(57)【要約】  車両のドライバーアシストシステムの画像センサによって検出されて探索される少なくとも１つのディジタル画像内で、交通標識またはその一部を含む少なくとも１つの設定された画像要素の少なくとも一部を検出およびクラス分類する、画像処理方法において、前記少なくとも１つのディジタル画像の少なくとも１つの画像領域から、複数のスケール不変の第１の画像特徴およびその幾何学的相対配置を計算し、ついで、該複数のスケール不変の第１の画像特徴およびその幾何学的相対配置を、クラシフィケータにより、少なくとも１つの設定された画像要素から計算されて記憶および／または学習された複数のスケール不変の第２の画像特徴およびその幾何学的相対配置と比較し、比較の結果、充分な一致が判別された場合、前記少なくとも１つのディジタル画像内に前記少なくとも１つの設定された画像要素を検出およびクラス分類する。
2012531685.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両（１１）のドライバーアシストシステム（１０）の画像センサ（１２）によって検出されて探索される少なくとも１つのディジタル画像（１６）内で、交通標識（１８）またはその一部を含む少なくとも１つの設定された画像要素（１７；１７ａ，１７ｂ）の少なくとも一部を検出およびクラス分類する、
画像処理方法において、
前記少なくとも１つのディジタル画像の少なくとも１つの画像領域（２１）から、複数のスケール不変の第１の画像特徴およびその幾何学的相対配置を計算し、
ついで、該複数のスケール不変の第１の画像特徴およびその幾何学的相対配置を、クラシフィケータにより、前記少なくとも１つの設定された画像要素から計算されて記憶および／または学習された複数のスケール不変の第２の画像特徴およびその幾何学的相対配置と比較し、
比較の結果、充分な一致が判別された場合、前記少なくとも１つのディジタル画像内に、前記少なくとも１つの設定された画像要素を検出およびクラス分類する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
あらかじめトレーニングステップ（Ｔ）において、少なくとも１つの設定された画像要素から、該画像要素の種々の構成を用いて、例えば交通標識の種々の視点または種々の書式によって、前記第２の画像特徴およびその幾何学的相対配置を計算し、前記クラシフィケータによって記憶および／または学習する、請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記複数の第２の画像特徴およびその幾何学的相対配置のうち特徴的なもののみを考慮し、前記トレーニングステップで識別する、請求項２記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記第１の画像特徴および前記第２の画像特徴を、ＳＩＦＴ法またはＳＵＲＦ法によって計算する、請求項１から３までのいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項５】
あらかじめ、所定の幾何学的所形状を探索することによって、前記少なくとも１つのディジタル画像内の前記少なくとも１つの画像領域を識別する、請求項１から４までのいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記検出およびクラス分類の正確性に対する尺度を求める、請求項１から５までのいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記正確性に対する尺度が設定された閾値を下回る場合、前記検出およびクラス分類の結果を拒絶する、請求項６記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記第１の画像特徴のピクセルに対応する前記第２の画像特徴のピクセルの数を用いて、前記検出およびクラス分類の正確性に対する尺度とする、請求項６から８までのいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項９】
さらに、探索すべきディジタル画像のシーケンスから求められた固有運動を考慮する、請求項１から８までのいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの設定された画像要素は交通標識（１８）の少なくとも１つの文字列を含む、請求項１から９までのいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項１１】
車両（１１）のドライバーアシストシステム（１０）の画像処理装置（１４）上、例えばマイクロコンピュータのマイクロプロセッサ上で、実行される場合に、請求項１から１０までのいずれか１項記載の画像処理方法を実行するプログラムコード手段を含むコンピュータプログラム。
【請求項１２】
車両（１１）のドライバーアシストシステム（１０）の画像処理装置（１４）上、例えばマイクロコンピュータのマイクロプロセッサ上で、実行される場合に、請求項１から１０までのいずれか１項記載の画像処理方法を実行するプログラムコード手段を、コンピュータで読み出し可能なデータ担体に記憶した、コンピュータプログラム製品。
【請求項１３】
少なくとも１つの画像センサ（１２）と、該画像センサに接続されて、請求項１１項記載のコンピュータプログラムを実行する画像処理装置（１４）とを有することを特徴とする装置、例えば車両（１１）のドライバーアシストシステム（１０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両のドライバーアシストシステムの画像センサによって検出されて探索される少なくとも１つのディジタル画像内で、交通標識またはその一部を含む少なくとも１つの設定された画像要素の少なくとも一部を検出およびクラス分類する、画像処理方法に関する。本発明はまた、こうした画像処理方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム、および、コンピュータプログラム製品、ならびに、こうしたコンピュータプログラムを実行する装置にも関する。
【０００２】
従来技術
独国公開第１９８４２１７６号から、車両周囲の交通標識を識別し、車両をナビゲートする方法が公知である。ここでは、交通標識が識別されて、交通標識識別データが形成される。
【０００３】
ウィーン条約、特に交通標識の形式に関する法規についての条約に参加した国々とは異なり、例えばアメリカ合衆国などでは、交通標識は個別の形式を有し、しかも、きわめて多岐にわたっている。また、アメリカ合衆国では各州が交通標識の設置の責任を有しているため、交通標識の大きさ、書式、配置様式などに種々のバリエーションが存在する。さらに、ウィーン条約で定められている以外の、制限速度を示す"SPEED LIMIT"、貨物自動車の走行レーンを示す"TRUCKS"、最低速度を示す"MINIMUM SPEED"などのピクトグラムや文字列も使用されている。これらのことは、交通標識の識別に基づいて支援を行うドライバーアシストシステムにとってかなり大きな課題となっている。
【０００４】
ウィーン条約に準拠した交通標識を採用している国々では、通常、ドライバーアシストシステムの画像センサによって検出された画像において、まず、標識の形状、例えば制限速度標識の円形形状が識別される。このステップは、一般的なので、米国の交通標識（例えば長方形形状）に対しても可能である。ついで、照明状況の影響を最小化するために、当該の画像部分の輝度が正規化される。続いて、当該の画像部分の大きさが、識別すべき交通標識に対して記憶されているピクトグラムにしたがって正規化される。さらに、当該の画像部分と記憶されているピクトグラムとのグレー値比較が行われ、充分な一致が識別された場合、当該の画像部分が交通標識であると識別されるのである。さらなる確実化のために、運動情報を考慮して、例えば、トラックやバスの後部に取り付けられたマークと、静的な交通標識すなわち有効な対象物とを区別することもできる。ただし、上述した手法は、交通標識の多様性のために、そのすべてを検出しようとすると、システムに記憶させておくべきピクトグラムの数があまりに多くなり、計算コストも嵩むことから、米国の交通標識に対しては限られた範囲でしか利用できない。
【０００５】
上述した手法に代わる手法として、検出された交通標識内の個々の記号、すなわち、文字や数字を、光学的文字認識ＯＣＲ（オプティカルキャラクタレコグニション）によって読み取って解釈することが挙げられる。ただし、この手法は複雑で、車両制御装置内に実現することが困難である。また、交通標識には限られた数のキーワードしか存在しないので、書かれているテキストの全体を読み取る手段は基本的には必要ない。
【０００６】
また、画像処理分野では、ずいぶん早くから、画像領域を記述するため、スケール変化や回転に対して耐性を有する手法が開発されてきた。ＳＩＦＴ法（スケールインヴァリアントフィーチャトランスフォーム法）は、画像から局所的な画像特徴を抽出するアルゴリズムであり、画像認識の際に使用される。米国特許第６７１１２９３号には、画像内のスケール不変の特徴を識別し、これを用いて画像内のオブジェクトの位置を求める方法および装置が開示されている。
【０００７】
さらに、H.Bay, A.Ess, T.Tuytelaars, L.van Gool, "SURF:Speeded-Up Robust Features", Computer Vision and Image Understanding (CVIU), Vol.110, No.3, 2008の346頁−359頁から、機械認識のために高速かつローバストに画像特徴を求めるアルゴリズムであるＳＵＲＦ法（スピーディドアップローバストフィーチャ法）が公知である。
【０００８】
その他の従来技術には、独国公開第１０３３８４５５号に開示されているものが挙げられる。
【０００９】
発明の開示
本発明は、車両のドライバーアシストシステムの画像センサによって検出されて探索される少なくとも１つのディジタル画像内で、交通標識またはその一部を含む少なくとも１つの設定された画像要素の少なくとも一部を検出およびクラス分類する、画像処理方法に関する。本発明によれば、少なくとも１つのディジタル画像の少なくとも１つの画像領域から、複数の第１のスケール不変の画像特徴およびその幾何学的相対配置が計算され、ついで、これら第１のスケール不変の画像特徴およびその幾何学的相対配置が、クラシフィケータにより、少なくとも１つの設定された画像要素から計算されて記憶および／または学習された複数の第２のスケール不変の画像特徴およびその幾何学的相対配置と比較され、比較の結果、充分な一致が判別された場合、少なくとも１つのディジタル画像内に少なくとも１つの設定された画像要素が検出およびクラス分類される。
【００１０】
本発明によれば、有利には、複数の画像部分がスケール不変の複数の画像特徴に基づいてクラス分類される。交通標識またはその一部である文字または数字などを含む、探索すべき画像要素に基づいて、スケール不変の画像特徴とその幾何学的相対配置（配置状態）とがあらかじめ計算されて記憶され、あるいは、クラシフィケータによって学習される。クラシフィケータとして例えばニューラルネットを使用することができる。クラシフィケータによる学習は、クラス分類および／または探索の基礎となる。
【００１１】
ディジタル画像、特にドライバーアシストシステムの画像センサによって検出された画像において、交通標識ないしその文字列・数字・シンボルなどを検出する場合、複数のスケール不変の画像特徴が計算される。スケール不変の画像特徴は相互に一義的に対応づけできるので、１つの画像領域内で見出された画像特徴と記憶または学習されている画像特徴とが比較される。この比較には、例えば、B.K.P.Horn, "Closed-form solution of absolute orientation using unit quaternions", Journal of the Optical Society of America A, Vol.4, Apr.1987の629頁−642頁に説明されているアルゴリズムが適している。このアルゴリズムは複数の画像領域に対して実行することができる。よって、基本的には、ディジタル画像全体を探索または走査することができる。ただし、状況に応じて、例えば交通標識の一部が樹枝などによって隠れてしまっている場合などには、交通標識の一部のみを検出およびクラス分類してもよい。
【００１２】
有利には、スケールは暗示的に考慮される。このため、本発明では、公知のクラシフィケーションプロセスとは異なり、観察されている対象物までの距離から独立した大きさの正規化も、輝度の正規化も省略できる。よって、本発明の方法の計算コストは小さくて済み、有利には車両の制御装置内に実現できる。
【００１３】
上述した画像処理方法は、制限速度に関する数字である"１５"，"３０"，"４５"，"５０"，"５５"などに適用することもできる。"SPEED"，"LIMIT"などの文字やこれに対応する数字など、幾つかの画像要素が検出およびクラス分類されると、１つの制限速度標識が識別されたことになる。スケール不変の画像特徴は、展開されているので、検出の後、オブジェクトを含む画像領域の追跡（いわゆるトラッキング）にも直接に用いることができる。これにより、有利には、従来のプロセスに比べ、追跡のための付加的な特徴の計算を省略することができる。本発明の画像処理方法は、スケール不変の画像特徴が幾何学的に任意に配置されている画像領域を検出してクラス分類することに適しており、所定の文字ないし数字の識別に限定されない。
【００１４】
有利には、あらかじめトレーニングステップにおいて、設定された少なくとも１つの画像要素から、スケール不変の第２の画像特徴およびその幾何学的相対配置が、特に種々の視点または種々の書式を有する画像要素の構成を利用して、計算され、クラシフィケータによって記憶および／または学習される。
【００１５】
この手段では、クラシフィケータは、上述した画像特徴および幾何学的位置を、トレーニングステップでの種々の視点または種々の書式に対比させる。この場合、可能なすべての画像特徴が計算され、相応の応答すなわち比較結果（肯定応答または否定応答）がセットされる。なお、クラシフィケータとして、例えば、ニューラルネットを利用することができる。
【００１６】
また、本発明では、トレーニングステップで識別されたスケール不変の第２の画像特徴およびその幾何学的相対配置のなかから、特徴的なもののみを考慮することができる。
【００１７】
トレーニングステップでは、スケール不変の画像特徴のうち複数の視点ないし複数の画像において同じ応答が得られたものが求められる。トレーニングステップの複数の視点ないし複数の画像に強く認められる画像特徴は、本発明の画像処理方法において専ら考慮すべき、いわゆる特徴的特徴ないし差異的特徴である。
【００１８】
有利には、第１の画像特徴および第２の画像特徴は、上述したＳＩＦＴ法（スケールインヴァリアントフィーチャトランスフォーム法）またはＳＵＲＦ法（スピーディドアップローバストフィーチャ法）によって計算される。
【００１９】
本発明によれば、さらに、少なくとも１つの画像領域が、あらかじめ、探索すべき少なくとも１つのディジタル画像内の所定の幾何学的形状を探索することによって、識別される。例えば、長方形または円形などの所定の形状が求められた画像領域のみに探索を限定することにより、計算コストがいちじるしく低減され、システムの速度が向上する。
【００２０】
有利には、検出およびクラス分類の正確性に対する尺度すなわち確度が定められる。比較の際に生じる幾何学的な差、例えば、書式の相違が確度となり、検出およびクラス分類の結果を拒絶するための閾値として利用される。ここで、検出およびクラス分類の確度が設定された閾値を下回る場合、当該の情報は放棄される。確度として、第１の画像特徴のピクセルに対応する第２の画像特徴のピクセルの数が用いられる。
【００２１】
付加的に、探索すべきディジタル画像のシーケンスから求められた車両の固有運動も考慮される。また、画像シーケンスの分析によって当該の固有運動の算出を支援することもできる。
【００２２】
設定された少なくとも１つの画像要素とは、交通標識の少なくとも１つの文字列であってよい。
【００２３】
本発明は、上述した画像処理方法を実行するためのプログラムコード手段を含むコンピュータプログラムおよびコンピュータプログラム製品として実現されてもよい。
【００２４】
本発明は、さらに、少なくとも１つの画像センサとこれに接続された画像処理装置とを有する、車両のドライバーアシストシステムにも関する。
【００２５】
本発明の画像処理方法は、有利には車両のドライバーアシストシステムの画像処理装置上で実行されるコンピュータプログラムとして実現されるが、他の実現形態ももちろん可能である。コンピュータプログラムは画像処理装置のメモリエレメント、例えばＲＯＭ，ＥＥＰＲＯＭその他に記憶される。画像処理装置の動作により、本発明の画像処理方法が実行される。画像処理装置は、マイクロプロセッサを有するマイクロコンピュータ、または、フィールドプログラマブルゲートアレイＦＰＧＡ、または、アプリケーション専用集積回路ＡＳＩＣ、または、ディジタルシグナルプロセッサＤＳＰなどであってよい。画像処理装置はドライバーアシストシステムの制御装置に設けられる。本発明のコンピュータプログラムは、コンピュータで読み出し可能なデータ担体（ディスケット、ＣＤ、ＤＶＤ、ＨＤＤ、ＵＳＢメモリスティック、メモリカードその他）やインタネットサーバにコンピュータプログラム製品として記憶され、そこから画像処理装置のメモリエレメントへ伝送されるものであってもよい。
【００２６】
本発明の有利な実施形態および実施態様は従属請求項に記載されている。以下に、図示の実施例に則して本発明を詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】車両のドライバーアシストシステムの概略図である。
【図２】本発明の画像処理方法における、ドライバーアシストシステムの画像センサによって取得されたディジタル画像を示す図である。
【図３】本発明の画像処理方法のブロック図である。
【図４】本発明の画像処理方法において、交通標識を種々の視点から見た図である。
【００２８】
図１には、破線で示されている車両１１がドライバーアシストシステム１０と画像センサ１２と評価ユニットまたは画像処理装置１４とを有しており、画像センサ１２に画像センサ信号線路１３を介して画像処理装置１４が接続されており、画像処理装置１４に出力信号線路１５を介してドライバーアシストシステム１０が接続されていることが示されている。画像センサ１２として、例えばＣＣＤカメラまたはＣＭＯＳカメラが用いられるが、サーモグラフ装置その他も利用可能である。図示されていない実施例において、別の複数の画像センサを使用し、立体画像を形成してもよい。画像センサ１２は、観察されているシーンのディジタル画像を、画像センサ信号線路１３を介して、画像処理装置１４へ伝送する。画像処理装置１４は、電気的または音響的または視覚的な出力信号を形成し、出力信号線路１５を介して、表示・報知・記憶のためにドライバーアシストシステム１０へ伝送する。
【００２９】
図１の実施例では、ドライバーアシストシステム１０は、交通標識を識別してドライバーに表示する走行情報装置として機能する。別の実施例として、ドライバーアシストシステム１０を、例えば、車両１１の適応型速度制御装置として構成することもできる。こうしたシステムはアダプティブクルーズコントロールシステムＡＣＣとも称される。技術文献であるRobert Bosch GmbH, "adaptive Fahrgeschwindigkeitsregelung ACC", gelbe Reihe, 2002には、こうしたアダプティブクルーズコントロールシステムが説明されている。アダプティブクルーズコントロールシステムは、例えば、識別された交通標識にしたがって車両速度を制御することができる。
【００３０】
図２には、本発明の画像処理方法を説明するために、画像センサ１２のディジタル画像１６が示されている。本発明の画像処理方法は車両１１のドライバーアシストシステム１０に対して画像処理装置１４上で実行される。ここでは、設定された少なくとも１つの画像要素１７の少なくとも一部を検出およびクラス分類するために、画像センサ１２によって検出されたディジタル画像１６内で、交通標識１８またはその一部を含む画像要素１７が探索される。簡略化されてはいるが、図２に、ディジタル画像１６として、道路１９および樹木２０を含むシーンが示されている。
【００３１】
図３には、画像処理装置１４上で動作する本発明の画像処理方法のステップ（実線部分）と付加的なステップ（破線部分）とがブロック図で示されている。探索すべきディジタル画像１６内で設定された画像要素１７を検出およびクラス分類するために、図２の１つまたは複数の画像領域２１から、複数のスケール不変の第１の画像特徴およびその幾何学的相対配置がステップＢで計算され、その後、ステップＣで、クラシフィケータにより、複数のスケール不変の第１の画像特徴およびその幾何学的相対配置と、設定された画像要素１７から計算されて記憶または学習されている複数のスケール不変の第２の画像特徴およびその幾何学的相対配置とが比較される。なお、第２の画像特徴および幾何学的位置の記憶ないし学習については、図３のデータベース２２によって表されている。また、ステップＣで、比較の結果、充分な一致が判別された場合には、ディジタル画像１６内に、設定された画像要素１７の少なくとも一部が検出およびクラス分類される。このことは、出力信号線路１５を介して、ドライバーアシストシステム１０へ伝送される。
【００３２】
なお、あらかじめ、ステップＡとして、画像領域２１につき、所定の幾何学的形状を探索することにより、ディジタル画像１６内で、交通標識１８の長方形の形状を識別しておくこともできる。
【００３３】
トレーニングステップＴでは、設定された少なくとも１つの画像要素１７から、スケール不変の第２の画像特徴およびその幾何学的相対配置が、図４に示されているような種々の構成、特に種々の書式や種々の視点による構成１７ａ，１７ｂを用いて計算され、クラシフィケータによって記憶および／または学習される。
【００３４】
有利な実施例では、複数の第２の画像特徴およびその幾何学的相対配置のうち、特徴的なもののみが考慮される。これはトレーニングステップＴで識別される。
【００３５】
第１の画像特徴および第２の画像特徴は、ＳＩＦＴ法（スケールインヴァリアントフィーチャトランスフォーム法）またはＳＵＲＦ法（スピーディドアップローバストフィーチャ法）によって計算される。
【００３６】
また、検出およびクラス分類の正確性に対する尺度すなわち確度が定められる。ドライバーアシストシステム１０は、画像処理装置１４から、出力信号線路１５を介して、検出およびクラス分類の結果、ひいては、ディジタル画像１６内に所定の交通標識１８が存在する否かを表す情報を受け取る。ここで、検出およびクラス分類の確度が設定された閾値を下回る場合、当該の情報は放棄される。確度として、第１の画像特徴のピクセルに対応する第２の画像特徴のピクセルの数が用いられる。
【００３７】
付加的に、ディジタル画像１６のシーケンスから求められた車両１１の固有運動も考慮される。
【００３８】
本発明の画像処理方法は、有利には、車両１１の画像処理装置１４で実行されるコンピュータプログラムとして実現されるが、他の実現形態ももちろん可能である。コンピュータプログラムは画像処理装置１４のメモリエレメント、例えばＲＯＭ，ＥＥＰＲＯＭその他に記憶される。画像処理装置１４の動作により、本発明の画像処理方法が実行される。画像処理装置１４は、マイクロプロセッサを有するマイクロコンピュータ、または、フィールドプログラマブルゲートアレイＦＰＧＡ、または、アプリケーション専用集積回路ＡＳＩＣ、または、ディジタルシグナルプロセッサＤＳＰなどであってよい。本発明のコンピュータプログラムは、コンピュータで読み出し可能なデータ担体（ディスケット、ＣＤ、ＤＶＤ、ＨＤＤ、ＵＳＢメモリスティック、メモリカードその他）やインタネットサーバにコンピュータプログラム製品として記憶され、そこから画像処理装置１４のメモリエレメントへ伝送されるものであってもよい。
【図１】
2012531685.tif 000003
【図２】
2012531685.tif 000004
【図３】
2012531685.tif 000005
【図４】
2012531685.tif 000006
【手続補正書】
【提出日】平成24年2月8日(2012.2.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両（１１）のドライバーアシストシステム（１０）の画像センサ（１２）によって検出されて探索される少なくとも１つのディジタル画像（１６）内で、交通標識（１８）またはその一部を含む少なくとも１つの設定された画像要素（１７；１７ａ，１７ｂ）の少なくとも一部を検出およびクラス分類する、
画像処理方法において、
前記少なくとも１つのディジタル画像の少なくとも１つの画像領域（２１）から、複数のスケール不変の第１の画像特徴およびその幾何学的相対配置を計算し、
ついで、該複数のスケール不変の第１の画像特徴およびその幾何学的相対配置を、クラシフィケータにより、前記少なくとも１つの設定された画像要素から計算されて記憶および／または学習された複数のスケール不変の第２の画像特徴およびその幾何学的相対配置と比較し、
比較の結果、充分な一致が判別された場合、前記少なくとも１つのディジタル画像内に、前記少なくとも１つの設定された画像要素を検出およびクラス分類する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
あらかじめトレーニングステップ（Ｔ）において、少なくとも１つの設定された画像要素から、該画像要素の構成を用いて、前記第２の画像特徴およびその幾何学的相対配置を計算し、前記クラシフィケータによって記憶および／または学習する、請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記複数の第２の画像特徴およびその幾何学的相対配置のうち特徴的なもののみを考慮し、前記トレーニングステップで識別する、請求項２記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記画像要素の構成は、交通標識の書式の構成、または、種々の視点から見た交通標識の構成である、請求項２または３記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記第１の画像特徴および前記第２の画像特徴を、ＳＩＦＴ法またはＳＵＲＦ法によって計算する、請求項１から４までのいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項６】
あらかじめ、所定の幾何学的所形状を探索することによって、前記少なくとも１つのディジタル画像内の前記少なくとも１つの画像領域を識別する、請求項１から５までのいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記検出およびクラス分類の正確性に対する尺度を求める、請求項１から６までのいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記正確性に対する尺度が設定された閾値を下回る場合、前記検出およびクラス分類の結果を拒絶する、請求項７記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記第１の画像特徴のピクセルに対応する前記第２の画像特徴のピクセルの数を用いて、前記検出およびクラス分類の正確性に対する尺度とする、請求項７または８記載の画像処理方法。
【請求項１０】
さらに、探索すべきディジタル画像のシーケンスから求められた固有運動を考慮する、請求項１から９までのいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの設定された画像要素は交通標識（１８）の少なくとも１つの文字列を含む、請求項１から１０までのいずれか１項記載の画像処理方法。
【請求項１２】
車両（１１）のドライバーアシストシステム（１０）の画像処理装置（１４）上で実行される場合に、請求項１から１１までのいずれか１項記載の画像処理方法を実行するためのプログラムコード手段を含むコンピュータプログラム。
【請求項１３】
車両（１１）のドライバーアシストシステム（１０）の画像処理装置（１４）上で実行される場合に、請求項１から１１までのいずれか１項記載の画像処理方法を実行するためのプログラムコード手段を含むコンピュータプログラムを記憶した、コンピュータで読み出し可能なデータ担体。
【請求項１４】
少なくとも１つの画像センサ（１２）と、該画像センサに接続されて、請求項１２記載のコンピュータプログラムを実行する画像処理装置（１４）とを有する
ことを特徴とする車両（１１）のドライバーアシストシステム（１０）。
【国際調査報告】
2012531685.tif 000007
2012531685.tif 000008
2012531685.tif 000009
2012531685.tif 000010
2012531685.tif 000011
2012531685.tif 000012
2012531685.tif 000013
2012531685.tif 000014