車されているか空き状態かを以下のようにして判定する駐車場の空き場所認識装置がある（たとえば、特許文献３参照。）。この装置では予め設定した登録エリア内で車幅方向についてエッジ抽出処理を施した後、画像濃度値を集計した投影ヒストグラムを作成し、この投影ヒストグラムに基づいて駐車区画毎に濃度の平均値と分散値とを算出する。そして、この濃度の平均値に基づいて選択される基準値と分散値とを比較し、分散値＞基準値の場合に車両が存在すると判断し、かつこの判断される状態が一定時間以上継続しない駐車区画は空き場所と判定するようになっている。
【０００６】
【特許文献１】特開２００３−２９６８７７号公報
【特許文献２】特開２００５−１５９３９２号公報
【特許文献３】特開平９−６７９５４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
日中に撮影した画像内から車両や歩行者などの物体を検出する場合、影を物体として誤検知しないようにする必要がある。しかし、エッジ検出処理を基本とする従来の画像解析手法では、影領域を物体と区別して除去することは難しく、影の誤検知が検知精度を低下させる要因になっていた。
【０００８】
一方、複眼カメラを使用すれば立体的な解析により影領域の除去も可能であるが、装置価格の高騰を招く、あるいはシステム構成が複雑になるといった問題が生じる。
【０００９】
本発明は、上記の問題を解決しようとするものであり、カメラで撮影された画像内から影領域を誤検知せずに物体を検出することのできる物体検出装置および物体検出方法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】
【００１０】
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
【００１１】
［１］カメラで撮影された画像内の所定エリアを複数の微小ブロック領域に分割する領域分割手段と、
前記微小ブロック領域毎の濃度の平均値を求める平均値算出手段と、
前記微小ブロック領域毎の濃度の分散値を求める分散値算出手段と、
前記微小ブロック領域毎に、前記平均値に応じて選ばれる閾値と前記分散値とを比較し、前記分散値が前記閾値より大きい場合にその微小ブロック領域を物体の輪郭の特徴量を持つ特徴領域として検出する特徴領域検出手段と、
を有し、
前記平均値に応じて選ばれる閾値は、その平均値を持つ微小ブロック領域が取り得る前記分散値の範囲の大きさもしくはその平均値を持つ微小ブロック領域が取り得る前記分散値の最大値に応じて設定された値である
ことを特徴とする物体検出装置。
【００１２】
上記発明では、微小ブロック領域の濃度の平均値に応じて選ばれる閾値とその微小ブロック領域の濃度の分散値とを比較し、分散値が閾値より大きい場合にその微小ブロック領域を、物体の輪郭の特徴量を持つ特徴領域として検出する。微小ブロック領域は、たとえば、４画素×４画素程度のサイズに設定される。
【００１４】
上記発明では、ある濃度の平均値に対して選ばれる閾値は、その平均値を持つ微小ブロック領域が取り得る濃度の分散値の範囲の大きさ、もしくはその平均値を持つ微小ブロック領域が取り得る分散値の最大値に応じて設定される。物体の輪郭部では画像の濃度が急に変化するため分散値は大きくなる。しかし、分散値が取り得る範囲や取り得る分散値の最大値はその微小ブロック領域の濃度の平均値に応じて変動する。すなわち、濃度の平均値が階調範囲の中心付近では取り得る分散値の範囲は広く、最大値は大きくなり、階調範囲の両端（明るいもしくは暗い領域）では取り得る分散値の範囲は狭く、最大値は小さくなる。そこで、たとえば、ある濃度の平均値を持つ微小ブロック領域が取り得る分散値の範囲や最大値の中の中央値を閾値に選択することで、濃度の平均値に係わらず物体の輪郭部か否かの判断を適切に行うことが可能になる。
【００１５】
［２］検出された前記特徴領域の密度が基準値以上の箇所に物体が存在すると判定する判定手段を有する
ことを特徴とする［１］に記載の物体検出装置。
【００１６】
上記発明では、特徴領域が基準値以上の密度で集まっている箇所に物体が存在すると判定する。孤立あるいは点在する特徴領域は排除することで、検知精度が向上する。
【００１７】
［３］前記判定手段は、前記特徴領域が前記基準値以上の密度で存在する箇所の大きさおよびまたは画像内での位置に基づいてその物体の種類を判定する
ことを特徴とする［２］に記載の物体検出装置。
【００１８】
上記発明では、検出対象の物体に応じた大きさ、その物体が存在し得る画像内での位置などから物体の種類が判定される。
【００１９】
［４］第１の画像から検出された前記特徴領域と、前記第１の画像と同一範囲を異なる時間に撮影した第２の画像から検出された前記特徴領域との比較から移動物体を抽出する
ことを特徴とする［１］乃至［３］のいずれか１つに記載の物体検出装置。
【００２０】
上記発明では、たとえば、第１の画像は移動物体の写っていない背景画像とされ、第２の画像から検出された特徴領域から背景画像にあった特徴領域を排除することで、移動物体に係わる特徴領域のみが抽出される。
【００２１】
［５］前記閾値は、物体の輪郭部は前記特徴領域として検出され、かつ、物体の影とその周囲との境界部は前記特徴領域として検出されない値に設定される
ことを特徴とする［１］乃至［４］のいずれか１つに記載の物体検出装置。
【００２２】
上記発明では、影の誤検知が防止される。
【００２３】
［６］カメラで撮影された画像内の所定エリアを複数の微小ブロック領域に分割し、
前記微小ブロック領域毎の濃度の平均値を求め、
前記微小ブロック領域毎の濃度の分散値を求め、
前記微小ブロック領域毎に、前記平均値に応じて選ばれる閾値と前記分散値とを比較し、前記分散値が前記閾値より大きい場合にその微小ブロック領域を物体の輪郭の特徴量を持つ特徴領域として検出すると共に、
前記平均値に応じて選ばれる閾値は、その平均値を持つ微小ブロック領域が取り得る前記分散値の範囲の大きさもしくはその平均値を持つ微小ブロック領域が取り得る前記分散値の最大値に応じて設定された値である
ことを特徴とする物体検出方法。
【発明の効果】
【００２５】
本発明に係わる物体検出装置および物体検出方法によれば、カメラで撮影された画像内から影の領域を誤検知せずに物体を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、図面に基づき本発明の実施の形態を説明する。
【００２７】
図１は、本発明に係わる物体検出装置１０の概略構成を示すブロック図である。物体検出装置１０は、カメラ５で撮影して得た画像を解析することで車両や歩行者の交通量などを計測する交通量計測装置とされている。カメラ５は、たとえば、道路を跨ぐように設置された、あるいは道路脇に立てられた支柱などに固定されて道路およびその周辺の歩道などを撮影する。
【００２８】
物体検出装置１０は、バス１１にＣＰＵ（Central Processing Unit）１２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３、ＲＡＭ（Random Access Memory）１４、カメラＩ／Ｆ１５、操作部１６、表示部１７、外部通信部１８、不揮発メモリ１９などを接続して構成される。
【００２９】
ＣＰＵ１２は、ＲＯＭ１３に格納されているプログラムを実行することで当該物体検出装置１０の動作を統括制御する機能を果たす。ＲＯＭ１３には上記プログラムのほか各種固定データや後述する閾値テーブル２０が記憶されている。ＲＡＭ１４は、書き換え自在な半導体メモリであり、ＣＰＵ１２がプログラムを実行する上で一時的にデータを格納するワークメモリや、カメラ５から取り込んだ画像データを記憶する画像メモリなどとして使用される。
【００３０】
カメラＩ／Ｆ１５は、カメラ５に対して制御信号を出力したりカメラ５から画像データを入力したりする機能を果たす。カメラ５は、毎秒数フレームから数十フレームの画像を撮影しており、物体検出装置１０はカメラＩ／Ｆ１５を通じて各フレームの画像データを順次取り込む。カメラ５から取り込まれた画像の各画素の階調数は２５６階調となっており、濃度値は０〜２５５の範囲で表される。
【００３１】
操作部１６は、物体検出装置１０に対する各種の設定操作（たとえば、検知対象エリアの設定など）を受け付ける機能を果たし、テンキーや設定スイッチなどで構成される。表示部１７は、液晶ディスプレイなどで構成され、計測結果や装置の動作状態、設定内容などを表示する機能を果たす。外部通信部１８は、外部機器と各種のデータを送受信する機能を果たし、計測結果を外部機器に送信したり、外部機器からリモート制御やリモート設定などに係わる指令を受信したりする機能を果たす。不揮発メモリ１９には、設定された検知対象エリア３１の位置情報や後述する比較基準箇所などが記憶される。
【００３２】
図２（ａ）はカメラ５で撮影して物体検出装置１０に取り込まれた画像の一例を示し、図２（ｂ）はその画像内に設定された検知対象エリア３１の一例を示している。検知対象エリア３１の位置、形状、サイズは、操作部１６や外部機器から任意に設定変更可能になっている。検知対象エリア３１は多数の微小ブロック領域Ｂに分割されて処理される。１つの微小ブロック領域Ｂは、たとえば、４画素×４画素の矩形領域に設定される。微小ブロック領域Ｂのサイズは、これに限定されず、操作部１６や外部機器から任意に設定変更可能になっている。
【００３３】
次に、閾値テーブル２０について説明する。
【００３４】
先に説明したように本実施の形態では各画素の濃度値は０〜２５５の範囲にあるため、１つの微小ブロック領域Ｂを構成する１６個の画素の濃度の平均値ｄも同様に０〜２５５の範囲を取り得る。また、ある微小ブロック領域Ｂを構成する１６個の画素の濃度の分散値σ２が取り得る範囲は、その微小ブロック領域Ｂの濃度の平均値ｄに応じて変化する。
【００３５】
すなわち、濃度の平均値ｄが０の場合には、その微小ブロック領域Ｂを構成する１６個の画素の濃度値はすべて０の場合しか在り得ず、分散値σ２の取り得る値も０のみになる。一方、ある微小ブロック領域Ｂの濃度の平均値ｄが０＜ｄ＜２５５の範囲にある場合は、その微小ブロック領域Ｂを構成する１６個の画素の濃度値の組み合わせパターンは複数種類存在する。たとえば、濃度の平均値ｄが１６の場合、すべての画素の濃度値が１６であるパターンや、１６画素中の８画素の濃度値が３２で他の８画素の濃度値が０のパターンなど様々にある。
【００３６】
濃度の平均値ｄが１６の場合に濃度の分散値σ２が最も大きくなるのは、図３（ａ）に示すように、濃度値２５５の画素が１画素と、濃度値１の画素が１画素と、濃度値０の画素が１４画素となるパターンであり、このときの分散値σ２は３８０８．１２５である。したがって、濃度の平均値ｄが１６の場合に分散値σ２が取り得る範囲は、０≦σ２≦３８０８．１２５になる。
【００３７】
また、濃度の平均値ｄが３２の場合に分散値σ２が最も大きくなるのは、図３（ｂ）に示すように、濃度値２５５の画素が２画素と、濃度値２の画素が１画素と、濃度値０の画素が１３画素となるパターンであり、このときの分散値σ２は７１０４．３７５である。したがって、濃度の平均値ｄが３２の場合に分散値σ２が取り得る範囲は、０≦σ２≦７１０４．３７５になる。
【００３８】
ここでは、０〜２５５の範囲において０．１刻みに各濃度の平均値ｄに対する分散値σ２が取りえる範囲もしくは最大値を予め演算して求める。濃度の平均値ｄが１２７．５の場合における分散値σ２が取り得る範囲は０．２５〜１６２５６．２５となり、１６２５６．２５は、すべての平均値ｄにおける分散値σ２の中の最大値である。
【００３９】
そして、割合Ｒ＝（（濃度の平均値ｄにおける分散値σ２の最大値）／（濃度の平均値が１２７．５の場合における分散値σ２の最大値））×１００、とし、０〜２５５の範囲において０．１刻みに各濃度の平均値ｄに対する割合Ｒ（％）を求める。図４のグラフ４１は、濃度の平均値ｄを横軸に、割合Ｒを左縦軸にとって、濃度の平均値ｄと割合Ｒとの関係を表したものである。閾値テーブル２０は、このグラフ４１の元データ、すなわち、０〜２５５までの０．１刻みの各濃度の平均値ｄとその平均値ｄにおける割合Ｒの値とを関連付けて登録したものであり、予め作成されてＲＯＭ１３に記憶されている。
【００４０】
次に、物体検出装置１０の動作を説明する。
【００４１】
物体検出装置１０は、画像内の検知対象エリア３１に含まれる各微小ブロック領域Ｂが物体の輪郭の特徴量を持つ特徴領域か否かを判断して特徴領域を検出し、該検出された特徴領域が存在する密度や大きさ、位置、配列パターンなどに基づいて、目的の物体（ここでは、車両や歩行者）の存否を判定するようになっている。
【００４２】
図５は、物体検出装置１０が行う特徴領域検出処理の流れを示している。まず、カメラ５で取り込んだ画像内の検知対象エリア３１を微小ブロック領域Ｂに分割して多数の微小ブロック領域Ｂを設定する（ステップＳ１０１）。微小ブロック領域Ｂは、たとえば画像あるいは検知対象エリア３１の左上端を基準位置にしてマトリクス状に配列されるように分割される。
【００４３】
次に、これらの微小ブロック領域Ｂの中から未処理の微小ブロック領域Ｂを１つ選択する（ステップＳ１０２）。この選択した微小ブロック領域Ｂの濃度の平均値ｄを算出し（ステップＳ１０３）、さらに該微小ブロック領域Ｂの濃度の分散値σ２を算出する（ステップＳ１０４）。
【００４４】
次に、先に求めた濃度の平均値ｄで閾値テーブル２０を参照して、当該平均値ｄに対する割合Ｒを取得し、予め定めた基準閾値にこの割合Ｒを乗じた値を閾値として選ぶ(ステップＳ１０５)。基準閾値は、濃度の平均値ｄが１２７．５の場合(取り得る分散値σ２の最大値が最も大きくなる場合の濃度の平均値)に使用する閾値として予め定めた値である。
【００４５】
ステップＳ１０４で算出した分散値σ２とステップＳ１０５で選んだ閾値とを比較し、分散値σ２が閾値より大きい場合は（ステップＳ１０６；Ｙ）、該微小ブロック領域Ｂを、物体の輪郭の特徴量を持った特徴領域であると認定し検出する(ステップＳ１０７)。分散値σ２が閾値以下の場合は（ステップＳ１０６；Ｎ）、該微小ブロック領域Ｂは特徴領域とされない。
【００４６】
以上の処理は検知対象エリア３１に含まれるすべての微小ブロック領域Ｂについて完了するまで繰り返され（ステップＳ１０８；Ｎ)、すべての微小ブロック領域Ｂについて完了すると（ステップＳ１０８；Ｙ）、特徴領域検出処理は終了する（エンド）。
【００４７】
たとえば、図４のグラフ４１を各濃度の平均値ｄにおいて取り得る分散値σ２の最大値を示すグラフ（図中の右側の目盛でグラフ４１を見る）とすると、該グラフ４１の最大値は１６２５６．２５となる。仮に基準閾値をこの１６２５６．２５の５０％に相当する８１２８．０に設定すると、グラフ４２は各濃度の平均値ｄにおける閾値を示しており、すべての平均値ｄにおいてグラフ４１の値（各平均値ｄにおいて取り得る分散値σ２の最大値）の５０％の値になっている。このとき、分散値σ２がグラフ４２より上の領域にある微小ブロック領域Ｂは、物体の輪郭の特徴量を持つ特徴領域として検出され、分散値σ２がグラフ４２以下の領域にある微小ブロック領域Ｂは特徴領域として検出されないようになる。
【００４８】
このように、ある微小ブロック領域Ｂを物体の輪郭の特徴量を持つ特徴領域とするか否かの判定に使用する閾値を、その微小ブロック領域Ｂの濃度の平均値ｄにおいて取り得る分散値σ２の最大値に比例して変化させたので、その微小ブロック領域Ｂの濃度の平均値ｄの大小に係わらず、適切な閾値を使用して該微小ブロック領域Ｂが特徴領域か否かを判定することができる。なお、取り得る分散値σ２の最大値に代えて、その微小ブロック領域Ｂの濃度の平均値ｄにおいて取り得る分散値σ２の範囲の大きさに比例させて閾値を設定してもよい。
【００４９】
本処理では濃度変化の少ない平坦な部分（主として輪郭部以外）は分散値σ２が小さいので特徴領域として検出されない。ここでは、車両や歩行者などの物体の輪郭部（物体とその周囲との境界部）は特徴領域として検出するが、物体の影とその周囲との境界部は特徴領域として検出しないように基準閾値を設定する。
【００５０】
基準閾値を一定値より高く設定した場合から影領域を特徴領域として検知しなくなる。本例の場合（各画素が２５６階調、微小ブロック領域Ｂのサイズが４画素×４画素であり、濃度の平均値ｄが１２７．５の場合の分散値σ２の最大値が１６２５６．２５となる場合）は、基準閾値を５００〜２０００の範囲内に設定すれば、車両や歩行者などの物体の輪郭は特徴領域として検出され、影の領域は特徴領域として検出されなかった。一方、影領域を特徴領域として検出しない範囲（５００〜２０００）に基準閾値を設定した場合でも、ヘッドライトと黒い車両の輪郭部など、黒い車両の中に含まれる複雑な部分は特徴領域として検出された。以下に検出例を示す。
【００５１】
図２（ａ）は検知対象エリア３１にトラックの影５１が存在している画像の一例であり、図２（ｂ）はこの画像の検知対象エリア３１に対して図５の特徴領域検出処理を施した結果を示している。検知対象エリア３１にある多数の微小ブロック領域Ｂのうち黒く塗りつぶされている箇所は特徴領域として検出された微小ブロック領域Ｂを示している。図２（ｂ）に示すように、トラックの影５１は、その内部および輪郭部を含めて、特徴領域として検出されない。これに対し、図２（ａ）に示す画像にエッジ検出処理を施すと、その処理結果は図６に示すようになる。白線部分は輪郭部として検出された部分であり、トラックの影５１の輪郭部が検出されている。
【００５２】
図７（ａ）は検知対象エリア３１に車両５２が存在する画像の一例であり、図７（ｂ）はこの画像の検知対象エリア３１に対して図５の特徴領域検出処理を施した結果を示している。検知対象エリア３１にある多数の微小ブロック領域Ｂのうち黒く塗りつぶされている箇所は特徴領域として検出された箇所であり、車両５２が存在している箇所、特に車体や窓の輪郭部が特徴領域として検出されている。
【００５３】
図８は、道路上の黒い車両５５を含む画像に対して特徴領域検出処理を施した結果の一例を示している。図中に散在する白い矩形領域は特徴領域として検出された箇所を示している。黒い車両５５に含まれるヘッドライトやナンバープレートの輪郭部は特徴領域として検出されている。また、車体の輪郭部についてもその一部は（特に周囲が明るい部分で）特徴領域として検出されている。
【００５４】
本実施の形態に係わる特徴領域検出処理で影領域が検出されない理由は以下のように考えられる。図９に示すように、影領域６１とその周囲（路面など）６２との境界（影の輪郭部）では、各画素の輝度値（濃度)は緩やかに変化する。たとえば、影領域６１とその周囲６２との境界部分に設定した図中の矩形領域６３では、左の画素から順番に輝度値が６０、７４、９４、１１１と緩やかな階調変化となっている。すなわち、屋外では乱反射により物体に光が複数方向から当たり、影の輪郭がぼやけた状態になる。これに対して物体の輪郭はシャープであり、物体の輪郭部において各画素の輝度値（濃度）は急に変化する。
【００５５】
たとえば、図１０（ａ）に示すように、緩やかな階調変化の４画素×４画素の微小ブロック領域Ｂ１に対して、基準閾値を５００に設定して特徴領域検出処理を施すと、この微小ブロック領域Ｂ１は特徴領域と判定されない。詳細には、この微小ブロック領域Ｂ１の濃度の平均値ｄは８４．７５で分散値σ２は３７５．６９になる。そして、平均値ｄが８４．７５に対する割合Ｒは閾値テーブル２０（または図４のグラフ４１）から８３．５１％と求まり、基準閾値５００にこの割合Ｒを乗じて閾値４１７．５５が求まる。従って、分散値σ２（３７５．６９）＜閾値（４１７．５５）となり、この微小ブロック領域Ｂ１は特徴領域と判定されない。
【００５６】
一方、図１０（ｂ）に示すように、同図（ａ）の微小ブロック領域Ｂ１と同じ階調差がありかつ濃度の平均値ｄがほぼ同一となる微小ブロック領域Ｂ２に対して、同じく基準閾値を５００に設定して特徴領域検出処理を施すと、この微小ブロック領域Ｂ２は特徴領域として検出される。詳細には、この微小ブロック領域Ｂ２の濃度の平均値ｄは８５．５０で分散値σ２は６５０．２５になる。そして、平均値ｄが８５．５０に対する割合Ｒは閾値テーブル２０（または図４のグラフ４１）から８３．３７％と求まり、基準閾値５００にこの割合Ｒを乗じて閾値４１６．８５が求まる。従って、分散値σ２（６５０．２５）＞閾値（４１６．８５）となり、微小ブロック領域Ｂ１は特徴領域と判定されて検出される。
【００５７】
車両などの物体の輪郭部は特徴領域として検出するが、影領域の輪郭部を特徴領域として検出しないのは、上記のように、影領域の輪郭部周辺の輝度（濃度）差が物体の輪郭部周辺の輝度差に比べて緩やかであることによる。
【００５８】
次に、物体検出装置１０が行う処理全体の流れを説明する。
【００５９】
図１１は、物体検出装置１０が行う物体検出処理の全体の流れを示している。まず、操作部１６や外部通信部１８を通じて、検知対象エリア３１の設定を受け付け、カメラ５から取り込まれた画像内における該設定された検知対象エリア３１の位置、形状などを不揮発メモリ１９に記憶する（ステップＳ２０１）。
【００６０】
次に、カメラ５で背景画像を撮影し、その背景画像内の検知対象エリア３１に対して図５に示す特徴領域検出処理を施して特徴領域を検出し、該検出されたすべての特徴領域の位置を比較基準箇所として不揮発メモリ１９に記憶する（ステップＳ２０２）。背景画像は、車両や歩行者(人物)などの移動物体が映っていない画像である。
【００６１】
以上の準備処理を終えた後、以下の検出動作が繰り返し行われる。詳細には、カメラ５から画像を取り込み（ステップＳ２０３）、その画像（現画像）内の検知対象エリア３１に対して図５の特徴領域検出処理を施して特徴領域を検出する(ステップＳ２０４)。次に、この現画像から検出された特徴領域と背景画像から検出されて不揮発メモリ１９に記憶されている特徴領域の位置（比較基準箇所）とを比較し移動物体に係わる特徴領域として抽出する（ステップＳ２０５）。たとえば、現画像から検出された特徴領域のうち比較基準箇所にない箇所のみを移動物体に係わる特徴領域として抽出する。
【００６２】
たとえば、図７（ｂ）の検知結果では、路面に描かれた横断歩道の輪郭部が特徴領域として検出されているが、これらは背景画像にも存在するので、背景画像から抽出された特徴領域と同一箇所にある特徴領域を排除することで、車両にかかわる特徴領域のみが抽出される。
【００６３】
こうして抽出された特徴領域のうち、密度が予め定めた規定値以上の箇所（特徴領域が規定値以上の密度で集まって存在する箇所）に移動物体が存在すると判定する（ステップＳ２０６）。密度が低い箇所を排除することで、孤立した特徴領域などが移動物体として誤検知されることを防止して検知精度を高めている。
【００６４】
さらに移動物体が存在すると判定された箇所（規定値以上の密度で特徴領域が集まっている箇所）の大きさや形状、存在位置などからその移動物体の種類を判定する（ステップＳ２０７）。たとえば、大きさや形状から車両か、車両のヘッドライト部分か、歩行者か、その他のノイズ物体（たとえば、犬や鳥）かなどを判定する。この判定に用いられる大きさや形状のデータは予めＲＯＭ１３に記憶されている。また、予め画像内での車道の位置と歩道の位置とを登録しておき、検出された移動物体が車道に存在すれば車両の可能性が高いと判定し、歩道に存在すれば歩行者の可能性が高いと判定する。
【００６５】
このようにして影領域を誤検知することなく、車両や歩行者（人物）が検出される。以後、この検出結果から交通量などが計測されるがその処理の説明は省略する。
【００６６】
以上、本発明の実施の形態を図面によって説明してきたが、具体的な構成は実施の形態に示したものに限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲における変更や追加があっても本発明に含まれる。
【００６７】
実施の形態では、微小ブロック領域Ｂのサイズを４画素×４画素としたが、微小ブロック領域Ｂのサイズはこれに限定されない。微小ブロック領域Ｂのサイズはその微小ブロック領域Ｂ内で濃度（輝度値）が緩やかに変化しているか急に変化しているかを分散値σ２から判断可能なサイズであればよい。
【００６８】
すなわち、微小ブロック領域Ｂのサイズが大き過ぎると、その微小ブロック領域Ｂの中に複数の輪郭部が存在したり輪郭を有する物体の広範囲あるいは全体が含まれたりする為、輪郭部の特徴が分散値σ２に反映され難くなる。一方、緩やかな変化を確認するためにはある程度の領域サイズを必要とするので、微小ブロック領域Ｂのサイズが小さ過ぎると、濃度の変化が緩やかに生じているのか否かの判別は難しくなる。
【００６９】
また、実施の形態では、ある濃度の平均値ｄの微小ブロック領域Ｂが取り得る分散値σ２の最大値から図４のグラフ４１を求め、基準閾値に該グラフ４１から求まる割合Ｒを乗じて閾値を算出する方法を例示したが、このような正確な計算に基づくグラフ４１を使用しなくてもよい。たとえば、グラフ４１に近い形状の山なりのカーブを適当に設定したり、グラフ４１の形状に近い２次関数などの関数を定めておき、これらから各濃度の平均値ｄに対する割合Ｒや閾値を求めたりするように構成されてもよい。
【００７０】
実施の形態では、背景画像から検出された特徴領域と現画像から検出された特徴領域とを比較して背景画像に存在しない移動物体を検出するようにしたが、一般的に、時間的に差のある２枚の画像から検出された特徴領域を比較して、移動物体を検出するようにされてもよい。たとえば、止まっている車両と移動車両とを区別するといったことが可能になる。
【００７１】
実施の形態では影の影響を排除して車両や歩行者を検出する例を示したが、検出物体は車両や歩行者に限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明の実施の形態に係わる物体検出装置の概略機能構成を示すブロック図である。
【図２】カメラで撮影した画像（検知対象エリアに車両の影のある画像）およびこの画像に特徴領域検出処理を施した結果の一例を示す説明図である。
【図３】ある濃度の平均値（１６および３２）において濃度の分散値が最大となるパターンを例示した説明図である。
【図４】濃度の平均値に対する割合（もしくはその平均値で取り得る最大の分散値）との関係を表したグラフなどを示す説明図である。
【図５】物体検出装置が行う特徴領域検出処理を示す流れ図である。
【図６】図２（ａ）の画像にエッジ検出処理を施した結果を示す説明図である。
【図７】検知対象エリアに車両が存在する画像およびこの画像に特徴領域検出処理を施した結果の一例を示す説明図である。
【図８】道路上の黒い車両を含む画像に対して特徴領域検出処理を施した結果の一例を示す説明図である。
【図９】影領域の輪郭部の一例を拡大して示す説明図である。
【図１０】影領域の輪郭部のように輝度値が緩やかに変化する微小ブロック領域と輝度値が急に変化する微小ブロック領域およびそれらに対する分散値などの計算結果を対比して示す説明図である。
【図１１】物体検出装置が行う物体検出処理の全体を示す流れ図である。
【符号の説明】
【００７３】
５…カメラ
１０…物体検出装置
１１…バス
１２…ＣＰＵ
１３…ＲＯＭ
１４…ＲＡＭ
１５…カメラＩ／Ｆ
１６…操作部
１７…表示部
１８…外部通信部
１９…不揮発メモリ
２０…閾値テーブル
３１…検知対象エリア
５１…トラックの影
５２…車両
５５…黒い車両
Ｂ、Ｂ１、Ｂ２…微小ブロック領域
【図１】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図１０】
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【図１１】
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【図２】
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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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