(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視カメラを用いた道路領域検出装置において、
該監視カメラから取得された映像から、ブロック毎の動きを推定する動き推定手段と、
該動き推定手段によって得られたブロック毎の動ベクトルの分布を、水平成分対垂直成分としてとる分布作成手段と、
該分布の相関係数を演算する相関係数演算手段と、
該相関係数を予め定められた閾値と比較する比較手段と、
該比較手段の結果を基に、ブロック毎にそのブロックが道路領域に属するか否かを判定する道路領域判定手段とを具備したことを特徴とする道路領域検出装置。
【請求項２】
監視カメラを用いた道路領域検出装置において、
該監視カメラから取得された映像から、ブロック毎の動きを推定する動き推定手段と、
該動き推定手段によって得られたブロック毎の動ベクトルの分布を、水平成分対垂直成分としてとる分布作成手段と、
該動ベクトルの分布の角度のばらつきを演算する角度ばらつき演算手段と、
該角度ばらつきを予め定められた閾値と比較する比較手段と、
該比較手段の結果を基に、ブロック毎にそのブロックが道路領域に属するか否かを判定する道路領域判定手段とを具備したことを特徴とする道路領域検出装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の道路領域検出装置において、
前記動き推定手段によって得られた映像中の同じブロック位置の動ベクトルを時間軸上でフィルタリングする時間軸フィルタ手段をさらに具備したことを特徴とする道路領域検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は道路領域検出装置に関し、特に、道路監視用可動式カメラにより撮影された映像中の道路領域を精度良く判定できるようにした道路領域検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、カメラにより得られた画像から領域分割／抽出する方法として、教師付最尤法に基づき輝度や色差等の種々のパラメータを用いる方法がある。この技術に関しては、例えば、昭和６１年９月３０日、コロナ社発行の電子通信学会編「パターン情報処理」に詳しく記載されている。
【０００３】
しかしながら、道路監視映像の場合、カメラが白黒で色データが使用できないことも多く、また朝、昼、夕において輝度変化があるため、輝度に頼り過ぎると誤検出する可能性が生ずる。
【０００４】
そこで、道路上では、車が通行することを考慮すると、道路領域を抽出するためのパラメータとして、画像の動き推定に基づく動ベクトルを利用することが考えられる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、例えば海岸沿いの映像には、道路上を通行する車輌以外に、砂浜上の人や、海上の波や鳥などの移動物体が多数存在する。また、車輌の走行速度もまちまちである。したがって、パラメータとして動ベクトルそのものを用いたのでは、誤検出の可能性が高い。さらに、監視カメラの映像は、ノイズが混在する等、動き推定の条件としては悪いことが多いため、誤推定ベクトルが発生しやすく、単純に動きベクトルを用いて道路領域を判定すると誤判定することがあり、精度上の問題があった。
【０００６】
本発明の目的は、前記した従来技術に鑑みてなされたもので、画像中の明るさや色合いの変化、道路領域以外の動物体、および画像中のノイズ等からの悪影響を、極力受けない道路領域検出装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
前記した目的を達成するために、本発明は、監視カメラを用いた道路領域検出装置において、該監視カメラから取得された映像から、ブロック毎の動きを推定する動き推定手段と、該動き推定手段によって得られたブロック毎の動ベクトルの分布を、水平成分対垂直成分としてとる分布作成手段と、該分布の相関係数を演算する相関係数演算手段と、該相関係数を予め定められた閾値と比較する比較手段と、該比較手段の結果を基に、ブロック毎にそのブロックが道路領域に属するか否かを判定する道路領域判定手段とを具備した点に第１の特徴がある。
【０００８】
また、前記分布の相関係数を演算する相関係数演算手段に代え、動ベクトルの分布の角度のばらつきを演算する角度ばらつき演算手段を設けた点に第２の特徴がある。さらに、前記動き推定手段によって得られた映像中の同じブロック位置の動ベクトルを時間軸上でフィルタリングする時間軸フィルタ手段を具備した点に第３の特徴がある。
【０００９】
前記第１、第２の特徴によれば、まず、画像中の動きをブロック毎に推定して動ベクトルを得ることにより、画面中に映っているそれぞれの場所に存在する物体の動きを細かくとらえることができる。また、ブロック毎に動ベクトルの分布を水平成分対垂直成分としてとったり、動ベクトルの分布の角度のばらつきでとったりすることにより、そのブロックでの発生動ベクトルの状況を統計的に調べることが可能となる。さらに、前記水平成分対垂直成分の相関係数、あるいは動ベクトルの分布の角度のばらつきを演算することにより、そのブロックでの発生動ベクトルの向きが一定に近いか否かを判定することができる。また、前記相関係数、あるいは動ベクトルの分布の角度のばらつきと予め定められた閾値の大小関係を比較することにより、そのブロックが道路領域に属するか否かを判定することができる。
【００１０】
また、前記第３の特徴によれば、前記動き推定手段により求められた同じブロック位置の動ベクトルを時間軸上でフィルタリングすることにより、画面等のノイズに起因する誤推定動ベクトルや、カメラの揺れに伴って発生する周期的な動ベクトルを打消すことができ、ブロックが道路領域に属するか否かの判定精度をより向上することができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照して、本発明を詳細に説明する。以下に、図１を参照して、本発明の一実施形態を詳細に説明する。図１は、本発明の一実施形態の機能を示すブロック図である。
【００１２】
道路監視用可動式カメラ等の監視カメラ１で取得された画像情報は、動画像の動き推定部２において多数のブロック（例えば、８×８画素）に分割した各ブロック毎に、動ベクトルが求められる。該動ベクトルの求め方は各種存在するが、例えば、映像情報メディア学会誌、Vol.51,No.9,PP1577-1586(1997) 中の論文「動き補正テレビ方式の改善」に記されている方法を用いることができる。
【００１３】
前記動き推定部２で求められたブロック毎の動ベクトルは、動ベクトル時間軸フィルタ３に入力される。動ベクトル時間軸フィルタ３（３１，３２，…，３ｎ、…）は、動画像中の同じ位置のブロックについて、動ベクトルの水平成分と垂直成分のそれぞれに対して時間軸方向でフィルタリングを行う。フィルタの係数としては、（１，１，１，１，１）／５の平均値フィルタや、（１，２，１）／４等の低域フィルタを用いることができる。いま、前記動き推定部２からの出力が、例えば図２に示されているように、画面０については各ブロックの動ベクトルＶ01, Ｖ02，…，Ｖ0n，…、画面１については各ブロックの動ベクトルＶ11, Ｖ12，…，Ｖ1n，…、画面２については各ブロックの動ベクトルＶ21, Ｖ22，…，Ｖ2n，…であり、動ベクトル時間軸フィルタ３のフィルタ係数が（１，１，１，１，１）／５であるとすると、動ベクトル時間軸フィルタ３ｎは、（Ｖ0n＋Ｖ1n＋Ｖ2n＋Ｖ3n＋Ｖ4n）／５の演算を、動ベクトルの水平成分と垂直成分のそれぞれに対して行い出力する。この時間軸動ベクトルフィルタリングにより、ノイズ等を原因とする誤推定動ベクトルが平滑化され、また、カメラの振動による周期的な動ベクトルが平滑化される。
【００１４】
上記の動作により、フィルタリングされた１画面の各ブロックの動ベクトルの水平、垂直成分が得られ、これらの水平、垂直成分は蓄積部４に蓄積される。蓄積部４に複数画面分のデータ、例えば１５０画面分のデータが蓄積されると、動ベクトル分布作成部５（５１，５２，…，５ｎ，…）が、各ブロック毎に動ベクトルの水平成分と垂直成分の分布を作成する。例えば、分布作成部５ｎは第ｎブロックの水平成分と垂直成分の分布を作成する。図３は、該第ｎブロックの動ベクトルの水平、垂直成分の分布の一例を示す図であり、横軸に動ベクトル水平成分、縦軸に垂直成分がとられている。この例の場合には、サンプル点（×点）は１５０個となる。
【００１５】
当該ブロックが道路領域に属する場合には、図３(a) に示されているように、車輌の走る向きが一定であることにより、分布が直線状になる。一方、海岸の砂浜等に属する場合には、砂浜に居る人、動物、鳥等は様々な方向に動くから、同図(b) のような、無秩序な分布になる。
【００１６】
これらの分布は、相関係数演算部６（６１，６２，…，６ｎ，…）に送られる。相関係数演算部６は該分布の相関係数を、周知の方法で演算する。例えば、図３(a) の分布の場合には、相関係数は１または−１に近くなる。一方、同図(b) の分布の場合には、相関係数は０に近い値になる。
【００１７】
次に、前記相関係数演算部６で求められた相関係数値は比較部７（７１，７２，…，７ｎ，…）に送られ、その絶対値が予め定められた閾値８、例えば０．７程度の閾値と比較される。比較部７は相関係数値が該閾値以上であれば、例えば「１」のデータを、該閾値より小さければ「０」のデータを出力する。道路領域判定部９は、比較部７の出力のうち、「１」に相当するブロックは道路領域に属し、「０」に相当するブロックは道路領域に属さないと判定し、道路領域抽出を行う。
【００１８】
以上のように、本実施形態によれば、監視カメラの映像から、誤領域抽出の原因となりやすい輝度や色差を用いずに、動き推定に基づき動ベクトルの直線性を基に判定するようにしたので、正確な道路領域の抽出が可能になる。
【００１９】
次に、本発明の第２実施形態を、図４を参照して説明する。この実施形態は、第１実施形態（図１）の相関係数演算部６を、動ベクトルの角度θのばらつき演算部６ａ（６１ａ，６２ａ，…，６ｎa ，…）に代えた点に特徴がある。このθのばらつきは、例えば、平均二乗誤差であるΣ（θ−θ* ）2 ／Ｎにより求めることができる。ここに、θ* はθの平均、Ｎは動ベクトルの個数である。
【００２０】
なお、前記した第１、第２実施形態では、時間軸フィルタ３を設けたが、これは必ずしも必要ではなく省略してもよい。
【００２１】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、請求項１、２の発明によれば、監視カメラで取得した画像中の動きをブロック毎に推定して動ベクトルを得、該動ベクトルの直線性を基に各ブロックが道路領域に属するか否かを判定するようにしたので、画像中の明るさや色合いの変化などの影響を受けず、道路領域の抽出を高精度で行うことができるようになる。
【００２２】
また、請求項３の発明によれば、道路領域以外の動物体、あるいは画像中のノイズからの悪影響を受けにくい道路領域検出装置を提供することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の第１実施形態の機能を説明するブロック図である。
【図２】  図１の動き推定部と時間軸フィルタの機能の説明図である。
【図３】  図１の分布作成部の機能の説明図である。
【図４】  本発明の第２実施形態の機能の要部を説明するブロック図である。
【符号の説明】
１…監視カメラ、２…動き推定部、３…動ベクトル時間軸フィルタ、４…蓄積部、５…分布作成部、６…相関係数演算部、７…比較部、８…閾値、９…道路領域判定部、６ａ…θばらつき演算部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
0003753362.tif 000005