(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両検出対象領域を撮影した映像信号をデジタル化した画像を時間軸方向に積分して積分画像を作成し、該積分画像から輝度変換処理によって低輝度領域のコントラストを強調した輝度変換画像を作成し、該輝度変換画像を画像処理することによって駐車車両を検出する駐車車両検出方法において、
前記デジタル化した画像の複数枚の輝度画像中から輝度基準となる初期輝度画像を選定して、該初期輝度画像と他の各輝度画像との輝度の差分画像を求め、該差分画像の輝度値に変化が生じない場合には、初期輝度画像から所定数の画像の輝度値を加算する選択積分処理を行い、また、前記差分画像の輝度値に変化が生じ予め設定したしきい値よりも大きい場合には、前記初期輝度画像を用いる選択積分処理を行うことにより積分画像を作成することを特徴とする駐車車両検出方法。
【請求項２】
車両検出対象領域を撮影したカラー映像信号をＲ，Ｇ，Ｂ信号に変換し、
該Ｒ，Ｇ，Ｂ信号からなるＲ，Ｇ，Ｂ画像をフレーム単位で輝度画像に変換し、
該得られた複数枚の輝度画像中から基準となる初期輝度画像を選定して、該初期輝度画像と他の各輝度画像との差分画像をそれぞれ求め、
該得られた各差分画像の輝度値に変化が生じない場合には、所定数のＲ，Ｇ，Ｂ画像を加算し、前記差分画像の輝度値に変化が生じ予め設定したしきい値よりも大きい場合には前記初期輝度画像に対応するＲ，Ｇ，Ｂ画像を用いるＲ，Ｇ，Ｂ選択積分処理を施し、
該Ｒ，Ｇ，Ｂ選択積分処理により得られたＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を輝度画像に変換した後、この輝度画像に所定の輝度変換処理を施し、
該輝度変換された輝度画像と前記Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像の輝度画像とを掛け算することにより輝度補正されたＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を生成し、
該輝度補正されたＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を用いて車両を検出することを特徴とする駐車車両検出方法。
【請求項３】
車両検出対象領域を俯瞰撮影するカラーカメラと、
該カラーカメラまたはＲ，Ｇ，Ｂデコーダを介して出力されるＲ，Ｇ，Ｂ信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換手段と、
該デジタル化したＲ，Ｇ，Ｂ画像を各フレーム毎に輝度画像に変換して記憶する第１の輝度変換処理手段と、
該得られた複数枚の輝度画像中から基準となる初期輝度画像を選定して、該初期輝度画像と他の各輝度画像との差分画像を求めて記憶する差分処理手段と、
該得られた各差分画像の輝度値に変化が生じない場合には所定数のＲ，Ｇ，Ｂ画像を加算し、前記積分画像の輝度値に変化が生じ予め設定したしきい値よりも大きい場合に前記初期輝度画像に対応するＲ，Ｇ，Ｂ画像を用いるＲ，Ｇ，Ｂ選択積分処理を施すＲ，Ｇ，Ｂ選択積分処理手段と、
Ｒ，Ｇ，Ｂ選択積分処理により得られたＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を輝度画像に変換して記憶する第２の輝度変換処理手段と、
該変換された輝度画像の所定の輝度変換処理を施して記憶する輝度変換処理手段と、
該輝度変換された輝度画像と前記Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像とを掛け算することにより輝度補正されたＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を生成して出力する掛け算手段と、
該輝度補正されたＲ，Ｇ，Ｂ積分画像に所定の画像処理を施すことによって車両を検出する画像処理手段とからなることを特徴とする駐車車両検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば駐車場を撮影して車両の駐車状況を検出する際などに用いられる駐車車両検出方法とその装置に係り、特に夜間において撮影された車両のコントラストを強調するとともに、輝度の高いヘッドライトなどによるハレーションを抑え、かつ、移動中の車両やヘッドライトなどが画面中で尾を引いて画像ぼけを起こすことのない駐車車両検出方法とその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、夜間の駐車車両をカメラを用いて監視する場合、入射光量を増やすだけでは、ＳＮ比が低下すると同時に、ハレーションによって車両検出ができなくなるため、ヘッドライトやテールランプによる輝点情報を利用して車両検出を行なう方法が多く採用されている。しかし、ヘッドライトやテールランプなどの情報はスポット的な情報であり、その情報量が少ないため、昼間の車両検出と比較して検出精度が低下するという問題があった。
【０００３】
そこで、本発明者等は、鋭意研究の結果、上記問題を解消した駐車車両の検出方法とその装置を特願平８−０７２５７３号で提案した。この先願発明は、駐車場などの車両を撮影し、その映像信号をデジタル化したデジタル画像を時間軸方向に積分して積分画像を作成し、該積分画像からヒストグラム均等化処理による輝度変換によって輝度変換画像を作成し、該輝度変換画像を画像処理することによって駐車車両を検出するように構成したもので、高輝度部分のハレーションを抑えるとともに、低輝度域領域のコントラストを強調した画像を作成することができ、夜間における車両の検出精度を格段に向上することができたものであった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記先願発明においても次のような問題があった。すなわち、先願発明は、撮影画像を時間軸方向に単純積分することによって積分画像を得ているため、画面中に移動物体、例えば移動車両などが存在すると、車両ボディやヘッドライトなどが尾を引いてぼけた画像になってしまい、車両を誤検知する可能性があった。
【０００５】
本発明は、このような問題を解決するためになされたもので、先願発明と同様に、高輝度部分のハレーションを抑えることができるとともに、低輝度域の車両のコントラストを強調でき、しかも、移動車両やヘッドライトなどが尾を引いて画像ぼけを起こすことがほとんどない駐車車両検出方法とその装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
一般に、単純に画像を積分するだけでは、移動体（特に車両や車両ライトなど）はただ単に加算されるだけであり，前述したように尾を引くようにぼけた画像となる。そこで、本発明者はこの現象を軽減するために、車両と路面との間に輝度差があることに注目し、まず取り込んだ初期輝度画像を基準として、次の輝度画像と初期輝度画像との輝度差を求め、その差が小さければ所定数の画像の輝度値を加算する選択積分処理を行い、一方、その差が大きければ初期輝度画像を用いる選択積分処理を行う。この処理を時間軸方向に行うことにより、輝度差が小さい初期輝度画像に対する依存性が大きい移動物体はその場にとどまると同時に、ヘッドライト等の初期輝度画像との輝度差が大きい他の領域は初期輝度画像のみが残るため先願発明と同様にＳＮ比を向上させることが可能となる。本発明は、このような考えの下に上記問題を解決したものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の駐車車両検出方法は前記した目的を達成せんとするもので、請求項１の手段は、車両検出対象領域を撮影した映像信号をデジタル化した画像を時間軸方向に積分して積分画像を作成し、該積分画像から輝度変換処理によって低輝度領域のコントラストを強調した輝度変換画像を作成し、該輝度変換画像を画像処理することによって駐車車両を検出する駐車車両検出方法において、前記デジタル化した画像の複数枚の輝度画像中から輝度基準となる初期輝度画像を選定して、該初期輝度画像と他の各輝度画像との輝度の差分画像を求め、該差分画像の輝度値に変化が生じない場合には、初期輝度画像から所定数の画像の輝度値を加算する選択積分処理を行い、また、前記差分画像の輝度値に変化が生じ予め設定したしきい値よりも大きい場合には、前記初期輝度画像を用いる選択積分処理を行うことにより積分画像を作成することを特徴とする。
【０００８】
請求項２の手段は、車両検出対象領域を撮影したカラー映像信号をＲ，Ｇ，Ｂ信号に変換し、該Ｒ，Ｇ，Ｂ信号からなるＲ，Ｇ，Ｂ画像をフレーム単位で輝度画像に変換し、該得られた複数枚の輝度画像中から基準となる初期輝度画像を選定して、該初期輝度画像と他の各輝度画像との差分画像をそれぞれ求め、該得られた各差分画像の輝度値に変化が生じない場合には、所定数のＲ，Ｇ，Ｂ画像を加算し、前記差分画像の輝度値に変化が生じ予め設定したしきい値よりも大きい場合には前記初期輝度画像に対応するＲ，Ｇ，Ｂ画像を用いるＲ，Ｇ，Ｂ選択積分処理を施し、該Ｒ，Ｇ，Ｂ選択積分処理により得られたＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を輝度画像に変換した後、この輝度画像に所定の輝度変換処理を施し、該輝度変換された輝度画像と前記Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像の輝度画像とを掛け算することにより輝度補正されたＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を生成し、該輝度補正されたＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を用いて車両を検出することを特徴とする。
【０００９】
請求項３の手段は、車両検出対象領域を俯瞰撮影するカラーカメラと、該カラーカメラまたはＲ，Ｇ，Ｂデコーダを介して出力されるＲ，Ｇ，Ｂ信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換手段と、該デジタル化したＲ，Ｇ，Ｂ画像を各フレーム毎に輝度画像に変換して記憶する第１の輝度変換処理手段と、該得られた複数枚の輝度画像中から基準となる初期輝度画像を選定して、該初期輝度画像と他の各輝度画像との差分画像を求めて記憶する差分処理手段と、該得られた各差分画像の輝度値に変化が生じない場合には所定数のＲ，Ｇ，Ｂ画像を加算し、前記積分画像の輝度値に変化が生じ予め設定したしきい値よりも大きい場合に前記初期輝度画像に対応するＲ，Ｇ，Ｂ画像を用いるＲ，Ｇ，Ｂ選択積分処理を施すＲ，Ｇ，Ｂ選択積分処理手段と、Ｒ，Ｇ，Ｂ選択積分処理により得られたＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を輝度画像に変換して記憶する第２の輝度変換処理手段と、該変換された輝度画像の所定の輝度変換処理を施して記憶する輝度変換処理手段と、該輝度変換された輝度画像と前記Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像とを掛け算することにより輝度補正されたＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を生成して出力する掛け算手段と、該輝度補正されたＲ，Ｇ，Ｂ積分画像に所定の画像処理を施すことによって車両を検出する画像処理手段とから構成したものである。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態をカラー画像を用いる場合について図面を参照して説明する。
図１は、本発明の方法を適用して構成した本発明に係る駐車車両検出装置の第１の実施形態を示すブロック図である。図示例の駐車車両検出装置は、駐車場の昼夜車両を検出するもので、駐車場を上方から俯瞰撮影するカラーカメラ１と、車両検出用画像生成部２と、駐車車両を認識するための画像処理部３とに大別される。
【００１１】
車両検出用画像生成部２は、カラーカメラ１から送られてくるカラー映像信号をフレーム単位でＲ，Ｇ，Ｂの三原色信号に変換して出力するＲＧＢデコーダ２０１と、各Ｒ，Ｇ，Ｂ信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器２０２と、デジタル化されたＲ，Ｇ，Ｂ画像を記憶するＲ，Ｇ，Ｂ画像メモリ２０３と、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ２０３に格納されたＲ，Ｇ，Ｂデジタル画像を各フレーム単位で輝度画像に変換する第１の輝度変換処理部２０４と、変換された輝度画像を記憶する第１の輝度画像メモリ２０５と、基準となる初期輝度画像と他の輝度画像との差分画像を算出する差分処理部２０６と、該得られた差分画像を記憶する差分画像メモリ２０７とを有する。
【００１２】
さらに、前記差分画像メモリ２０７に記憶されている差分画像の結果に基づいてＲ，Ｇ，Ｂ画像メモリ２０３に記憶されているＲ，Ｇ，Ｂ画像を積分することにより重み付けしたＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を得るＲ，Ｇ，Ｂ選択積分処理部２０８と、該得られた重み付きＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を記憶するＲ，Ｇ，Ｂ積分画像メモリ２０９と、該重み付きＲ，Ｇ，Ｂ積分画像に輝度変換処理を施して輝度画像に変換する第２の輝度変換処理部２１０と、該変換された輝度画像を記憶する第２の輝度画像メモリ２１１と、該変換された輝度画像にヒストグラム均等化処理や局所的ヒストグラム均等化処理などの所定の輝度変換処理を施してコントラストを補正する輝度変換処理部２１２と、該輝度変換された輝度画像を記憶する変換画像メモリ２１３と、該輝度変換された輝度画像と前記Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像メモリ２０９に格納されている重み付きＲ，Ｇ，Ｂ積分画像の掛け算を行なうことにより輝度補正された最終的な重み付きＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を生成する掛け算器２１４と、該輝度補正された最終的な重み付きＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を記憶する最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ２１５とを有する。なお、上記した車両検出用画像生成部２と画像処理部３は、ディスクリートなハードウェア回路によって構成することもできるし、マイクロコンピュータと処理プログラムを用いてソフトウェア回路により構成することもできる。
【００１３】
次に、上記構成になる駐車車両検出装置の動作を、図２のフローチャートを参照して説明する。
まず、検出対象とする駐車場の所定の駐車エリアをカラーカメラ１で俯瞰撮影する（図２のステップＳ１）。この撮影したカラー映像信号（例えば、ＮＴＳＣカラーコンポジット信号）は、ＲＧＢデコーダ２０１で三原色のＲ，Ｇ，Ｂ信号に色分解された後（ステップＳ２）、ＡＤ変換器２０２でデジタル信号に変換され、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ２０３に記憶される（ステップＳ３）。
【００１４】
次に、第１の輝度変換処理部２０４は、前記Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ２０３に格納されている複数枚（例えば１２８枚）のフレームを構成する各Ｒ，Ｇ，Ｂ画像に対してそれぞれ輝度変換処理を施し、各Ｒ，Ｇ，Ｂ画像をフレーム単位で輝度画像に変換し（ステップＳ４）、第１の輝度画像メモリ２０５に記憶する（ステップＳ５）。
【００１５】
なお、前記輝度画像への変換処理は、例えば、下記（１）〜（４）式のいずれかを用いることにより実現できる。
ｙ＝０．３０ｒ＋０．５９ｇ＋０．１１ｂ              （１）
ｙ＝max(ｒ，ｇ，ｂ）                                （２）
ｙ＝（ｒ＋ｇ＋ｂ）／３                              （３）
ｙ＝｛max(ｒ，ｇ，ｂ）＋min(ｒ，ｇ，ｂ）｝／２      （４）
ただし、ｙ：濃淡輝度値
ｒ：Ｒｅｄ輝度値
ｇ：Ｇｒｅｅｎ輝度値
ｂ：Ｂｌｕｅ輝度値
【００１６】
次に、差分処理部２０６は、第１の輝度画像メモリ２０５に格納されている複数枚の輝度画像中から基準となる初期輝度画像を選択し、この選択した初期輝度画像と他の輝度画像との間で次々に差分処理を行ない、各フレーム毎に初期画像を基準とした差分画像を生成し（ステップＳ６）、差分画像メモリ２０７に記憶する（ステップＳ７）。
【００１７】
次に、Ｒ，Ｇ，Ｂ選択積分処理部２０８は、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ２０３から、前記初期輝度画像に対応するＲ，Ｇ，Ｂ画像と、初期輝度画像との間で第１回目の差分処理を行なった輝度画像に対応するＲ，Ｇ，Ｂ画像を読み出す。そして、前記第１回目の差分処理を行なった輝度画像に対応するＲ，Ｇ，Ｂ画像に対してその差分画像に基づいて重み付けを行ない、この重み付けしたＲ，Ｇ，Ｂ画像を基準となるＲ，Ｇ，Ｂ画像に加算することにより積分処理を行ない、Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像を得る。なお、このような積分を本発明では「選択積分」と呼ぶものとする。
【００１８】
上記第１回目の選択積分処理が終わると、Ｒ，Ｇ，Ｂ選択積分処理部２０８は、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ２０３から次ぎのＲ，Ｇ，Ｂ画像を読み出し、このＲ，Ｇ，Ｂ画像に対応した差分画像を用いて重み付けを行ない、この重み付けしたＲ，Ｇ，Ｂ画像を前記選択積分処理で得られたＲ，Ｇ，Ｂ積分画像に加算し、新たなＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を得る。
【００１９】
Ｒ，Ｇ，Ｂ選択積分処理部２０８は、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ２０３に格納されている処理対象とする複数枚のＲ，Ｇ，Ｂ画像のすべてについて上記したと同様の選択積分処理を次々に実行し、処理対象とするすべてのＲ，Ｇ，Ｂ画像を重み付けして積分したＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を得る（ステップＳ８）。そして、このようにして最終的に得られた１枚の重み付きＲ，Ｇ，Ｂ積分画像は、Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像メモリ２０９に記憶される（ステップＳ９）。
【００２０】
なお、前記Ｒ，Ｇ，Ｂ選択積分処理部２０８における選択積分処理は、下記（５）〜（８）式を実行することにより実現できる。
【００２１】
【数１】
0003750959.tif 000002
【００２２】
上記のように差分画像による重み付けを施しながら各Ｒ，Ｇ，Ｂ画像を積分処理した場合、先願発明で問題となっていた画面中の移動物体による画像ぼけをほとんど無くすことができる。すなわち、静止画像の場合には、時間方向に離れた画像同士の差分をとってもその値は０となるが、画面中に移動物体が存在する場合にはその差分は０とならず、初期輝度画像との差分に応じた値となる。
【００２３】
このように差分画像によって重み付けしながら積分処理を行った場合、静止している物体は同じ位置で同じ画像が次々と重ね合わされていくため、積分が進むにつれて画像がより鮮明になっていく一方、移動物体は減衰された画像として重ね合わされていくため、初期輝度画像中に写っている移動物体の初期画像のみが画面中に残り、移動物体が尾を引いてぼけた画像となることが無くなる。例えば、Ｒ信号について説明すると、(5)式の条件から差分画像Ｓｔ＝０の場合、(6)式がＲ＝ｒ0＋ｒ1＋ｒ2＋・・・＋ｒnとなり、初期輝度画像から所定数の画像の積分が実行される。一方、差分画像Ｓｔ＞Ｔｈ（しきい値）の場合は、Ｒ＝ｒ0（初期輝度画像）となる。
【００２４】
次に、第２の輝度変換処理部２１０は、上記選択積分処理によって得られた重み付きＲ，Ｇ，Ｂ積分画像に対して、前述した（１）〜（４）式のいずれかによる輝度変換処理を施して輝度画像に変換し（ステップＳ１０）、第２の輝度画像メモリ２１１に記憶する（ステップＳ１１）。
【００２５】
次に、輝度変換処理部２１２は、例えば、ヒストグラム均等化処理によって前記第２の輝度画像メモリ２１１に格納されている輝度画像に対して輝度変換し（ステップＳ１２）、該輝度変換処理によってコントラストを補正された輝度画像を変換画像メモリ２１３に記憶する（ステップＳ１３）。
【００２６】
上記ヒストグラム均等化処理による輝度変換方法を図３に示す。図３（Ａ）は第２の輝度画像メモリ２１１に格納されている輝度変換前の輝度画像の輝度ヒストグラムである。輝度値は８ビット２５６階調で示した。また、図３（Ｂ）は、輝度変換特性曲線である。
【００２７】
図３（Ａ）の輝度ヒストグラムから明らかなように、夜間撮影した駐車場の画像は、輝度レベルの低い暗い階調部分に多くの画素が集中しており、車両や路面などをはっきりと区別することができず、暗くてコントラストの悪い画像となっている。そこで、このような暗くてコントラストの悪い画像に、図３（Ｂ）のような輝度変換特性曲線に従った輝度変換を施してやれば、路面や車両ボディなどの低輝度部分は伸長され、一方、ヘッドライトやテールランプなどの高輝度部分はその輝度が圧縮される。この結果、高輝度部分がハレーションを起こすことがなく、しかも、コントラストのついた階調差のある鮮明な輝度画像に変換することができるものである。
【００２８】
次いで、掛け算器２１４は、Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像メモリ２０９から重み付きＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を読み出すとともに、変換画像メモリ２１３から前記輝度変換後の輝度画像を読み出し、これらの画像同士の掛け算をし、輝度補正された最終的な重み付きＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を得る（ステップＳ１４）。このようにして得られた輝度補正された最終的な重み付きＲ，Ｇ，Ｂ積分画像は、最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ２１５に記憶される（ステップＳ１５）。
【００２９】
上記のように、輝度変換後の輝度画像を重み付きＲ，Ｇ，Ｂ積分画像に掛け算して輝度補正してやることにより、元のＲ，Ｇ，Ｂの色比率を損なうことなくカラー画像の感度を向上することでき、ハレーションを起こすことがなく、しかも、コントラストのついた階調差のある鮮明なカラー画像を得ることができる。
【００３０】
最後に、画像処理部３は、上記のようにして得られた輝度補正された最終的な重み付きＲ，Ｇ，Ｂ積分画像に対して所定の画像処理を施し，車両検出対象エリアに存在する駐車車両を検出する（ステップＳ１６）。
【００３１】
なお、上記実施形態は、説明を簡単とするため、画像全体を一括してヒストグラム均等化処理する場合について例示したが、画像内を複数の区画に分割し、各区画毎に前記ヒストグラム均等化処理を施すいわゆる局所的ヒストグラム均等化処理によって輝度変換することもできる。この局所的ヒストグラム均等化処理を用いた場合、最適区画化することにより、背景である暗い路面に駐車した車両であっても路面より明るい車両部分の輝度をより一層向上することができるとともに、ハレーションを起こしているヘッドライトなどの高輝度部分に対してはその輝度を効果的に低減することが可能となり、画面全体を一括してヒストグラム均等化処理する場合に比べ、より車両がはっきりと表出する鮮明な画像を得ることができる。
【００３２】
さらに、輝度変換処理は、上記したヒストグラム均等化処理や局所的ヒストグラム均等化処理に限られるものではなく、例えば、予め多数の撮影画像から平均化して得られた輝度変換特性曲線をテーブルとして用意しておき、このテーブルを参照することによって輝度変換するテーブル変換処理など、その他の公知の処理方法を採用できるものである。
【００３３】
なお、ＲＧＢデコーダの機能を備えたカラーカメラが市販されており、実施の形態のように別にＲＧＢデコーダを設けることは必ずしも必要としない。
【００３４】
また、上記実施形態では、掛け算器２１４で得られる輝度補正された最終的な重み付きＲ，Ｇ，Ｂ積分画像を一旦、最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ２１５に記憶させるようにしたが、この最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ２１５は必ずしも必要ではなく、処理速度が許すならば直接画像処理部３に送るようにしてもよいものである。
【００３５】
また、上記実施形態では、駐車場の駐車車両を検出する場合を例にとって説明したが、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではなく、道路に停車した車両検出などに適用できるものである。
【００３６】
さらに、本発明は前記したカラー画像に限定されるものではなく、図４に示す白黒画像にも適用できる。なお、図３に示すカラー画像における第１の実施の形態と同一ブロックは同一符号にダッシュを付した。そして、この図４のブロック図の動作は図５に示すフローチャートの通りであり、同じく図２に示す第１の実施の形態におけるフローチャートと近似している動作は同一符号にダッシュを付したので、動作説明については省略する。
【００３７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明に係る車両検出方法と装置によるときは、ヘッドライトやテールランプなどの高輝度部分のハレーションを抑えることができるとともに、低輝度域の車両ボディなどコントラストを強調することができ、しかも、画面中に存在する移動物体が尾を引いて画像ぼけを起こすというようなことも無くすことができる。このため、より正確な車両検出が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の第１の実施の形態を示すブロック図である。
【図２】  前記実施の形態の処理動作のフローチャートである。
【図３】  ヒストグラム均等化処理による輝度変換の説明図であって、（Ａ）は輝度変換前のヒストグラム、（Ｂ）は輝度変換特性曲線を示す図である。
【図４】  本発明の第２の実施の形態を示すブロック図である。
【図５】  前記第２の実施の形態の処理動作のフローチャートである。
【符号の説明】
１      カラーカメラ
２      車両検出用画像生成部
３      画像処理部
２０１  ＲＧＢデコーダ
２０２  ＡＤ変換機
２０３  Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ
２０４  第１の輝度変換処理部
２０５  第１の輝度画像メモリ
２０６  差分処理部
２０７  差分画像メモリ
２０８  Ｒ，Ｇ，Ｂ選択積分処理部
２０９  Ｒ，Ｇ，Ｂ積分画像メモリ
２１０  第２の輝度変換処理部
２１１  第２の輝度画像メモリ
２１２  輝度変換処理部
２１３  変換画像メモリ
２１４  掛け算器
２１５  最終Ｒ，Ｇ，Ｂ画像メモリ
【図１】
0003750959.tif 000003
【図２】
0003750959.tif 000004
【図３】
0003750959.tif 000005
【図４】
0003750959.tif 000006
【図５】
0003750959.tif 000007