(57)【要約】【課題】ベクトルの方向の違いによって隣接する構造物を分離する画像処理装置及び画像処理方法画像処理装置及び画像処理方法を提供する。【解決手段】画像処理装置３の算出部３４は、入力画像４３に基づいてベクトル７の算出を行う。続いてベクトルグループ分類部３５は、ベクトルグループ８に基づいてベクトルグループ分類処理を行い、ベクトルグループ画像４３ｃを生成する。検出部３６は、上まぶた２０、テンプル９０及び上レンズ９１が結合する結合領域４３ｂにおいて、隣接グループ削除処理を行い、結合を分離させる。【選択図】図２
2009146019.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素からなり、検出対象物が撮像された画像の画像データを入力する入力部と、
前記画像データに対して水平フィルタ及び垂直フィルタ処理を行うことによって前記複数の画素毎に水平成分及び垂直成分を算出し、算出された前記水平成分及び前記垂直成分に基づいて前記複数の画素毎にベクトルの大きさ及び角度を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記ベクトルを前記角度に基づいてベクトルグループに分類し、ベクトルグループ画像データを生成するベクトルグループ分類部と、
検出対象物に基づいて少なくとも１つの前記ベクトルグループを選択し、前記検出対象物を検出する検出部と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記算出部は、直交するＸ−Ｙ座標系において、前記水平成分をｘ、前記垂直成分をｙとするとき、（ｘ２＋ｙ２）１／２を算出することで、前記ベクトルの大きさを算出し、ｔａｎ−１（ｙ／ｘ）を算出することで、前記Ｘ軸からの前記ベクトルの前記角度を算出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】
前記ベクトルグループ分類部は、０°〜３６０°を所定の数だけ等分割し、前記ベクトルを前記ベクトルグループに分類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４】
前記検出部は、前記検出対象物に基づいて選択された前記少なくとも１つの前記ベクトルグループ以外の前記ベクトルグループを削除し、前記検出対象物と他の構造物を分離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５】
複数の画素からなり、検出対象物が撮像された画像の画像データを入力する第１のステップと、
前記画像データに対して水平フィルタ及び垂直フィルタ処理を行うことによって前記複数の画素毎に水平成分及び垂直成分を算出し、算出された前記水平成分及び前記垂直成分に基づいて前記複数の画素毎にベクトルの大きさ及び角度を算出する第２のステップと、
前記第２のステップによって算出された前記ベクトルを前記角度に基づいてベクトルグループに分類する第３のステップと、
検出対象物に基づいて少なくとも１つの前記ベクトルグループを選択し、前記検出対象物を検出する第４のステップと、
を備えたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
前記第２のステップは、直交するＸ−Ｙ座標系において、前記水平成分をｘ、前記垂直成分をｙとするとき、（ｘ２＋ｙ２）１／２を算出することで、前記ベクトルの大きさを算出し、ｔａｎ−１（ｙ／ｘ）を算出することで、前記Ｘ軸からの前記ベクトルの前記角度を算出することを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記第３のステップは、０°〜３６０°を所定の数だけ等分割し、前記ベクトルを前記ベクトルグループに分類することを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記第４のステップは、前記検出対象物に基づいて選択された前記少なくとも１つの前記ベクトルグループ以外の前記ベクトルグループを削除し、前記検出対象物と他の構造物を分離することを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ベクトルの方向の違いによって隣接する構造物を分離する画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の技術として、画像から顔の領域を抽出する顔領域抽出手段と、顔領域抽出手段により抽出された顔の領域から各々異なるしきい値を用いて左側エッジと右側エッジとを抽出し、抽出した左側エッジ及び右側エッジに基づいた領域を鼻筋の候補として抽出する鼻筋候補抽出手段と、鼻筋候補抽出手段により抽出された鼻筋の候補から鼻筋を選択する鼻筋選択手段と、鼻筋選択手段により選択された鼻筋の下方近傍の領域において第１の横方向エッジを検出する第１の横方向エッジ検出手段と、前記第１の横方向エッジ検出手段により前記第１の横方向エッジを検出できなかったときに、前記鼻筋選択手段により選択された鼻筋の位置は誤認であると判定する判定手段と、を備えた鼻位置検出装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
この鼻位置検出装置によれば、ドライバーの顔を撮像した画像データからドライバーの鼻の位置を判定し、判定された鼻の位置に基づいた統計的情報からドライバーの眼の位置を検出することができる。
【特許文献１】特開２００２−２５１６１７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、従来の鼻位置検出装置によると、撮像された顔の向きに基づいた眼の統計的情報を記憶しなければならず、正確な眼の位置の検出に限界があった。
【０００５】
従って本発明の目的は、形状認識を行うためのエッジ抽出の際に、ベクトルの方向の違いによって、隣接する他の構造物のエッジの結合を分離することができる画像処理装置及び画像処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）本発明は上記目的を達成するため、複数の画素からなり、検出対象物が撮像された画像の画像データを入力する入力部と、前記画像データに対して水平フィルタ及び垂直フィルタ処理を行うことによって前記複数の画素毎に水平成分及び垂直成分を算出し、算出された前記水平成分及び前記垂直成分に基づいて前記複数の画素毎にベクトルの大きさ及び角度を算出する算出部と、前記算出部によって算出された前記ベクトルを前記角度に基づいてベクトルグループに分類し、ベクトルグループ画像データを生成するベクトルグループ分類部と、検出対象物に基づいて少なくとも１つの前記ベクトルグループを選択し、前記検出対象物を検出する検出部と、を備えたことを特徴とする画像処理装置を提供する。
【０００７】
上記した構成によれば、ベクトルの方向の違いによって、隣接する他の構造物のエッジの結合を分離することができる。
【０００８】
（２）本発明は上記目的を達成するため、複数の画素からなり、検出対象物が撮像された画像の画像データを入力する第１のステップと、前記画像データに対して水平フィルタ及び垂直フィルタ処理を行うことによって前記複数の画素毎に水平成分及び垂直成分を算出し、算出された前記水平成分及び前記垂直成分に基づいて前記複数の画素毎にベクトルの大きさ及び角度を算出する第２のステップと、前記第２のステップによって算出された前記ベクトルを前記角度に基づいてベクトルグループに分類する第３のステップと、検出対象物に基づいて少なくとも１つの前記ベクトルグループを選択し、前記検出対象物を検出する第４のステップと、を備えたことを特徴とする画像処理方法を提供する。
【０００９】
上記した構成によれば、ベクトルの方向の違いによって、隣接する他の構造物のエッジの結合を分離することができる。
【発明の効果】
【００１０】
このような構成によれば、ベクトルの方向の違いによって、隣接する他の構造物のエッジの結合を分離することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下に、本発明の画像処理装置及び画像処理方法の実施の形態を図面を参考にして詳細に説明する。
【００１２】
[実施の形態]
（車両１の構成）
図１（ａ）は、本発明の実施の形態に係る画像処理装置を搭載した車両の上方図であり、図１（ｂ）は、本発明の実施の形態に係る車両の側面図である。車両１は、後述する画像処理装置を搭載する車両本体１０と、後述するＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ―Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）カメラ及び照明が配置されたルームミラー１１と、を備えて概略構成されている。図１（ａ）及び（ｂ）は、ルームミラー１１に配置されたＣＣＤカメラによって乗員２の顔を左側面から撮像し、撮像された画像の画像データから乗員２の眼の形状認識を行う場合について表している。なお、ＣＣＤカメラ及び照明の設置位置は、これに限定されず、乗員２を撮像可能な位置、例えばステアリング近傍に設置されても良い。
【００１３】
（画像処理装置３の構成）
図２は、本発明の実施の形態に係る画像処理装置のブロック図である。画像処理装置３は、ルームミラー１１のミラーを介して乗員２を撮像する入力部としてのＣＣＤカメラ３０と、ＣＣＤカメラ３０によって撮像された画像の画像データを処理して後述するベクトルを算出する算出部３４と、算出されたベクトルの方向に基づいて後述するベクトルグループに分類するベクトルグループ分類部３５と、分類されたベクトルグループに基づいて検出対象物を検出する検出部３６と、を備えて概略構成されている。
【００１４】
さらに画像処理装置３は、ルームミラー１１のミラーを介して乗員２に対して近赤外線（一例として波長が８５０〜８８０ｎｍ）によって照明を行う照明部３１と、ＣＣＤカメラ３０から出力された電気信号から画像データとしての後述する入力画像を生成する画像キャプチャ部３２と、処理中の入力画像等を記憶する記憶部３３と、各部を総合的に制御する制御部３７と、を備えて概略構成されている。なお、入力画像は、近赤外線によって撮像された乗員２の顔を含む画像データを基本とするが、これに限定されず、可視光線や他の波長の元で撮像された画像の画像データでも良く、また、検出対象物は建築物やその他の構造物であっても良い。
【００１５】
ＣＣＤカメラ３０は、近赤外線を撮像することができるカメラであり、画像キャプチャ部３２によって変換された後述する入力画像は、格子状に並んだ複数の画素の集まりから構成されている。また、本実施の形態において照明部３１は、近赤外線によって照明を行うので、乗員２は、照明を気にする事なく、運転操作に集中することができるが、画像処理装置３は、照明部３１を介さないで撮像された画像データを用いて検出対象物の検出を行っても良い。
【００１６】
（算出部３４について）
図３（ａ）は、本発明の実施の形態に係る画像データの一部を示す図であり、図３（ｂ）は、本発明の実施の形態に係るフィルタの一例を示す図であり、図４（ａ）は、本発明の実施の形態に係る水平フィルタを示す図であり、図４（ｂ）は、本発明の実施の形態に係る垂直フィルタを示す図であり、図４（ｃ）は、本発明の実施の形態に係るベクトルを示す図である。
【００１７】
算出部３４は、図４（ａ）及び（ｂ）に示す水平フィルタ６０及び垂直フィルタ６１（一例としてＰｒｅｗｉｔｔフィルタ）を用いて画像データに対してフィルタ処理（エッジ抽出処理）を行う。この水平及び垂直方向のフィルタ処理によって、従来大きさしか持たなかった画素５に、大きさと角度といったベクトル量を持たせることができる。本実施の形態において、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタによって方向成分として水平成分６０ａ及び垂直成分６１ａが算出されるが、例えばＳｏｂｅｌフィルタ等の方向成分を抽出するフィルタによって算出されても良く、これに限定されない。
【００１８】
ここでフィルタ処理は、次のようにして行われる。一例として画像データのある一部分の画像データ４（３×３画素）の画素値を、図３（ａ）に示すように、Ａ１〜Ａ９によって表す。中央の画素値Ａ５に対する図３（ｂ）に示すフィルタ６によるフィルタ処理は、Ａ５の処理値＝Ａ１×（ａ）＋Ａ２×（ｂ）＋Ａ３×（ｃ）＋Ａ４×（ｄ）＋Ａ５×（ｅ）＋Ａ６×（ｆ）＋Ａ７×（ｇ）＋Ａ８×（ｈ）＋Ａ９×（ｉ）によって行われる。なお、画素値は、一例として、暗（０）から明（２５５）までの画素値を有するものとする。
【００１９】
本実施の形態において、フィルタ６を図４（ａ）に示す水平フィルタ６０に置き換えて処理したものが、画素Ａ５における水平成分６０ａとなり、図４（ｂ）に示す垂直フィルタ６１に置き換えて処理したものが、画素Ａ５における垂直成分６１ａとなる。算出部３４は、このフィルタ処理を画像データのすべての画素５について行い、水平成分をｘ、垂直成分をｙとする座標値（ｘ、ｙ）を算出する。
【００２０】
また算出部３４は、算出した各画素５の座標値（ｘ、ｙ）に基づいて、図４（ｃ）に示すベクトル７の大きさＰ及び角度θを算出する。その算出方法は、図４（ｃ）より、Ｐ＝（ｘ２＋ｙ２）１／２、θ＝ｔａｎ―１（ｙ／ｘ）によって行われる。
【００２１】
（ベクトルグループ分類部３５について）
図５Ａ（ａ）は、本発明の実施の形態に係るベクトルグループ分類に関する図であり、図５Ｂ（ｂ）は、本発明の実施の形態に係るサンプル画像の一例を示す図であり、図５Ｂ（ｃ）は、本発明の実施の形態に係るサンプル画像をベクトルグループ分類した結果を示す概略図である。図５Ａ（ａ）に示すベクトルグループ８は、ハッチングによって第１〜第８のグループ８１〜８８を分類するが、これに限定されず、色によって分類されても良い。ベクトルグループ８は、色によって分類することによってより視覚的に構造物のエッジのベクトル７を見ることができる。
【００２２】
サンプル画像４０Ａは、背景４ａと、半円形状を有する第１の構造物４０Ｂと、を備えて構成されている。なお、以下に、ベクトルグループ画像及び２値化画像において、背景４ａは黒（画素値は０）、構造物４０Ｂは白（画素値は１）によって表されるが、本実施の形態では、以下において図示するときのみ、これを反転するものとする。
【００２３】
図５Ｂ（ｃ）に示すベクトルグループ画像４０ａは、図５Ｂ（ｂ）に示すサンプル画像４０Ａから算出されたベクトル７を、その角度θに基づいてベクトルグループ分類を行い、可視化したものである。ベクトルグループ画像４０ａは、図５Ｂ（ｃ）に示すように、第１の構造物４０Ｂを挟んで対向する位置に相反するベクトル７、すなわち第１の構造物４０Ｂの上辺側に第１〜第４のグループ８１〜８４で構成される上辺側エッジ８０ａと下辺側に第５〜第８のグループ８５〜８８で構成される下辺側エッジ８０ｂとが位置する。また、ベクトルグループ画像４０ａは、第１の構造物４０Ｂの形状をベクトルグループ８によって表しており、パターンマッチング等の形状認識方法を用いることなく、検出対象物を認識することが可能になる。
【００２４】
ベクトルグループ分類部３５は、算出部３４によって算出されたベクトル７を角度θによって、図５Ａ（ａ）に示す第１〜第８のグループ８１〜８８に分類する。このとき、算出部３４は、すべての画素５についてベクトルグループ分類処理を行う必要はなく、しきい値を設け、そのしきい値以上のベクトル７の大きさＰを有する画素５についてのみ、ベクトルグループ分類処理を行うものとする。しきい値よりも小さいＰを有するベクトル７は、構造物の識別に寄与しないからである。上記の処理を行うことによって、計算量を抑えることが可能になり、より高速に処理を行うことができる。また、例えば垂直方向の成分を抽出するためにしきい値を設け、そのしきい値以上の値を有するベクトル７を抽出する場合において、平行に近い成分でベクトル７の大きさＰが非常に大きいとき、しきい値を超えて抽出され、正確な垂直成分の抽出が行えない場合があったが、ベクトル７を角度θによって分類することで、平行な成分が、しきい値を超えて抽出されることを防ぐことができるので、より正確な抽出を行うことができる。
【００２５】
本実施の形態においては、図５Ａ（ａ）に示す水平成分６０ｂからの角度に基づいて、４５°刻みで所定の数として８等分割してベクトルグループ分類を行っている。図５Ａ（ａ）に示す水平成分６０ｂが、図４（ｃ）に示す水平成分６０ａに対して向きが反転しているのは、図５Ｂ（ｃ）に示すベクトルグループ画像４０ａと対応付けし易いからである。なお、ベクトルグループ分類の数は、これに限定されず、目的及び用途に応じて自由に増減しても良い。
【００２６】
（検出部３６について）
図６（ａ）は、本発明の実施の形態に係る第１のグループに注目した隣接グループを示す図であり、図６（ｂ）は、本発明の実施の形態に係る第７のグループに注目した隣接グループを示す図であり、図７（ａ）は、本発明の実施の形態に係る眼鏡非着用時の入力画像を示す図であり、図７（ｂ）は、本発明の実施の形態に係る眼鏡非着用時のベクトルグループ画像を示す図であり、図８（ａ）は、本発明の実施の形態に係る眼鏡着用時の入力画像を示す図であり、図８（ｂ）は、本発明の実施の形態に係る眼鏡着用時のベクトルグループ画像を示す図である。図８（ａ）に示す入力画像４２において、乗員２が掛けている眼鏡は、エッジが検出されにくいツーポイントという種類であり、レンズに設けられたテンプル９０と、レンズの上側の部分である上レンズ９１と、レンズの下側の部分である下レンズ９２と、を表すエッジが、ベクトルグループ画像４２ａに含まれている。また、図８（ｂ）に示すベクトルグループ画像４２ａは、上レンズ９１と下レンズ９２と乗員２の皮膚の輝度差が小さいため、上辺側エッジ８０ａ及び下辺側エッジ８０ｂがペアで現れない場合について表している。
【００２７】
構造物の輪郭には、図５Ｂ（ｃ）に示したように、類似の方向を有するベクトル７が集中する傾向がある。例えば、図７（ａ）に示す眼鏡非着用時の入力画像４１に対してベクトルグループ分類部３５によるベクトルグループ分類処理を行うと、図７（ｂ）に示すベクトルグループ画像４１ａが得られる。このベクトルグループ画像４１ａが示すように、ベクトル７が構造物（例えば眼や眉毛）に集中する傾向があることが分かる。また、例えば、図８（ａ）に示す眼鏡着用時の入力画像４２に対してベクトルグループ分類部３５によるベクトルグループ分類処理を行うと、図８（ｂ）に示すベクトルグループ画像４２ａが得られる。このベクトルグループ画像４２ａが示すように、ベクトル７が構造物に集中し、例えば眼鏡のフレームまたはレンズの形状をベクトル７で表すことができる。よって、画像処理装置３又は画像処理プログラムの設計者は、画像処理のアルゴリズムを検討する際の補助的役割として、例えば図７（ｂ）及び図８（ｂ）に示したベクトルグループ画像４１ａ、４２ａを利用することができ、また、ベクトルグループに分けて処理を行うので、全体の処理の高速及び簡素化が行える。
【００２８】
さらに検出部３６は、隣接するベクトル７のベクトルグループ以外を削除することによって、異なる構造物の画素５の結合を分離することができる。構造物を分離する方法として、例えば画素５の４連結又は８連結を検出する方法があるが、この方法だと、異なる構造物の画素５が、１画素でも隣接していると連結と見なされ、正確な構造物の分離が難しい。
【００２９】
しかし、検出部３６は、例えば図６（ａ）に示すように、第１のグループ８１に注目するとき、第１のグループ８１に隣接するグループ（第２及び第８のグループ８２、８８）を同じ構造物であるとし、第３〜７のグループ８３〜８７を削除する。同様に検出部３６は、図６（ｂ）に示すように、第７のグループ８７に注目するとき、第７のグループ８７に隣接するグループ（第６及び第８のグループ８６、８８）を同じ構造物であるとし、第１〜５のグループ８１〜８５を削除する。この処理によって検出部３６は、異なる構造物の画素５の結合を分離することができる。
【００３０】
（動作）
以下に、本実施の形態における画像処理装置３の動作を図１〜８及び後述する図９及び１０を参照し、図１１のフローチャートに従って詳細に説明する。
【００３１】
図９Ａ（ａ）は、本発明の実施の形態に係る入力画像を示す図であり、図９Ａ（ｂ）は、本発明の実施の形態に係るエッジ画像を示す図であり、図９Ａ（ｃ）は、本発明の実施の形態に係るエッジ画像の一部を抜き出して示した図であり、図９Ｂ（ｄ）は、本発明の実施の形態に係る隣接グループ削除処理前のベクトルグループ画像を示す図であり、図９Ｂ（ｅ）は、本発明の実施の形態に係る隣接グループ削除処理前のベクトルグループ画像の一部を拡大した図であり、図９Ｃ（ｆ）は、本発明の実施の形態に係る隣接グループ削除処理後のベクトルグループ画像を示す図であり、図９Ｃ（ｇ）は、本発明の実施の形態に係る隣接グループ削除処理後のベクトルグループ画像の一部を拡大した図であり、図１０Ａ（ａ）は、本発明の実施の形態に係る隣接グループ削除処理前のベクトルグループ画像を示す図であり、図１０Ａ（ｂ）は、本発明の実施の形態に係る隣接グループ削除処理前のベクトルグループ画像の一部を拡大した図であり、図１０Ｂ（ｃ）は、本発明の実施の形態に係る隣接グループ削除処理後のベクトルグループ画像を示す図であり、図１０Ｂ（ｄ）は、本発明の実施の形態に係る隣接グループ削除処理後のベクトルグループ画像の一部を拡大した図である。
【００３２】
第１のステップとして、画像処理装置３の制御部３７は、図９Ａ（ａ）に示す入力画像４３を画像キャプチャ部３２を介してＣＣＤカメラ３０から取得する（Ｓ１）。
【００３３】
第２のステップとして、算出部３４は、図４（ａ）及び（ｂ）に示すＰｒｅｗｉｔｔフィルタ（水平フィルタ６０及び垂直フィルタ６１）を用いて入力画像４３に対してフィルタ処理を行い、算出された座標値（ｘ、ｙ）に基づいてベクトル７を算出する（Ｓ２）。
【００３４】
ここで、図９Ａ（ｂ）に示す２値化画像４３ａは、入力画像４３に対して、垂直フィルタ６１を用いて行ったフィルタ処理（エッジ抽出処理）を行った結果を示している。２値化画像４３ａは、乗員２の上まぶた２０と上レンズ９１が、図９Ａ（ｃ）に示す結合領域４３ｂにおいて結合している。この結合領域４３ｂを有する２値化画像４３ａを用いて、乗員２の上まぶた２０と上レンズ９１を分離することは困難であるので、続くステップとしてベクトル７に対してベクトルグループ分類処理を行う。
【００３５】
第３のステップとして、ベクトルグループ分類部３５は、図５Ａ（ａ）に示すベクトルグループ８に基づいて眼周辺のベクトル７に対してベクトルグループ分類処理を行う（Ｓ３）。こうして得られた図９Ｂ（ｄ）に示すベクトルグループ画像４３ｃにおけるエッジは、構造物の形状を表しているが、図９Ｂ（ｅ）に示す結合領域４３ｄにおいて、乗員２の上まぶた２０と上レンズ９１がまだ結合している。このままでは、上まぶた２０と上レンズ９１を分離することができない。よって続くステップにおいて、隣接グループ削除処理を行う。
【００３６】
第４のステップとして、検出部３６は、図９Ｂ（ｄ）に示したベクトルグループ画像４３ｃに対して、隣接グループ削除処理を行う（Ｓ４）。隣接グループ削除処理を行うことによって、図９Ｃ（ｆ）及び（ｇ）に示すように、削除処理後のベクトルグループ画像４３ｅにおいて、結合領域４３ｄの上まぶた２０と上レンズ９１を分離させることができる。
【００３７】
また、レンズを支えるリム（上リム９３及び下リム９４）を有する眼鏡を掛けた乗員２を撮像した画像データの眼の周辺を中心にベクトルグループ分類処理を行った例を図１０Ａ（ａ）に示す。図１０Ａ（ａ）に示す結合領域４３ｇにおいて、眼鏡の下リム９４を挟んで対向する上辺側エッジ８０ａと下辺側エッジ８０ｂが、結合している。
【００３８】
検出部３６は、図１０Ａ（ａ）に示すベクトルグループ画像４３ｆに対して隣接グループ削除処理を行うと、図１０Ｂ（ｃ）に示す隣接グループ削除処理後のベクトルグループ画像４３ｈが得られ、結合領域４３ｇにおいて、上辺側エッジ８０ａと下辺側エッジ８０ｂが分離される。これにより、眼鏡の上リム９３と下リム９４が、それらの構造物に挟まれた下リム９４の上辺側エッジ８０ａ（上リム９３における下辺側エッジ８０ｂに相当する部分と連結している）を介して結合していたものを分離することができるため、眼鏡や上まぶた２０といった検出対象物としての構造物を検出することができる。
【００３９】
画像処理装置３は、上記した第１〜第４のステップを行うことで、入力画像４３に含まれる構造物を正確に検出することができる。よって、画像処理装置３は、眼の動きによって乗員２の意識の状態を検出するような装置と連動させることによって、例えば乗員２の居眠り運転操作防止等に役立てることができる。
【００４０】
（効果）
上記した実施の形態によれば、ベクトル７の角度θの違いによってベクトルグループ分類を行うことによって、隣接する他の構造物の結合を正確に分離することができる。
【００４１】
本実施の形態において、画像処理装置３について説明したが、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を搭載したコンピュータ等の電子機器によって実行される画像処理方法、または画像処理プログラムとして実現されても良い。
【００４２】
なお、本発明は、上記した実施の形態に限定されず、本発明の技術思想を逸脱あるいは変更しない範囲内で種々の変形が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】（ａ）は、本発明の実施の形態に係る画像処理装置を搭載した車両の上方図であり、（ｂ）は、本発明の実施の形態に係る車両の側面図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る画像処理装置のブロック図である。
【図３】（ａ）は、本発明の実施の形態に係る画像データの一部を示す図であり、（ｂ）は、本発明の実施の形態に係るフィルタの一例を示す図である。
【図４】（ａ）は、本発明の実施の形態に係る水平フィルタを示す図であり、（ｂ）は、本発明の実施の形態に係る垂直フィルタを示す図であり、（ｃ）は、本発明の実施の形態に係るベクトルを示す図である。
【図５Ａ】（ａ）は、本発明の実施の形態に係るベクトルグループ分類に関する図である。
【図５Ｂ】（ｂ）は、本発明の実施の形態に係るサンプル画像の一例を示す図であり、（ｃ）は、本発明の実施の形態に係るサンプル画像をベクトルグループ分類した結果を示す概略図である。
【図６】（ａ）は、本発明の実施の形態に係る第１のグループに注目した隣接グループを示す図であり、（ｂ）は、本発明の実施の形態に係る第７のグループに注目した隣接グループを示す図である。
【図７】（ａ）は、本発明の実施の形態に係る眼鏡非着用時の入力画像を示す図であり、（ｂ）は、本発明の実施の形態に係る眼鏡非着用時のベクトルグループ画像を示す図である。
【図８】（ａ）は、本発明の実施の形態に係る眼鏡着用時の入力画像を示す図であり、図８（ｂ）は、本発明の実施の形態に係る眼鏡着用時のベクトルグループ画像を示す図である。
【図９Ａ】（ａ）は、本発明の実施の形態に係る入力画像を示す図であり、（ｂ）は、本発明の実施の形態に係るエッジ画像を示す図であり、（ｃ）は、本発明の実施の形態に係るエッジ画像の一部を抜き出して示した図である。
【図９Ｂ】（ｄ）は、本発明の実施の形態に係る隣接グループ削除処理前のベクトルグループ画像を示す図であり、（ｅ）は、本発明の実施の形態に係る隣接グループ削除処理後のベクトルグループ画像の一部を拡大した図である。
【図９Ｃ】（ｆ）は、本発明の実施の形態に係る隣接グループ削除処理後のベクトルグループ画像を示す図であり、（ｇ）は、本発明の実施の形態に係る隣接グループ削除処理後のベクトルグループ画像の一部を拡大した図である。
【図１０Ａ】（ａ）は、本発明の実施の形態に係る隣接グループ削除処理前のベクトルグループ画像を示す図であり、（ｂ）は、本発明の実施の形態に係る隣接グループ削除処理前のベクトルグループ画像の一部を拡大した図である。
【図１０Ｂ】（ｃ）は、本発明の実施の形態に係る隣接グループ削除処理後のベクトルグループ画像を示す図であり、（ｄ）は、本発明の実施の形態に係る隣接グループ削除処理後のベクトルグループ画像の一部を拡大した図である。
【図１１】本発明の実施の形態に係るフローチャートである。
【符号の説明】
【００４４】
１…車両、２…乗員、３…画像処理装置、４…画像データ、４ａ…背景、４ｂ…画像枠、５…画素、６…フィルタ、７…ベクトル、８…ベクトルグループ、１０…車両本体、１１…ルームミラー、２０…上まぶた、３０…ＣＣＤカメラ、３１…照明部、３２…画像キャプチャ部、３３…記憶部、３４…算出部、３５…ベクトルグループ分類部、３６…検出部、３７…制御部、４０Ａ…サンプル画像、４０Ｂ…第１の構造物、４０ａ…ベクトルグループ画像、４１…入力画像、４１ａ…ベクトルグループ画像、４２…入力画像、４２ａ…ベクトルグループ画像、４３…入力画像、４３ａ…２値化画像、４３ｂ…結合領域、４３ｃ…ベクトルグループ画像、４３ｄ…結合領域、４３ｅ…ベクトルグループ画像、４３ｆ…ベクトルグループ画像、４３ｇ…結合領域、４３ｈ…ベクトルグループ画像、６０…水平フィルタ、６０ａ、６０ｂ…水平成分、６１…垂直フィルタ、６１ａ…垂直成分、８０ａ…上辺側エッジ、８０ｂ…下辺側エッジ、８１〜８８…第１〜第８のグループ、９０…テンプル、９１…上レンズ、９２…下レンズ、９３…上リム、９４…下リム
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
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【図７】
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【図８】
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【図９Ａ】
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