(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を撮像することにより得られる画像データであるとともに、近赤外光及び可視光の複数の波長帯の光の各々の受光強度で示される画像データを生成する撮像手段と、
前記撮像手段により生成された前記画像データが示す被写体画像を複数の領域に分割し、各々の領域毎の前記各波長帯毎の情報を示すとともに、前記波長帯の数に応じた次元数の情報で示される領域情報を抽出する領域情報抽出手段と、
前記領域情報抽出手段により抽出された各々の領域情報を、前記領域に対応する被写体の特徴を示すとともに、前記次元数以下の次元数の情報で示される特徴情報に変換する変換手段と、
識別対象となる物体と、当該物体に対応する前記特徴情報が存在する範囲とが関連づけられたサンプル特徴情報が予め記憶された記憶手段と、
前記画像データが示す被写体画像からエッジを抽出するエッジ抽出手段と、
前記変換手段により変換された前記特徴情報と、前記記憶手段により記憶されたサンプル特徴情報とに基づいて、各前記領域毎に対応する被写体が示す物体を、前記エッジ抽出手段により抽出されたエッジに囲まれる領域毎に識別し、かつ該エッジに囲まれる領域において最も多く識別された物体を該エッジで囲まれる領域の示す物体とする物体識別手段と、
を有する物体識別装置。
【請求項２】
前記サンプル特徴情報には、識別対象となる物体を前記撮像手段により予め撮影することで生成された画像データから得られた高次局所自己相関特徴情報が更に含まれており、
前記物体識別手段は、前記高次局所自己相関特徴情報を更に用いて前記領域に対応する被写体が示す物体を識別する請求項１に記載の物体識別装置。
【請求項３】
前記物体識別手段は、前記サンプル特徴情報に含まれる複数の特徴情報での各次元の要素において分散値が所定の値より小さくなる要素を含む次元を用いずに、前記被写体が示す物体を識別する請求項１又は請求項２に記載の物体識別装置。
【請求項４】
前記変換手段は、前記領域情報を変換した前記特徴情報を、当該特徴情報の２つ以上の次元に対応する要素を線形変換して得られる値を１つの次元の値とした圧縮特徴情報に更に変換し、
前記物体識別手段は、前記圧縮特徴情報と、前記記憶手段により記憶されたサンプル特徴情報とに基づいて、各前記領域毎に対応する被写体が示す物体を識別する請求項１又は請求項２に記載の物体識別装置。
【請求項５】
前記領域情報は、赤色光、緑色光、青色光、及び近赤外光の受光強度を示す情報である請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の物体識別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体識別装置に係り、特に車両周辺に存在する物体を識別する物体識別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、撮像された画像データから物体を識別することで、例えば車両を運転するドライバの視覚を支援する様々な装置が提案されている。特許文献１に開示された対象物抽出装置は、遠赤外画像と可視画像からそれぞれの画像の特徴量を算出し、特徴量の多次元空間をクラスタリングによっていくつかのクラスタに分類することを特徴とし、特徴量空間における特徴量の分布にしたがって領域分割を行うものである。
【０００３】
また、特許文献２に開示された多色赤外線撮像装置は、被写体からの赤外線放射エネルギーを複数の波長帯域範囲の光学フィルタを介して多色赤外線撮像装置のセンサに入射させ、予め記憶手段に格納させた複数の物質の放射率値を基に被写体の真温度Ｔ０及び背景温度Ｔａを求めて、複数物質の材質或はその状態を判別するものである。
【特許文献１】特開２０００−３０６１９１号公報
【特許文献２】特開２００４−１１７３０９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術は遠赤外画像を利用するため，可視画像を撮像するカメラとは別の高価な赤外カメラが必要である。また、遠赤外画像と可視画像を１台のカメラで取得することは現在のところ技術的に不可能であり、２台のカメラが必要となるため装置が大きくなる。
【０００５】
なお、遠赤外画像を用いた場合には、撮像対象の熱放射量が計測されるため人や車をその温度特性から検出することができる。しかしながら、気温が体温相当に上昇する夏季には人が検出しにくくなるとともに、熱放射のない路面や路側の人工物からは有効な特徴が取得できないといった課題がある。
【０００６】
このように従来の技術では、上述した理由から物体の識別精度が高いとは言い難いものであった。
【０００７】
本発明は上記問題点に鑑み、物体の識別精度を向上させた物体識別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】
【０００８】
上記目的を達成するために請求項１の発明は、被写体を撮像することにより得られる画像データであるとともに、近赤外光及び可視光の複数の波長帯の光の各々の受光強度で示される画像データを生成する撮像手段と、前記撮像手段により生成された前記画像データが示す被写体画像を複数の領域に分割し、各々の領域毎の前記各波長帯毎の情報を示すとともに、前記波長帯の数に応じた次元数の情報で示される領域情報を抽出する領域情報抽出手段と、前記領域情報抽出手段により抽出された各々の領域情報を、前記領域に対応する被写体の特徴を示すとともに、前記次元数以下の次元数の情報で示される特徴情報に変換する変換手段と、識別対象となる物体と、当該物体に対応する前記特徴情報が存在する範囲とが関連づけられたサンプル特徴情報が予め記憶された記憶手段と、前記画像データが示す被写体画像からエッジを抽出するエッジ抽出手段と、前記変換手段により変換された前記特徴情報と、前記記憶手段により記憶されたサンプル特徴情報とに基づいて、各前記領域毎に対応する被写体が示す物体を、前記エッジ抽出手段により抽出されたエッジに囲まれる領域毎に識別し、かつ該エッジに囲まれる領域において最も多く識別された物体を該エッジで囲まれる領域の示す物体とする物体識別手段と、を有する。
【０００９】
ここで、請求項１の発明では、撮像手段は被写体を撮像することにより得られる画像データであるとともに、近赤外光及び可視光の複数の波長帯の光の各々の受光強度で示される画像データを生成し、領域情報抽出手段は前記撮像手段により生成された前記画像データが示す被写体画像を複数の領域に分割し、各々の領域毎の前記各波長帯毎の情報を示すとともに、前記波長帯の数に応じた次元数の情報で示される領域情報を抽出し、変換手段は前記領域情報抽出手段により抽出された各々の領域情報を、前記領域に対応する被写体の特徴を示すとともに、前記次元数以下の次元数の情報で示される特徴情報に変換し、記憶手段には識別対象となる物体と、当該物体に対応する前記特徴情報が存在する範囲とが関連づけられたサンプル特徴情報が予め記憶され、物体識別手段は前記変換手段により変換された前記特徴情報と、前記記憶手段により記憶されたサンプル特徴情報とに基づいて、各前記領域毎に対応する被写体が示す物体を識別する。このように、物体の材質やその状態に応じて反射特性が異なる近赤外光を用いることで、物体の識別精度を向上させた物体識別装置を提供することができる。
【００１１】
また、請求項１の発明によれば、エッジに囲まれた領域は同一の物体の可能性が高いため、エッジに囲まれる領域毎に物体を識別することにより物体の識別精度を向上させた物体識別装置を提供することができる。
【００１２】
また、請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記サンプル特徴情報には、識別対象となる物体を前記撮像手段により予め撮影することで生成された画像データから得られた高次局所自己相関特徴情報が更に含まれており、前記物体識別手段は、前記高次局所自己相関特徴情報を更に用いて前記領域に対応する被写体が示す物体を識別するものである。
【００１３】
請求項２の発明によれば、高次局所自己相関特徴情報を用いることで、物体の識別精度を向上させた物体識別装置を提供することができる。
【００１４】
また、請求項３の発明は、請求項１又は請求項２の発明において、前記物体識別手段は、前記サンプル特徴情報に含まれる複数の特徴情報での各次元の要素において分散値が所定の値より小さくなる要素を含む次元を用いずに、前記被写体が示す物体を識別するものである。
【００１５】
請求項３の発明によれば、次元数を減らすことにより、識別に要する処理時間を短縮することができる。
【００１６】
また、請求項４の発明は、請求項１又は請求項２の発明において、前記変換手段は、前記領域情報を変換した前記特徴情報を、当該特徴情報の２つ以上の次元に対応する要素を線形変換して得られる値を１つの次元の値とした圧縮特徴情報に更に変換し、前記物体識別手段は、前記圧縮特徴情報と、前記記憶手段により記憶されたサンプル特徴情報とに基づいて、各前記領域毎に対応する被写体が示す物体を識別するものである。
【００１７】
請求項４の発明によれば、次元数を減らすことにより、識別に要する処理時間を短縮することができる。
【００１８】
また、請求項５の発明は、請求項１〜請求項４のいずれか１項の発明において、領域情報は、赤色光、緑色光、青色光、及び近赤外光の受光強度を示す情報である。
【００１９】
請求項５の発明によれば、領域情報として赤色光、緑色光、青色光、及び近赤外光の受光強度を用いることが出来る。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、物体の識別精度を向上させた物体識別装置を提供することができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００２２】
図１は、本実施の形態に係る物体識別装置の構成を示す図である。物体識別装置１０の撮像部４２は、近赤外光を含む複数の波長帯の光を、各波長帯毎に受光可能なフィルタを含んで構成された光学ユニット２２と、光学ユニット２２の光軸後方に配設されたＣＣＤイメージセンサ（以下、「ＣＣＤ」という。）２４と、入力されたアナログ信号に対して各種のアナログ信号処理を行うアナログ信号処理部２６と、入力されたアナログ信号をデジタルデータに変換するアナログ／デジタル変換器（以下、「ＡＤＣ」という。）２８と、入力されたデジタルデータに対して各種のデジタル信号処理を行うデジタル信号処理部３０と、を含んで構成されている。なお、この撮像部４２は、ＣＭＯＳカメラであっても良い。
【００２３】
また、デジタル信号処理部３０は、所定容量のラインバッファを内蔵し、入力された画像データをメモリ４８の所定領域に直接記憶させる制御も行う。
【００２４】
ＣＣＤ２４の出力端はアナログ信号処理部２６の入力端に、アナログ信号処理部２６の出力端はＡＤＣ２８の入力端に、ＡＤＣ２８の出力端はデジタル信号処理部３０の入力端に、各々接続されている。従って、ＣＣＤ２４から出力された被写体像を示すアナログ信号はアナログ信号処理部２６によって所定のアナログ信号処理が施され、ＡＤＣ２８によってデジタルデータである画像データに変換された後にデジタル信号処理部３０に入力される。
【００２５】
一方、物体識別装置１０は、物体識別装置１０全体の動作を司るＣＰＵ（中央処理装置）４０と、撮影により得られたデジタル画像データ等を記憶するメモリ４８と、メモリ４８に対するアクセスの制御を行うメモリインタフェース４６と、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display：液晶ディスプレイ）３８と、ＬＣＤ３８に対するアクセスの制御を行うＬＣＤインタフェース３６と、を含んで構成されている。
【００２６】
なお、本実施の形態の物体識別装置１０では、メモリ４８としてＶＲＡＭ（Video RAM）並びにＲＯＭが用いられている。ＲＯＭには、例えばフラッシュメモリが用いられ、ＯＳ、プログラム、及び後述するサンプル特徴情報が記憶されている。
【００２７】
デジタル信号処理部３０、ＣＰＵ４０、ＬＣＤインタフェース３６、及びメモリインタフェース４６はシステムバスＢＵＳを介して相互に接続されている。従って、ＣＰＵ４０は、デジタル信号処理部３０の作動の制御、メモリ４８へのメモリインタフェース４６を介したアクセス、ＬＣＤインタフェース３６を介したＬＣＤ３８の制御を各々行うことができる。メモリ４８へアクセスすることにより、画像データからＲＧＢＩ毎の画像データを生成する。
【００２８】
次に、図２を用いて、フィルタについて説明する。本実施の形態で用いるフィルタは、図２に示されるように、Ｒ（赤色光）を透過する赤色透過フィルタ５０、Ｇ（緑色光）を透過する緑色透過フィルタ５２、Ｂ（青色光）を透過する青色透過フィルタ５４、及びＩ（近赤外光）を透過する近赤外光透過フィルタ６０が交互に配置されたフィルタである。
【００２９】
そして、太線の矩形に示されるように上記４つのフィルタで構成されるフィルタ５８が、１画素に対応している。
【００３０】
撮像部４２と後述する画像生成部は、被写体を撮像することにより得られる画像データであるとともに、近赤外光及び可視光の複数の波長帯の光の各々の受光強度で示される画像データを生成するようになっている。
【００３１】
このように、本実施の形態では近赤外光を透過するフィルタを用いているが、近赤外光は、照射された物体の分子構造とその運動に依存して特定の波長帯の光が吸収されるという性質を持つ。言い換えると、物体の材質やその状態に応じて近赤外光の反射特性が異なる。この性質を利用すると、物体からの近赤外スペクトルを分析することによって光が照射された物体の材質や状態を知ることができる。
【００３２】
上述したフィルタにより可視光を受光するＣＣＤ２４は近赤外領域の一部でも撮像に必要な感度を要しているため、上記フィルタを用いたカメラ１台で可視光と近赤外光の両方を取得することも可能であり、小型化も容易である。更に、近赤外線は物体からの熱放射ではなく、可視光と同じく物体表面での反射光であるが、その反射率は物体の材質に応じて可視光とは異なった特性を示すため、物体を識別するために非常に有効なものである。
【００３３】
このように、本実施の形態では、可視光だけでなく近赤外線の反射特性まで利用できるため、物体の識別性能を向上することができる。特に植物（葉）や人の肌（水分を含有している物質）は近赤外線の反射特性に特徴があるため、可視光のみを利用した場合に比べて識別性能を大きく向上することができる。
【００３４】
更に、上述した４つのフィルタが交互に配置されたフィルタを用いることで、時間ずれを生じることなく、同一の視野角を持つＲＧＢＩ画像を取得することができる。また、同一の視野角を持つために、画像間の画素対応も容易となる。
【００３５】
なお、上述したフィルタの他に、３ＣＣＤ構成のようにプリズムを使った構成であっても良い。或いは、異なる波長帯を受光可能な複数種類のフォトダイオードを深さ方向に積層した撮像素子を用いるようにしても良い。
【００３６】
次に、図３を用いて、物体識別装置１０のプログラム構成について説明する。物体識別装置１０には、画像生成部６２と、領域情報抽出部６４と、変換部６６と、物体識別部６８とが搭載される。
【００３７】
画像生成部６２及び上記撮像部４２は、近赤外光を含む複数の波長帯の光を、上述した各波長毎に受光可能なフィルタを介して被写体を撮像し、該被写体を示す画像データを生成する。
【００３８】
領域情報抽出部６４は、画像生成部６２により生成された画像データが示す被写体画像を複数の領域に分割し、各々の領域毎の各波長帯毎の情報を示すとともに、波長帯の数に応じた次元数の情報で示される領域情報を抽出する。
【００３９】
上記複数の領域とは、例えば画素１つで１つの領域や、複数の画素で１つの領域を示している。また、画素１つで１つの領域とする場合の領域情報は、本実施の形態の場合、波長帯がＲＧＢＩの４つであるので４次元の情報であり、その要素はＲＧＢＩの各々の受光強度である。また、複数の画素で１つの領域とする場合も４次元の情報であり、その領域の特徴情報は、各画素におけるＲＧＢＩの受光強度の平均値とするようにしても良い。
【００４０】
変換部６６は、領域情報抽出部６４により抽出された各々の領域情報を、領域に対応する被写体の特徴を示すとともに、次元数（本実施の形態では４次元）以下の次元数の情報で示される特徴情報に変換する。この変換の詳細については後述する。
【００４１】
物体識別部６８は、変換部６６より変換された特徴情報と、上記メモリ４８により記憶された後述するサンプル特徴情報とに基づいて、各領域毎に対応する被写体が示す物体を識別する。
【００４２】
以上が物体識別装置１０のプログラム構成となっている。次に、変換の詳細及びサンプル特徴情報について説明する。
【００４３】
まず、変換の詳細について説明する。図４は、変換部６６で用いられる変換式を示す図である。同図（Ａ）は、領域情報を示す（I,R,G,B）から特徴空間における特徴情報（P1,P2,P3,P4）への変換式を示すものである。上記特徴空間は、識別対象となる物体を撮影した画像データから、図５に示されるように予め抽出したサンプル点の受光強度(I,R,G,B)から主成分分析によって生成された主成分で構成される空間である。なお、図５で示される空間は分かりやすくするために２次元で描いたものとなっている。
【００４４】
この特徴空間において、識別対象となる物体から得られた特徴情報は、図６に示されるように、同一の物体がまとまって分布するようになる。このように分布された特徴情報を整理して得られた統計情報が上述したサンプル特徴情報である。
【００４５】
そして、このサンプル特徴情報は、メモリ４８に図７に示されるようにデータベース形式で記憶されている。同図に示されるようにサンプル特徴情報は、識別対象となる物体と、当該物体に対応する特徴情報が存在する範囲とが関連づけられたものである。
【００４６】
具体的に例えば道路の場合は、a1≦P1≦b1，c1≦P2≦d1，e1≦P3≦f1，g1≦P4≦h1が特徴情報の存在する範囲となる。この範囲に上記領域情報を変換した特徴情報が含まれる場合に、その領域に対応する被写体が示す物体を道路と識別するようになっている。上記道路のサンプル特徴情報は不等式で示されるものであったが、サンプル点を変換した点の集合であっても良い。
【００４７】
図４の説明に戻り、同図（Ａ）に示される４×４の正方行列は、上記主成分分析により得られた固有ベクトルを４つ並べた行列である。なお、この正方行列は４つの固有ベクトルのノルムの和が１となるように正規化したものである。
【００４８】
変換部６６は、図４（Ａ）に示される式により領域情報から特徴情報に変換するが、同図（Ｂ）に示されるように、領域情報(I,R,G,B)を変換した特徴情報（P1,P2,P3,P4）を、当該特徴情報（P1,P2,P3,P4）の２つ以上の次元に対応する要素を線形変換して得られる値を１つの次元の値とした圧縮特徴情報に更に変換するようにしても良い。
【００４９】
同図（Ｂ）の場合には、P2とP3を0.5×P2＋0.5×P3と線形変換して得られた値を１つの次元の値とした（R1,R2,R3）が圧縮特徴情報として示されている。
【００５０】
更に上記物体識別部６８は、サンプル点を変換して得られたサンプル特徴情報に含まれる特徴情報での各次元の要素において分散値が所定の値より小さくなる要素を含む次元を用いずに、被写体が示す物体を識別するようにしても良い。上記所定の値は、実験などを行うことで適宜定めるようにしても良いし、その値を任意に設定可能とするようにしても良い。このようにして次元数を減らすことにより、識別に要する処理時間を短縮することができる。
【００５１】
以下、図８を参照しながら、物体識別処理についてフローチャートを用いて説明する。なお、以下のフローチャートでは画素ごとに識別する手順を説明したものとなっているが、上述したように画面を任意の領域に分割して複数の画素からなる領域ごとに識別を実行してもよい。この場合、上述したように、領域に含まれる画素値を平均処理して、領域の受光強度(R,G,B,I)を算出すれば同様の手順で識別結果を得ることができる。
【００５２】
図８には、ＲＧＢ画像、Ｉ画像、エッジ画像、識別画像（その１）、及び識別画像（その２）が示されている。
【００５３】
このうち、ＲＧＢ画像は、図２で説明したフィルタのうち、赤色透過フィルタ５０、緑色透過フィルタ５２、及び青色透過フィルタ５４を透過した光により得られた画像である。Ｉ画像は、近赤外光透過フィルタ６０を透過した光により得られた画像である。
【００５４】
エッジ画像はＲＧＢ画像、又はＩ画像から従来から用いられているエッジ抽出処理により得られた画像である。識別画像（その１）は、各画素毎の識別結果を示している。識別画像（その２）は、識別画像（その１）に対してノイズなどにより不適切に判断された識別結果をエッジに囲まれる領域毎に修正して物体を識別した識別結果を示している。
【００５５】
なお、本実施の形態では識別結果として、「道路」、「植物」、「建物」、「空」、「その他」としているが、これらに限られるものではなく、上記物体の一部や更に多くの物体を識別結果とするようにしても良い。
【００５６】
これらを踏まえ、まず、図９のフローチャートについて説明する。同図に示されるフローチャートは、物体識別処理を示すフローチャートである。
【００５７】
まず、ステップ１０１で、画像生成部６２は、図８で示したＲＧＢ画像及びＩ画像を示す各画像データを生成する。次のステップ１０２で、領域情報抽出部６４は、領域情報抽出処理を行う。ステップ１０３で、変換部６６は、変換処理を行う。次のステップ１０４で、物体識別部６８は、物体識別処理を行い、処理を終了する。
【００５８】
次に、上記領域情報抽出処理について、図１０のフローチャートを用いて説明する。まず、ステップ２０１で、ループカウンタｋを０で初期化する。次のステップ２０２で、画素Ｄ（ｋ）におけるＲ受光強度ｒ、Ｇ受光強度ｇ、Ｂ受光強度ｂ、Ｉ受光強度ｉ、すなわち領域情報を算出する。次のステップ２０３で、算出した領域情報（ｒ、ｇ、ｂ、ｉ）を配列Ｆ（ｋ）に代入し、ステップ２０４でｋを１つ増分する。
【００５９】
次のステップ２０５でｋ＜Ｍ（Ｍは全画素数）か否か判断し、肯定判断した場合には、まだ配列Ｆ（ｋ）に代入していない画素の領域情報が存在するため、再びステップ２０２の処理を行い、否定判断した場合には、全ての画素の領域情報をＦ（ｋ）に代入したので処理を終了する。
【００６０】
この処理により、Ｆ（ｋ）に領域情報が代入されることにより、領域情報を抽出する処理が行われたこととなる。
【００６１】
次に、図１１のフローチャートを用いて、変換部６６による変換処理について説明する。まず、ステップ３０１で、ループカウンタｋを０で初期化する。次のステップ３０２で、Ｐ（ｋ）にＡＦ（ｋ）を代入する。ここでＡは図４（Ａ）に示した４×４の正方行列であり、Ｆ（ｋ）は上記配列を４行１列の行列とみなしたものであり、Ｐ（ｋ）は特徴情報を示している。
【００６２】
次のステップ３０３でｋを１つ増分し、次のステップ３０４でｋ＜Ｍ（Ｍは全画素数）か否か判断し、肯定判断した場合には、まだ特徴情報Ｐ（ｋ）に代入していない画素の特徴情報が存在するため、再びステップ３０２の処理を行い、否定判断した場合には、全ての画素の特徴情報をＰ（ｋ）に代入したので処理を終了する。
【００６３】
次に、図１２のフローチャートを用いて、物体識別部６８による物体識別処理について説明する。なお、このフローチャートでは、上記サンプル特徴情報に、識別対象となる物体を撮影することで生成された画像データから得られた高次局所自己相関特徴情報が更に含まれているものとする。この高次局所自己相関特徴情報は、ＲＧＢＩの各波長帯の画像から計算される表面情報（テクスチャ情報）を示す特徴量であり、この情報により、分割した各領域が何であるかを更に精度良く識別することが可能となる。
【００６４】
まず、ステップ４０１で、ループカウンタｋを０で初期化する。次のステップ４０２で、Ｐ（ｋ）とサンプル特徴情報を比較する。ここでの比較は、Ｐ（ｋ）を範囲に含むサンプル特徴情報を見つけることを示す。
【００６５】
そして、次のステップ４０３で、Ｐ（ｋ）が２つ以上のサンプル特徴情報の範囲内か否か判断する。上述したサンプル特徴情報の範囲は重なる場合もあるので、このフローチャートでは、ステップ４０４で高次局所自己相関特徴情報を用いて更に比較し、ステップ４０５に処理が進む。一方、ステップ４０３で否定判断した場合にもステップ４０５に処理が進む。
【００６６】
なお、ステップ４０４のように高次局所自己相関特徴情報を用いない場合は、Ｐ（ｋ）を含むサンプル特徴情報のうちのいずれか一つのサンプル特徴情報をＰ（ｋ）が含まれるサンプル特徴情報として固定的に選択するか、或いは重なった２つ以上の範囲の各々の中心のうち、Ｐ（ｋ）が最も近い中心を持つ範囲のサンプル特徴情報をＰ（ｋ）が含まれるサンプル特徴情報とするようにしても良い。
【００６７】
次のステップ４０５で、ステップ４０３又はステップ４０４での比較結果をｋ番目の画素が示す物体とする。
【００６８】
次のステップ４０６でｋを１つ増分し、次のステップ４０７でｋ＜Ｍ（Ｍは全画素数）か否か判断し、肯定判断した場合には、まだ識別していない画素が存在するため、再びステップ４０２の処理を行い、否定判断した場合には、全ての画素に対して識別したので、ステップ４０８でエッジ抽出処理を行う。
【００６９】
この時点での識別結果を示すのが、上記図８の識別画像（その１）である。ノイズ等により、実際の物体とは異なる物体と識別されたものが存在するため、識別結果が周辺の画素に対する識別結果とは異なるものが散見される。
【００７０】
次のステップ４０９で、各エッジに囲まれた領域で最も多い識別結果をその領域の示す物体とする。これにより得られた識別結果を示すのが、図８の識別画像（その２）である。この識別画像（その２）により更に精度良く物体を識別した画像が得られる。
【００７１】
このように、本実施の形態では、可視から近赤外領域を対象とした複数波長帯の画像に基づいて、人や車両のみでなく、画像に写っている道路、空、建物、植物などの背景までも識別することができる。
【００７２】
また、本実施の形態により得られた識別結果（図８の識別画像（その２））はＬＣＤ３８を通してユーザに提供されてもよいが、歩行者検出装置や車両検出装置など別の検出装置の入力情報として利用することも有効である。
【００７３】
例えば、歩行者検出装置において、上記識別結果が入手された場合、歩行者の探索範囲は「その他」と識別されている領域のみに限定することができる。なぜなら、他の領域は「道路」「植物」「建物」「空」のいずれかに識別されており、それらの中に歩行者が存在することはないからである。このように利用すると、探索範囲が限定されるため、歩行者検出装置における計算コストの削減や誤検出率の低減などの面で非常に効果的となる。
【００７４】
なお、以上説明した実施の形態では、ＲＧＢを用いていたが、ＨＳＶなど他の色空間を用いるようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本実施の形態に係る物体識別装置の構成を示す図である。
【図２】フィルタを示す図である。
【図３】物体識別装置のプログラム構成を示す図である。
【図４】変換部で用いられる変換式を示す図である。
【図５】主成分分析によって生成された主成分で構成される空間例を示す図である。
【図６】特徴情報の分布例を示す図である。
【図７】サンプル特徴情報を示す図である。
【図８】物体識別処理に関する画像を示す図である。
【図９】物体識別処理を示すフローチャートである。
【図１０】領域情報抽出処理を示すフローチャートである。
【図１１】変換処理を示すフローチャートである。
【図１２】物体識別処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７６】
１０  物体識別装置
２２  光学ユニット
２４  ＣＣＤ
２６  アナログ信号処理部
３０  デジタル信号処理部
３６  ＬＣＤインタフェース
３８  ＬＣＤ
４０  ＣＰＵ
４２  撮像部
４６  メモリインタフェース
４８  メモリ
５０  赤色透過フィルタ
５２  緑色透過フィルタ
５４  青色透過フィルタ
５８  フィルタ
６０  近赤外光透過フィルタ
６２  画像生成部
６４  領域情報抽出部
６６  変換部
６８  物体識別部
【図１】
0004985264.tif 000002
【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９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図８】
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