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目的

本発明は2台のカメラによって撮像された画像信号より路面に画かれた模様を除去し、高さのある物体のみを抽出して処理時間を短縮するよう改良した車両周辺監視装置を提供することを目的とする。

構成

2台の撮像手段より得られた画像データに基づいて車両の周辺監視する車両周辺監視装置において、撮像手段より出力された画像信号を記録するメモリと、前記メモリの一方に記録画像を高さ0と仮定したこの画像を他方に投影した投影画像を作成し、投影画像と他方のメモリの画像データとの差より路面上の画像を除去する路面画像除去手段と、他方のメモリの水平方向の微分値と前記路面画像除去手段より出力される画像データより物体のエッジを検出する物体エッジ検出手段と、算出された位置に基づいて警報を出力する警報手段と、を備える。

概要

背景

この種の装置としては、例えば特開平4−26100号公報および特開平4−301513号公報で示されるように、2台のカメラ撮像した画像信号より物体の位置を算出する方法が記載されている。

これらの車両周辺監視装置においては、一方のカメラで撮像された画像信号の隣接する画素輝度差を調べて物体のエッジ点Pa を検出し、検出したエッジ点に対応する他方のカメラで撮像された画像信号の対応点Pb を相関法で検出して、Pa およびPb の画像信号座標より物体の位置Pを算出している。

概要

本発明は2台のカメラによって撮像された画像信号より路面に画かれた模様を除去し、高さのある物体のみを抽出して処理時間を短縮するよう改良した車両周辺監視装置を提供することを目的とする。

2台の撮像手段より得られた画像データに基づいて車両の周辺監視する車両周辺監視装置において、撮像手段より出力された画像信号を記録するメモリと、前記メモリの一方に記録画像を高さ0と仮定したこの画像を他方に投影した投影画像を作成し、投影画像と他方のメモリの画像データとの差より路面上の画像を除去する路面画像除去手段と、他方のメモリの水平方向の微分値と前記路面画像除去手段より出力される画像データより物体のエッジを検出する物体エッジ検出手段と、算出された位置に基づいて警報を出力する警報手段と、を備える。

目的

このため、従来の車両周辺監視装置は、路面上に画かれた模様に対しても物体と判定して物体位置の算出を行なわせていたため、不必要な演算処理が多く行なわれ、処理に長時間を要していた。本発明は路面上に画かれた模様を完全に除去し、高さのある物体のみを抽出して物体位置を算出して処理時間を短縮するよう改良した車両周辺監視装置を提供することを目的とする。

効果

実績

技術文献被引用数
5件
牽制数
12件

この技術が所属する分野

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請求項1

車両に所定距離だけ離して設置された2台の撮像手段より得られた画像データに基づいて車両の周辺監視する車両周辺監視装置において、前記2台の撮像手段より出力された画像信号を記録するメモリ(右)(1)とメモリ(左)(2)と、前記メモリ(1,2)の一方に記録されている全ての画像を高さ0と仮定し、この画像を他方のカメラで撮像したとして得られる投影画像データを作成し、作成された投影画像データと他方のメモリに記録されている画像データとの差より路面上の画像を除去する路面画像除去手段(3)と、前記他方のメモリ(1,2)に記録されているデータの水平方向の微分値と前記路面画像除去手段(3)より出力される画像データより物体エッジを検出する物体エッジ検出手段(4)と、物体エッジ検出手段(4)で検出された物体エッジについて前記両メモリ(1,2)に記録されているデータより物体の位置を算出する物体位置算出手段(5)と、 前記物体位置算出手段(5)より算出された位置に基づいて警報を出力する警報手段(6)と、を備えたこと特徴とする車両周辺監視装置。

請求項2

前記両メモリ(1,2)に記録されているデータを、前記撮像手段のレンズ歪曲収差に対応して補正を行なう歪曲収差補正手段(7)を備えたことを特徴とする請求項1記載の車両周辺監視装置。

請求項3

前記路面画像除去手段(3)の投影画像データと他方のメモリに記録されている画像データとの差を求める際に、両画像データに差が有る場合、一方の画素データに対して隣接する複数の他方の画素データとの差の中で最も差が小となる値をその画素の投影差分画素データとするようにしたことを特徴とする請求項1または2記載の車両周辺監視装置。

技術分野

0001

本発明は車両に設置された2台のカメラより撮像された信号に基づいて危険と判定されたとき警報を発する車両周辺監視装置に関する。

背景技術

0002

この種の装置としては、例えば特開平4−26100号公報および特開平4−301513号公報で示されるように、2台のカメラで撮像した画像信号より物体の位置を算出する方法が記載されている。

0003

これらの車両周辺監視装置においては、一方のカメラで撮像された画像信号の隣接する画素輝度差を調べて物体のエッジ点Pa を検出し、検出したエッジ点に対応する他方のカメラで撮像された画像信号の対応点Pb を相関法で検出して、Pa およびPb の画像信号座標より物体の位置Pを算出している。

発明が解決しようとする課題

0004

前述したように、従来の車両周辺監視装置においては、一方のカメラで撮像された画像信号の隣接する画素の輝度差を調べて物体のエッジ点を検出するようにしていた。

0005

カメラより撮像される画像信号の中には、高さ0、すなわち路面上に画かれた白線文字等の模様も撮像されるため、これらの路面上に画かれている模様も物体のエッジ点として検出される。しかし、これらの路面上に画かれた模様は車両の運行には障害とならない。

0006

このため、従来の車両周辺監視装置は、路面上に画かれた模様に対しても物体と判定して物体位置の算出を行なわせていたため、不必要な演算処理が多く行なわれ、処理に長時間を要していた。本発明は路面上に画かれた模様を完全に除去し、高さのある物体のみを抽出して物体位置を算出して処理時間を短縮するよう改良した車両周辺監視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

0007

前述の課題を解決するために本発明が採用した手段を図1を参照して説明する。図1は本発明の基本構成図である。車両に所定距離だけ離して設置された2台の撮像手段より得られた画像データに基づいて車両の周辺監視する車両周辺監視装置において、 前記2台の撮像手段より出力された画像信号を記録するメモリ(右)(1)とメモリ(左)(2)と、前記メモリ(1,2)の一方に記録されている全ての画像を高さ0と仮定し、この画像を他方のカメラで撮像したとして得られる投影画像データを作成し、作成された投影画像データと他方のメモリに記録されている画像データとの差より路面上の画像を除去する路面画像除去手段(3)と、前記他方のメモリ(1,2)に記録されているデータの水平方向の微分値と前記路面画像除去手段(3)より出力される画像データより物体のエッジを検出する物体エッジ検出手段(4)と、物体エッジ検出手段(4)で検出された物体エッジについて前記両メモリ(1,2)に記録されているデータより物体の位置を算出する物体位置算出手段(5)と、 前記物体位置算出手段(5)より算出された位置に基づいて警報を出力する警報手段(6)と、を備える。

0008

また、前記両メモリ(1,2)に記録されているデータを、前記撮像手段のレンズ歪曲収差に対応して補正を行なう歪曲収差補正手段(7)を、備える。また、前記路面画像除去手段(3)の投影画像データと他方のメモリに記録されている画像データとの差を求める際に、両画像データに差が有る場合、一方の画素データに対して隣接する複数の他方の画素データとの差の中で最も差が小となる値をその画素の投影差分画素データとするようにする。

0009

メモリ1および2には、2台の撮像手段によって撮像された画像信号が記録される。歪曲収差補正手段7は、撮像手段のレンズの歪曲収差に対応してメモリ1および2に記録されているデータを補正する。

0010

路面画像除去手段3は、メモリ1または2のいずれか一方に記録されている画像を全て高さ0と仮定してこの画像を他方のカメラで撮像したとして得られる投影画像データを作成し、作成した投影画像データと他方のメモリに記録されている画像データと差を求めることによって路面上の画像を除去する。

0011

物体エッジ検出手段4は、他方のメモリに記録されているデータの水平方向の微分値と路面画像除去手段3より出力される画像データより物体のエッジを検出する。物体位置算出手段5は、物体エッジ検出手段4で検出された物体エッジについて両メモリ1および2に記録されているデータより物体の位置を算出する。

0012

警報手段6は、物体位置算出手段5で算出された物体の位置が車両走行上危険と判定したとき警報を発する。また、路面画像除去手段3の投影画像データと他方のメモリに記録されている画像データとの差が或るしきい値以上の場合は、隣接する複数の画素データの差の中の最少値を出力するようにする。

0013

以上のように、一方のカメラで撮像された画像を全て高さ0と仮定して、この画像を他方のカメラで撮像したとして得られる投影画像を作成し、投影画像と他方のカメラで撮像された画像との差をとって差分画像を作成し、また他方のカメラで撮像された画像信号の水平方向の輝度差より微分画像を作成し、差分画像と微分画像のアンドより物体のエッジを検出するようにしたので、エッジとして検出された点には高さ0の部分は含まれず、不必要な物体位置算出の処理が行なわれず、処理時間を短縮することができる。

0014

また、カメラのレンズの歪曲収差補正を撮像された画像信号に対して行なうようにしたので、誤差がなくなり、差分画像の中に高さ0の部分は含まれないようになると共に物体位置算出結果の誤差が無くなる。また、投影画像より他方画像を引いて差分画像を作成する際に、対応画素の差が或るしきい値以上となった画素に対しては、一方の画素データに対して隣接する複数の他方の画素データとの差の中より最も差が小となる値を差分画像データとするようにしたので、投影画像に誤差が含まれたとしても完全に高さ0の部分を投影画像より除去することができる。

0015

本発明の一実施例を図2図4を参照して説明する。図2は本発明の実施例の構成図、図3および図4は同実施例の動作フローチャートである。図2において、11および12は車両の周辺を撮像するカメラ、13および14はカメラ11および12で撮像された画像信号を一時記録するフレームメモリ、15はフレームメモリ13および14に記録されている画像データに対して、それぞれカメラ11および12のレンズの歪曲収差を補正して、それぞれメモリ(右)18およびメモリ(左)19に記録する歪曲収差補正部、16はメモリ18または19に記憶されている画像信号の中の路面画像を除去する路面画像除去部、17は物体のエッジを検出する物体エッジ検出部である。

0016

また、20は物体の位置を算出する物体位置算出部、21は走行軌跡推定部、22は表示警報部、23はその他の処理を行なう処理部、24は車両の舵角信号読込インタフェース(I/O)、25は処理を実行するプロセッサ(CPU)である。

0017

なお図1で説明した路面画像除去手段3、物体エッジ検出手段4、物体位置算出手段5、警報手段6および歪曲収差補正手段7は、それぞれ、路面画像除去部16、物体エッジ検出部17、物体位置算出部20、表示警報部22および歪曲収差補正部15に対応する。

0018

まず歪曲収差補正部15について説明する。カメラ11および12で撮像された画像信号は、カメラ11および12のレンズに歪曲収差が有る場合は、以後説明する路面画像除去部16、物体エッジ検出部17、物体位置算出部20の処理結果に誤差を発生する。

0019

すなわち、カメラのレンズに収差が無い場合、格子状の模様を撮像した場合は図5(A)に示すように格子状の画像データがフレームメモリに記録される。しかし、レンズに収差が有る場合は、図5(B)または(C)に示すように歪んだ格子状画像が記録される。

0020

収差量光軸の中心より点Pの距離の3乗に比例して大きくなる。すなわち、図5(D)に示すように、収差が無い時の点P(x0 ,y0 )が収差によって点P′(x,y)に結像したものとすると、収差量Dは
D=[(x0 −x)2 +(y0 −y)2 ]0.5 ・・・(1)
となり、このDはレンズの中心点より点Pまでの距離の3乗に比例する。すなわち、
[(x0 −x)2 +(y0 −y)2 ]0.5 =k[(x02−y02)0.5 ]3
・・・(2)
ただしkは比例定数となる。

0021

したがって、レンズに収差が存在する場合は、例えば
x0 ≒x(1−k(x2 +y2 ))
y0 ≒y(1−k(x2 +y2 ))
・・・(3)
なる演算を行って歪曲収差を補正する。

0022

歪曲収差補正部15は、フレームメモリ13および14に記録されている画素データについて式(3)の演算を行ってレンズ収差の補正を行なって、それぞれ、メモリ18および19に記録する。また式(3)の演算を行ってフレームメモリの画素の補正を行なった場合、補正後のメモリ18および19にデータぬけが生ずる。このようなデータぬけの画素に対しては隣接する画素のデータを基にして補間を行なう。

0023

カメラ11および12は、例えば、図6に示すように、車両後部に路面よりHなる高さに設置されて、車両後方を撮像する。そこで、以後の説明を容易にするため、図7に示すように、カメラ設置点での座標をX′,Y′およびZ′で表わし、路面での座標をX,YおよびYで表わすものとする。したがって、カメラの設置俯角θS =90のときは、
X=X′,Y=Y′+H,Z=Z′ ・・・(4)
となる。

0024

カメラ11および12のレンズの光軸は、図8に示すように、両光軸ともZ′軸と一致させ、距離Lだけ離れて設置される。まず、物体位置算出部20での物体位置の算出方法について説明する。図8において、X′軸は両カメラのレンズの中心点を結ぶ方向にとり、X′軸は路面と平行になるようにカメラ11および12を設置する。

0025

Y′軸は、Z′軸とX′軸とに垂直となる軸で、路面に垂直な軸である。以後の説明を容易にするため、X′,Y′およびZ′軸のO点はカメラ(左)12のレンズの中心にとる。このように設置されたカメラ11および12によって撮像され、メモリ18および19に記録されている点P(XP ′,YP ′,ZP ′)の記録を、それぞれPL(xLP,yLP)およびPR (xRP,yRP)とすると、点Pまでの距離ZP ′は
ZP ′=Lf/(xLP−xRP) ・・・(5)
ただし、Lは両レンズの間隔
fはレンズの焦点距離
で表わされる。

0026

したがって、物体位置算出部20は、メモリ19よりxLPを、またメモリ18よりxRPを読取ってZP ′を算出する。また、点P(XP ′,YP ′,ZP ′)のYP ′は、図8より、
YP ′=Atan ΦL
=ZP ′tan ΦL /sin θL
=ZP ′yLP/f ・・・(6)
=LyLP/(xLP−xRP) ・・・(7)
で表わされる。

0027

また、点P(XP ′,YP ′,ZP ′)のXP ′は、図8より、
XP ′=Acos θL
=ZP ′cos θL / sinθL
=ZP ′xLP/f ・・・(8)
=LxLP/(xLP−xRP) ・・・(9)
で表わされる。

0028

なお、物体のX軸方向の位置をカメラ11および12の中央よりの距離としたい場合は、X軸距離XP ′は
XP ′=XP ′−L/2 ・・・(10)
なる演算を行なえば良い。

0029

カメラが図6で示すように、垂直方向よりθS 下方向に向けられている場合は補正が必要となる。カメラの俯角がθS である場合、図7に示すようになる。X′,Y′およびZ′座標で表わした点Pの位置XP ′,YP ′およびZP ′は路面座標X,YおよびZで表わすと図7で示すようになる。

0030

したがって、式(5),(7)および(9)で算出したZP ′,YP ′およびXP ′を用いてX,YおよびZ座標で表わした点Pの値をXP ,YP およびZPとすると、
XP =XP ′ ・・・(11)
YP =H−ZP ′cos θS +YP ′sin θS ・・・(12)
ZP =ZP ′sin θS +YP ′cos θS ・・・(13)
となる。

0031

物体位置算出部20は式(11)〜(13)の演算を行って物体位置を算出する。つぎに路面画像除去部16について説明する。路面に白線や文字等が描かれている場合、この白線や文字は物体と判定されて距離が算出される。しかし、路面の白線や文字は車両の走行には何んら障害となるものでは無く、このような高さ0の物体は予め除去すれば物体の位置算出処理が簡単となる。

0032

路面画像を除去する原理図9を参照して説明する。図9(A)はカメラ11で撮像され、メモリ18に記録されている右画像を示す。図9(A)において、30aおよびbは路面上に画かれた白線、また31は物体(ポール)を示している。

0033

そこで、メモリ18に記録されている右画像は全て高さ0、すなわち路面上に画かれている画像だと仮定する。この右画像を左カメラ12が撮像したとして右画像を左画像に投影した画像を演算によって算出する(図9(B))。このようにして算出した投影画像を左画像(メモリ19)に重畳すると図9(C)のようになる。

0034

すなわち、右側カメラ11で撮像された画像を投影した場合、路面上に画かれている白線等の模様は左側カメラ12で撮像された模様と位置、輝度共に一致し、物体が路面より高くなるに従って差が大きくなる。したがって、図9(D)に示すように、左画像データと投影画像データの差を求めることによって高さのある物体を構成する画素以外の路面を構成する画素の輝度値は0または0に近い値となり、所定しきい値以下を0とすれば、全て0となる。これにより高さのある部分のみが0以外の値として取り出されて路面画像を除去することができる。

0035

そこで、次に右画像を全て高さ0とした投影画像の算出方法について説明する。右画像の点PR (xRP,yRP)に対応する投影画像の点をPL′(xLP′,yLP′)とする。

0036

図7に示すように、カメラ座標のX′軸と路面座標のX軸は平行であり、また、カメラによって撮像する掃査線のx軸(図8のxL 軸およびxR 軸)も共に平行であるとすると、同一物体を撮像した場合の撮像画像のyL とyR 値は一致する。

0037

したがって、
yLP′=yRP ・・・(14)
となる。また、xLP′は、画像の全てが路面上であるとすれば、式(12)で示すYPの値は0となり、
0=HP −ZP ′cos θS +YP ′sin θS ・・・(15)
となる。

0038

そこで、式(15)のZP ′およびYP ′に式(5)のZP ′および式(7)のYP ′を代入してxLP′を求めると、
xLP′=(Lfcos θS −LyRPsin θS )/H+xRP ・・・(16)
となる。

0039

路面画像除去部16は式(14)および(16)の演算を行なって投影画像(図9(B))を算出する。投影画像が作成されると左画像、すなわちメモリ19に記録されているデータとの差を求めて路面画像を除去する(図9(D))。

0040

ここで、作成された投影画像には誤差が含まれ、左画像との差を求めた結果は、図9(D)に示すような、完全に路面画像を除去することができない場合もある。すなわち、図11(A)は作成された投影画像、(B)はメモリ19に記録されている左画像の路面に画かれている白線部分の画素を示しており、(C)は左画像−投影画像を示している。

0041

なお図11(C)の黒は両画像の輝度差が無いことを、また白は差が有ることを示している。投影画像に誤差が含まれると完全に左画像と一致せずに、路面上に画かれている模様に対しても、図11(C)の白で示したように除去されない部分が生ずる。

0042

このため、左画像と投影画像との差を求める際には次のような処理を行なう。図11(D)および(E)に示すように、投影画像の各画素の輝度I1 〜I7と対応する左画像の各画素の輝度I1 ′〜I7 ′との差を順次求め、差が或る値I0 以上となった画素(図11(F)のI5 に対応)は、隣接する画素との差を求め、その差の最小値をその画素の差分値とする。

0043

すなわち、左画像と投影画像との差より得られ画像を差分画像と呼ぶと、差分画像の画素(m,n)の値をDm,n とすると、
|Im,n −Im,n ′|<I0 ならば Dm,n =0
|Im,n −Im,n ′|≧I0 ならば |Im,n −Im,n-1 ′|≧I0
で、かつ
|Im,n −Im,n+1 ′|≧I0 ならば Dm,n =1
それ以外ならばDm,n =0
・・・(17)
として差分画像を求める。

0044

なお式(17)で示した例では、Im,n に対して隣接するIm,n-1 ′およびIm,n+1 ′との差よりDm,n を求めるようにしたが、連続して隣接するIm,n-k ′〜Im,n+k ′の差より求めるようにしても良い。このようにして差分画像のデータ値Dm,n を求めるようにしたので、図11(F)で示すように、|I5 −I5 ′|=1となっても|I5 −I4 ′|=0となり、路面上に画かれている模様は完全に除去することができる。

0045

つぎに物体エッジ検出部17について説明する。図10(A)は、図9(A)で説明したと同様な路面上に画かれた白線30aおよびbと路面上の物体(ポール)31を左側カメラ12が撮像し、メモリ19に記録されている画像データを示す。

0046

メモリ19に記録されているm行n列の画像データの輝度値Im,n を水平方向に掃査し、
|Im,n+1 −Im,n |≧E0 ならば Em,n =1
|Im,n+1 −Im,n |<E0 ならば Em,n =0
・・・(18)
ただし、E0 はしきい値
なる処理を行なって微分画像を求めると、図10(B)に示すように、物体や路面に画かれている文字等の縦方向エッジ部分が“1”に、その他の部分は“0”となる。

0047

このようにして求めた微分画像(図10(B))と、前述した路面画像除去部16で求めた差分画像(図9(D))と重ね合せてアンドを取ると、図10(C)で示す物体のエッジ部分のみが抽出される。したがって、この抽出された物体のエッジ部分について物体の3次元位置を算出させるようにすることによって、演算処理を大幅に低減させることができる。

0048

なお前述した微分画像(図10(B))の作成方法として空間フィルタを使用するようにしてもよい。図12(A)は3×3の空間フィルタを、また(B)は1×3の空間フィルタを示しており、微分画像の画素(m,n)の画素値Em,n を求めるには、メモリ19の画素(m,n)にフィルタの中心を一致させ、各画素の輝度Iに( )で示した係数乗算する。

0049

すなわち、図12(A)の3×3空間フィルタの場合は、
|(Im-1,n+1 +Im,n+1 +Im+1,n+1 )
−(Im-1,n-1 +Im,n-1 +Im+1,n-1 )|
≧E0 ′ ならば Em,n =1
<E0 ′ ならば Em,n <0
ただし、E0 ′はしきい値
・・・(19)
また、図12(B)の1×3空間フィルタの場合は、
|Im,n+1 −Im,n-1 |≧E0 ″ ならば Em,n =1
<E0 ″ ならば Em,n =0
・・・(20)
として微分画像の各画素値Em,n を求めるようにしても良い。

0050

つぎに、図3および図4を参照して実施例の動作を説明する。処理S1では、処理部23は、カメラ11および12で撮像した画像データを、それぞれフレームメモリ13および14に記録する。処理S2では、歪曲収差補正部15は、フレームメモリ13および14に記録されているデータに対して、カメラ11および12のレンズの収差に対応する補正を行なって、それぞれ、メモリ18および19に記録する。

0051

処理S3では、物体エッジ検出部17は、メモリ19に記録されている左画像データを水平方向に掃査して、式(18)、(19)または(20)で示す演算を行なわせて左画像の微分画像(図10(B))を作成して図示しないメモリに記録する。

0052

処理S4では、路面画像除去部16は、メモリ18に記録されている右画像を路面上画像と仮定して左画像に投影した投影画像(図9(B))を作成して図示しないメモリに記録する。処理S5では、路面画像除去部16は、メモリ18に記録されている左画像より処理S4で作成した投影画像データを減算した差分画像(図9(D))を作成して図示しないメモリに記録する。

0053

処理S6では、物体エッジ検出部17は、処理S3で作成した微分画像(図10(B))と処理S5で作成した差分画像(図9(D))より物体のエッジを表わす物体エッジ画像図10(C))を作成して図示しないメモリに記録する。処理S7では、処理部23は、処理S6で作成した物体エッジ画像データのエッジ部分について、測定すべき物体の左右画像の対応点をメモリ18および19より抽出する。

0054

処理S8では、物体位置算出部20は、処理S7で抽出された点に対応する位置を算出する。処理S9では、走行軌跡推定部21は、I/O24を介して舵角信号を読込む。

0055

処理S10では、走行軌跡推定部21は、処理S9で読込んだ舵角より車両が走行する軌跡を推定する。処理S11では、表示警報部22は、処理S8の算出結果より障害物が有か否かの判定を行ない、判定がNOの場合は処理S1に移り、YESの場合は処理S12に移る。

0056

処理S12では、表示警報部22は、検出された障害物に対して車両が衝突の可能性が有るか否かを処理S10の走行軌跡と比較して判定し、判定がYESの場合は処理S13に移って図示しないブザーより警報を発すると共に衝突予想位置を表示する。また、衝突の可能性が無い場合は処理S14に移って障害物の位置を表示して処理S1に移る。

0057

なお、以上説明した実施例では、右側画像より投影画像を作成して左側画像に重畳したが、左側画像より投影画像を作成して右側画像に重畳するようにしてもよい。また、実施例ではカメラによって撮像された全画像データの全てに対して行なうようにしていたが、車両にとって障害物となりうる程度の大きさの物体であれば画像データ中の例えば20本程度の水平方向の検査ラインを設定し、この設定された範囲の物体に対して処理することによって演算処理を大幅に短縮できる。

0058

以上、本発明の一実施例について説明したが、本発明はこの実施例に限定されるものではなく、その発明の主旨に従った各種変形が可能である。

発明の効果

0059

以上説明したように、本発明によれば次の効果が得られる。一方のカメラで撮像された画像を全て高さ0と仮定して他方のカメラで撮像したとして得られる投影画像を作成し、投影画像と他方のカメラで撮像された画像との差をとって差分画像を作成し、また他方のカメラで撮像された画像信号の水平方向の輝度差より微分画像を作成し、差分画像と微分画像のアンドより物体のエッジを検出するようにしたので、エッジとして検出された点には高さ0の部分は含まれず、不必要な物体位置算出の処理が行なわれず、処理時間を短縮することができる。

0060

また、カメラのレンズの歪曲収差補正を撮像された画像信号に対して行なうようにしたので、誤差がなくなり、差分画像の中に高さ0の部分は含まれないようになると共に物体位置算出結果の誤差が無くなる。また、投影画像より他方画像を引いて差分画像を作成する際に、対応画素の差が或るしきい値以上となった画素に対しては、一方の画素データに対して隣接する複数の他方の画素データと差の中より最も差が小となる値を差分画像データとするようにしたので、投影画像に誤差が含まれたとしても完全に高さ0の物体を投影画像より除去することができる。

図面の簡単な説明

0061

図1本発明の基本構成図である。
図2本発明の実施例の構成図である。
図3同実施例の動作フローチャートである。
図4同実施例の動作フローチャートである。
図5同実施例のレンズ収差補正の説明図である。
図6同実施例のカメラ設置側説明図である。
図7同実施例のカメラ俯角補正の説明図である。
図8同実施例の3次元位置測定説明図である。
図9同実施例の路面画像除去の説明図である。
図10同実施例の物体エッジ検出の説明図である。
図11差分画像作成説明図である。
図12微分画像作成説明図である。

--

0062

1,2,18,19メモリ
3路面画像除去手段
4物体エッジ検出手段
5物体位置算出手段
6 警報手段
7歪曲収差補正手段
11,12カメラ
13,14フレームメモリ
15 歪曲収差補正部
16 路面画像除去部
17 物体エッジ検出部
20 物体位置算出部
21走行軌跡推定部
22 表示警報部
23 処理部
24インタフェース(I/O)
25プロセッサ(CPU)

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