JP2004126947A - Image processor and image processing method - Google Patents
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Abstract
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置、及び画像処理方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
近年、画像処理技術の進歩に伴い、カメラによって撮像された画像から特定の領域を抽出する画像処理装置が提案されている。例えば、特開平7−334679号公報においては、以下に説明する領域抽出装置が開示されている。すなわち、領域抽出装置は、三次元空間に設定された面に複数の画像を射影し、射影された画像の中から類似する領域を道路領域として抽出する。これにより、画像変化の影響や類似物の誤抽出を低減した領域抽出装置を実現するものである(例えば、特許文献1参照。)。
【0003】
【特許文献1】
特開平7−334679号公報 (第6図)
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来技術では以下に示す様な問題点があった。すなわち、画像から道路領域や車両領域を抽出することはできても、車両の向きまでは判定することはできない。かかる点に起因して、他車両の進行方向を特定できない、自車両を駐車する向きが決められない等の難点があった。
【0005】
他車両の進行方向の特定に関しては、2時点における画像を比較して車両の変位から進行方向を推定する手法も考えられるが、処理時間や負荷が増大すると共に、他車両が駐車中の場合には進行方向の特定が困難である。また、自車両を駐車する向きの決定に関しては、他車両間の隙間領域を検出し、その領域の方向を推定する処理が必要になる。当該処理の実行に際しては、少なくとも2台の車両を検出する必要があり、同じく処理時間や負荷が増大する。
【0006】
このため、車両の向きを正確に判定することが、他車両の進行方向の特定あるいは自車両の駐車方向の決定を簡易迅速に行う上で極めて有効である。
そこで、本発明は、車両の画像から車両の向きを正確に判定する画像処理装置、及び画像処理方法を提供することを課題とする。
【0007】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記課題を解決する為、以下の様な特徴を備えている。
本発明に係る画像処理装置は、画像から車両を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された前記車両が対称性を有するか否かを判定する判定手段と、前記判定手段による対称性の判定結果に基づいて前記車両の向きを推定する推定手段とを備える。
【0008】
本発明に係る画像処理方法は、画像処理装置が、画像から車両を検出する検出ステップと、前記画像処理装置が、前記検出ステップにて検出された前記車両が対称性を有するか否かを判定する判定ステップと、前記画像処理装置が、前記判定ステップにおける対称性の判定結果に基づいて前記車両の向きを推定する推定ステップとを含む。
【0009】
本発明に係る画像処理装置において好ましくは、前記推定手段は、前記判定手段により前記車両が対称性を有すると判定された場合には、前記車両の向きが前又は後ろ向きであると推定する。
【0010】
本発明に係る画像処理装置において好ましくは、前記推定手段は、前記判定手段により前記車両が対称性を有さないと判定された場合には、前記車両の向きが横又は斜め向きであると推定する。
【0011】
これらの発明によれば、車両の画像から前記車両が対称性を有するか否かが判定され、この判定結果に基づいて前記車両の向きが推定される。すなわち、前後方向から撮影された車両画像は一般的に左右対称であるのに対して、横や斜め方向から撮影された車両画像は左右非対称である点に着目し、例えば、車両画像に対称性が有ると判定された場合には、画像処理装置は、その車両は前後何れか一方を向いている車両であると推定する。反対に、車両画像に対称性が無いと判定された場合には、画像処理装置は、その車両は横、斜めの何れかを向いている車両であると推定する。その結果、車両の画像から車両の向きを正確に判定することが可能となる。
【0012】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
図1は、本実施の形態における車両方向判定装置1の機能的構成を示すブロック図である。図1に示す様に、車両方向判定装置1(画像処理装置に対応)は、撮像部11と、画像格納部12と、車両領域検出部13(検出手段に対応)と、エッジ検出処理部14と、対称軸探索部15と、対称性判定部16(判定手段に対応)と、向き推定部17(推定手段に対応)とを備える。これら各部は、各種信号の入出力が可能な様に電気的に接続されている。
【0013】
撮像部11は、車両及びその周辺部分を撮影する周知のカメラである。撮像部11は、エッジ検出の精度を高める観点から明暗の差(コントラスト)が高いものが望ましい。なお、撮像部11は、複眼カメラ、単眼カメラの何れでもよい。
画像格納部12は、撮像部11により撮像された画像データを格納する。
【0014】
車両領域検出部13は、画像格納部12に格納されている背景を含む画像データから車両に対応するデータ部分(以下、「車両領域」と記す。)を検出する。車両領域は、車両の輪郭に囲まれた領域に限らず、例えば車両を含む矩形の領域であってもよい。
【0015】
エッジ検出処理部14は、画像格納部12に格納された画像データに対して、所定の輝度を閾値とする二値化処理を実行する。また、エッジ検出処理部14は、二値化された画像データに対して、後述のエッジ検出処理を実行する。
【0016】
対称軸探索部15は、車両領域検出部13により検出された車両領域から、色面積の多い領域を除去し、各画素の輝度値をヒストグラム化することにより、車両領域の対称軸を探索する。
【0017】
対称性判定部16は、車両領域検出部13により検出された車両領域から任意の判定領域を選択し、対称軸探索部15により生成されたヒストグラムの対称軸を基準に判定領域を水平方向に反転する。また、対称性判定部16は、周知慣用のパターンマッチング等の画像解析手法を用いて、判定領域と反転先の領域との同一性を判定する。同一である場合には、同一の画像領域が左右の対称位置に存在するので、対称性判定部16は、対称性判定の対象画像が左右対称の画像であるものと判定する。
【0018】
向き推定部17は、前後方向推定処理の実行に際して、対称性判定部16により画像が左右対称の画像であると判定された場合には、車両が、前又は後ろの何れかの向きを向いているものと推定する。また、向き推定部17は、横・斜め方向推定処理の実行に際して、対称性判定部16により長方形に変形された画像が左右対称の画像であると判定された場合には、車両が、斜めを向いているものと推定する。更に、向き推定部17は、横・斜め方向推定処理の実行に際して、車両領域から台形部分が検出されなかった場合には、車両が、横を向いているものと推定する。
【0019】
台形検出部18は、詳細な処理内容に関しては後述するが、エッジ検出処理部14により検出されたエッジから直線を検出し、更にその直線の組合せである台形を検出する。
変形処理部19は、台形検出部18により検出された台形が長方形に変形する様に、判定領域に画像処理を施す。
【0020】
次に、図2〜図6を参照して、本実施の形態における車両方向判定装置1の動作を説明する。併せて、本発明に係る画像処理方法の各ステップについて説明する。
【0021】
自車両の停止後に、運転者により車両方向推定処理の開始が指示されると、図2のフローチャートに示す処理が開始される。まず、撮像部11は、車両方向の推定対象となる車両及びその近傍を撮影し、撮影された画像データを画像格納部12に格納する(S1)。
【0022】
次いで、車両領域検出部13は、S1で取得された画像データから、車両に該当するデータ部分(車両領域)を検出する(S2)。車両領域の検出処理に関しては周知慣用の画像解析技術に該当するので詳細な説明(数式を含む)は省略し、好適な手法を簡略に説明する。すなわち、車両領域検出部13は、平面ステレオ法の原理(例えば、“日本ロボット学会誌”Vol.18 No.8,pp1105〜1111,2000の文献に記載)により、一対の平面ステレオカメラから投影された画像データ間の差分画像において、輝度値が閾値よりも低い部分を平面領域として検出する。そして、上記画像データにおいて、当該平面領域以外の領域を車両領域として検出する。
【0023】
S3では、エッジ検出処理部14は、画像格納部12に格納された画像データに対して、所定の輝度を閾値とする二値化処理を実行する。かかる閾値は、後述のエッジ検出に伴う処理負荷を軽減すると共に処理時間を短縮すべく、極力小さい値であることが望ましい。好適には、256グレイスケールで32〜50、より好適には40程度である。
なお、二値化処理の基準となる画素値は輝度に限らず、例えば彩度などであってもよい。
【0024】
更にS4では、エッジ検出処理部14は、二値化された画像データに対してエッジ検出処理を実行する。エッジ検出処理に関しては周知慣用の画像解析技術であるので、詳細な説明や図示(数式を含む)は省略し、好適な方法を簡略に説明する。すなわち、エッジ検出処理部14は、例えばソーベルフィルタにより構成され、取得された画像データ中の任意の1画素を中心とした上下左右の9(=3×3)の画素値(輝度)に、水平及び垂直方向の2つの係数行列をそれぞれ乗算する。続いて、エッジ検出処理部14は、当該乗算結果に基づいて上記各画素値の変化量を算定し、画素値の変化量が大きい部分(特徴点)をエッジとして検出する。エッジ検出処理が施された車両領域R1の一例として画像データG1を図3(a)に示す。
【0025】
S5では、対称軸探索部15は、S2において検出された車両領域から色面積の多い領域を除去し、各画素の輝度値をヒストグラム化する。続いて、対称軸探索部15は、図3(b)に示す様に、ヒストグラム化された車両領域R1から対称軸Aを探索する。
【0026】
S5における対称軸探索処理の結果、対称軸が検出された場合には後述の前後方向推定処理(S6)が実行される。一方、対称軸が検出されなかった場合には後述の横・斜め方向推定処理(S7)が実行される。
【0027】
以下、図4のフローチャートを参照して、前後方向推定処理について詳細に説明する。まず、対称性判定部16は、S2で検出された車両領域から判定領域を選択する(S61)。判定領域は、矩形、円形など、その形状及び位置は任意であるが、対称性判定の精度を向上する観点から、楕円形(円形を含む)などの特徴的な形状を有する部分を含む領域であることが望ましい。
【0028】
S62では、対称性判定部16は、図2のS5において検出された対称軸を基準として判定領域を水平方向(左右方向)に反転する。また、対称性判定部16は、周知慣用のパターンマッチング等の画像解析手法を用いて、判定領域と反転先に位置する領域とにおける画像データの同一性を判定する。
【0029】
S62において、判定領域と反転先の領域とにおける画像データが同一であると判定された場合には、同一の画像領域が左右の対称位置に存在するので、対称性判定部16は、S2で検出された車両領域が左右対称であるものと判定する(S63)。例えば、図3(c)に示す画像データG1において、車両領域R1から判定領域B1が選択された場合には、判定領域B1は対称軸Aを基準として右側に反転された後、反転先に位置する領域B2との画像同一性が判定される。この場合、判定領域B1と領域B2とは同一の画像領域であるので、車両領域R1は左右対称であるものと判定される。
【0030】
S64では、向き推定部17は、車両領域が左右対称であるものとの判定結果を受けて、図2のS1で撮影された車両が前後何れかを向いているものと推定し、一連の車両方向推定処理を終了する。
【0031】
なお、S62において判定領域と反転先の領域との画像データが異なるものと判定された場合にはS61に戻り、更に別の判定領域を選択する。所定数又は所定面積の判定領域が選択されたにも拘わらず、左右同一の判定領域が存在しない場合には、車両領域は左右対称ではない、つまり車両が前後の何れかを向いていないものと推定される。
【0032】
続いて、図5のフローチャートを参照して、横・斜め方向推定処理について詳細に説明する。まず、台形検出部18は、ハフ変換(Hough transformation)などの数学的手法を用いて、S4で車両領域から検出されたエッジから直線を検出する(S71)。ここで、ハフ変換とは、二次元座標データをXY平面座標系からρθ平面座標系に変換した結果、投票点が最も多い座標を特定し、当該座標に対応するXY平面座標系上の直線を検出する手法である。
【0033】
S72では、台形検出部18は、S71で検出された直線から構成される四角形部分の中から台形部分を検出する。
台形部分が検出された場合には、台形検出部18は、S72で検出された台形部分の中から判定領域を選択する(S73)。このとき選択された判定領域の一例を図6(a)に示す。図6(a)において、車両のフロントパネルが判定領域としての台形部分Cに相当する。
【0034】
S74では、変形処理部19は、S73で選択された判定領域が長方形に変形する様に、判定領域に画像処理を施す。なお、長方形には、長方形の一態様である正方形を含む。この変形処理は、図6(b)に示す様に、台形部分を構成する各画素の輝度や彩度は元より、水平方向における各部分毎の縮尺比を一定に維持した状態で行われる。したがって、変形処理後の判定領域が水平方向に対称性を有するか否かに基づいて、その判定領域が斜め方向から撮影された画像データの一部であるか否かを判断できる。
【0035】
S75では、対称軸探索部15は、S74において変形された判定領域から、色面積の多い領域を除去し、各画素の輝度値をヒストグラム化する。続いて、対称軸探索部15は、ヒストグラム化された判定領域の画像データから対称軸を探索する。
【0036】
S75における対称軸探索処理の結果、対称軸が検出された場合には、対称性判定部16は、S75において検出された対称軸を基準として判定領域を水平方向(左右方向)に反転する。また、対称性判定部16は、周知慣用のパターンマッチング等の画像解析手法を用いて、判定領域と反転先に位置する領域とにおける画像データの同一性を判定する(S76)。
【0037】
これに対して、S75における対称軸探索処理の結果、対称軸が検出されなかった場合には、向き推定部17は、図2のS1で撮影された車両が横を向いているものと推定し(S79)、一連の車両方向推定処理を終了する。
【0038】
S76に戻り、判定領域と反転先の領域とにおける画像データが同一であると判定された場合には、同一の画像領域が左右の対称位置に存在するので、対称性判定部16は、S74で変形された判定領域が左右対称であるものと判定する(S77)。
【0039】
S78では、向き推定部17は、判定領域が左右対称であるものとの判定結果を受けて、図2のS1で撮影された車両が斜めを向いているものと推定し、一連の車両方向推定処理を終了する。
【0040】
なお、S76において判定領域と反転先の領域とが異なるものと判定された場合にはS72に戻り、更に別の台形部分の検出を行う。そして、台形部分が検出されなくなった時点でS79に移行し、向き推定部17は、図2のS1で撮影された車両が横を向いているものと推定する。
【0041】
以上説明した様に、本発明は、第一に、前後何れかの向きの車両が対称性を有するのに対して、横又は斜め向きの車両が対称性を有さない点に着目して為されたものである。第二に、斜め向きの車両画像の一部を長方形に変形した場合に対称性を有するのに対して、横向きの車両画像の一部を長方形に変形した場合には対称性を有さない点に着目して為されたものである。
【0042】
すなわち、本発明に係る車両方向判定装置1によれば、取得された画像データから車両領域を抽出し、該車両領域が左右対称であるか否か(対称性)を判定する。判定の結果、車両領域が左右対称である場合には、車両の向きが前後何れかの向きであるものと判断する。これに対して、車両領域が左右非対称である場合には、車両方向判定装置1は、車両の向きが、横又は斜めの何れの向きであるかを特定すべく、車両領域の台形部分を長方形に変形し、この変形領域に関して対称性の判定を行う。判定の結果、左右対称の変形領域が存在する場合には車両の向きが斜め向きであるものと判断し、存在しない場合には車両の向きが横向きであるものと判断する。
【0043】
したがって、車両方向判定装置1を備える自車両は、他車両の画像データから他車両の向きを正確に判定することができる。これにより、自車両の運転者は、他車両の進行方向の特定、及び自車両の駐車方向の決定を簡易迅速に行うことが可能となる。その結果、運転者は、所望の目標駐車区画に車両を容易に駐車できる。
【0044】
【発明の効果】
本発明によれば、車両の画像から車両の向きを正確に判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る車両方向判定装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図2】車両方向推定処理を説明する為のフローチャートである。
【図3】図3(a)は、車両領域から検出されたエッジを示す図である。図3(b)は、車両領域のヒストグラムから対称軸を探索する過程を概念的に示す図である。図3(c)は、車両領域が左右対称であるか否かを判定する処理を示す図である。
【図4】前後方向推定処理を説明する為のフローチャートである。
【図5】横・斜め方向推定処理を説明する為のフローチャートである。
【図6】図6(a)は、車両領域から検出された台形部分を示す図である。図6(b)は、台形部分が長方形に変形される様子を概念的に示す図である。
【符号の説明】
1…車両方向判定装置、13…車両領域検出部、16…対称性判定部、17…向き推定部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing device and an image processing method.
[0002]
[Prior art]
In recent years, with the advance of image processing technology, an image processing apparatus that extracts a specific area from an image captured by a camera has been proposed. For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-334679 discloses an area extraction device described below. That is, the region extraction device projects a plurality of images on a surface set in the three-dimensional space, and extracts a similar region from the projected images as a road region. As a result, an area extraction device that reduces the influence of image changes and erroneous extraction of similar objects is realized (for example, see Patent Document 1).
[0003]
[Patent Document 1]
JP-A-7-334679 (FIG. 6)
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, the prior art has the following problems. That is, although the road area and the vehicle area can be extracted from the image, the direction of the vehicle cannot be determined. Due to these points, there are difficulties such as the inability to specify the traveling direction of the other vehicle and the inability to determine the direction in which the own vehicle is parked.
[0005]
Regarding the identification of the traveling direction of the other vehicle, a method of comparing the images at the two time points and estimating the traveling direction from the displacement of the vehicle may be considered. However, when the processing time and load increase and the other vehicle is parked, Is difficult to identify the direction of travel. Further, regarding the determination of the direction in which the host vehicle is parked, a process of detecting a gap region between other vehicles and estimating the direction of the region is required. In executing the processing, it is necessary to detect at least two vehicles, and the processing time and the load also increase.
[0006]
Therefore, it is extremely effective to accurately determine the direction of the vehicle in order to specify the traveling direction of the other vehicle or to determine the parking direction of the own vehicle simply and quickly.
Therefore, an object of the present invention is to provide an image processing device and an image processing method for accurately determining the direction of a vehicle from an image of the vehicle.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The present invention has the following features to solve the above problems.
An image processing apparatus according to the present invention includes a detecting unit that detects a vehicle from an image, a determining unit that determines whether the vehicle detected by the detecting unit has symmetry, and a symmetry that is determined by the determining unit. Estimating means for estimating the direction of the vehicle based on the determination result.
[0008]
In the image processing method according to the present invention, the image processing device detects a vehicle from an image, and the image processing device determines whether the vehicle detected in the detection step has symmetry. And an estimation step in which the image processing device estimates the direction of the vehicle based on the result of the symmetry determination in the determination step.
[0009]
Preferably, in the image processing apparatus according to the present invention, when the determination unit determines that the vehicle has symmetry, the estimation unit estimates that the direction of the vehicle is forward or backward.
[0010]
Preferably, in the image processing device according to the present invention, the estimating unit estimates that the direction of the vehicle is lateral or oblique when the determining unit determines that the vehicle does not have symmetry. I do.
[0011]
According to these inventions, it is determined whether or not the vehicle has symmetry from the image of the vehicle, and the direction of the vehicle is estimated based on the determination result. That is, while a vehicle image taken from the front-back direction is generally symmetrical, a vehicle image taken from the side and oblique directions is asymmetrical. When it is determined that there is a vehicle, the image processing apparatus estimates that the vehicle is a vehicle facing one of the front and rear. Conversely, when it is determined that the vehicle image has no symmetry, the image processing device estimates that the vehicle is a vehicle that is facing either sideways or obliquely. As a result, the direction of the vehicle can be accurately determined from the image of the vehicle.
[0012]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
FIG. 1 is a block diagram illustrating a functional configuration of a vehicle direction determination device 1 according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the vehicle direction determination device 1 (corresponding to an image processing device) includes an imaging unit 11, an
[0013]
The imaging unit 11 is a known camera that captures an image of a vehicle and its surroundings. It is desirable that the imaging unit 11 has a high contrast between light and dark from the viewpoint of enhancing the accuracy of edge detection. Note that the imaging unit 11 may be either a compound-eye camera or a monocular camera.
The
[0014]
The vehicle
[0015]
The edge detection processing unit 14 performs a binarization process on the image data stored in the
[0016]
The symmetry
[0017]
The
[0018]
When the
[0019]
The
The
[0020]
Next, the operation of the vehicle direction determination device 1 in the present embodiment will be described with reference to FIGS. In addition, each step of the image processing method according to the present invention will be described.
[0021]
When the driver instructs to start the vehicle direction estimation process after the host vehicle stops, the process shown in the flowchart of FIG. 2 is started. First, the image capturing unit 11 captures an image of a vehicle to be estimated in the vehicle direction and the vicinity thereof, and stores captured image data in the image storage unit 12 (S1).
[0022]
Next, the vehicle
[0023]
In S3, the edge detection processing unit 14 performs a binarization process on the image data stored in the
Note that the pixel value serving as a reference for the binarization processing is not limited to luminance, but may be, for example, saturation.
[0024]
Further, in S4, the edge detection processing unit 14 performs an edge detection process on the binarized image data. Since the edge detection process is a well-known and commonly used image analysis technique, detailed description and illustration (including mathematical expressions) are omitted, and a preferred method will be briefly described. That is, the edge detection processing unit 14 is configured by, for example, a Sobel filter, and sets 9 (= 3 × 3) pixel values (luminance) of up, down, left, and right around an arbitrary pixel in the acquired image data, The two coefficient matrices in the horizontal and vertical directions are respectively multiplied. Subsequently, the edge detection processing unit 14 calculates the change amount of each pixel value based on the multiplication result, and detects a portion (feature point) where the change amount of the pixel value is large as an edge. FIG. 3A shows image data G1 as an example of the vehicle region R1 subjected to the edge detection processing.
[0025]
In S5, the symmetric
[0026]
As a result of the symmetric axis search processing in S5, if a symmetric axis is detected, a longitudinal direction estimation processing (S6) described later is executed. On the other hand, when the symmetry axis is not detected, a later-described lateral / diagonal direction estimation process (S7) is executed.
[0027]
Hereinafter, the front-rear direction estimation processing will be described in detail with reference to the flowchart of FIG. First, the
[0028]
In S62, the
[0029]
If it is determined in S62 that the image data in the determination area and the image data in the inversion destination area are the same, the same image area exists at the left and right symmetric positions. It is determined that the determined vehicle area is symmetric (S63). For example, in the image data G1 shown in FIG. 3C, when the determination area B1 is selected from the vehicle area R1, the determination area B1 is inverted rightward with respect to the symmetry axis A, and then is positioned at the inversion destination. The image identity with the region B2 to be processed is determined. In this case, since the determination area B1 and the area B2 are the same image area, it is determined that the vehicle area R1 is symmetric.
[0030]
In S64, the
[0031]
If it is determined in S62 that the image data of the determination area is different from the image data of the inversion destination area, the process returns to S61 to select another determination area. Despite the selection of a predetermined number or a predetermined area of determination areas, if the left and right same determination areas do not exist, the vehicle area is not symmetrical, that is, the vehicle is not facing forward or backward. Presumed.
[0032]
Subsequently, the horizontal / diagonal direction estimation processing will be described in detail with reference to the flowchart in FIG. First, the
[0033]
In S72, the
If a trapezoid is detected, the
[0034]
In S74, the
[0035]
In S75, the symmetric
[0036]
When the symmetry axis is detected as a result of the symmetry axis search processing in S75, the
[0037]
On the other hand, when the symmetry axis is not detected as a result of the symmetry axis search processing in S75, the
[0038]
Returning to S76, if it is determined that the image data in the determination area and the inversion destination area are the same, the same image area exists at the left and right symmetric positions. It is determined that the deformed determination area is symmetric (S77).
[0039]
In S78, the
[0040]
If it is determined in S76 that the determination area is different from the inversion destination area, the process returns to S72 to detect another trapezoidal portion. Then, when the trapezoidal portion is no longer detected, the process proceeds to S79, and the
[0041]
As described above, the present invention firstly focuses on the point that a vehicle in one of the front and rear directions has symmetry, whereas a vehicle in a lateral or oblique direction has no symmetry. It was done. Second, when a part of the obliquely oriented vehicle image is transformed into a rectangle, it has symmetry, whereas when a part of the laterally oriented vehicle image is transformed into a rectangle, there is no symmetry. It was made by paying attention to.
[0042]
That is, according to the vehicle direction determination device 1 of the present invention, the vehicle region is extracted from the acquired image data, and it is determined whether the vehicle region is left-right symmetric (symmetry). If the result of the determination is that the vehicle region is symmetrical, it is determined that the direction of the vehicle is either forward or backward. On the other hand, when the vehicle area is asymmetrical left and right, the vehicle direction determination device 1 sets the trapezoidal portion of the vehicle area to a rectangular shape in order to specify whether the direction of the vehicle is horizontal or oblique. And a determination of symmetry is made for this deformed area. If the result of the determination is that there is a left-right symmetric deformation region, it is determined that the direction of the vehicle is oblique, and if not, it is determined that the direction of the vehicle is horizontal.
[0043]
Therefore, the own vehicle including the vehicle direction determination device 1 can accurately determine the direction of the other vehicle from the image data of the other vehicle. Thereby, the driver of the own vehicle can easily and quickly determine the traveling direction of the other vehicle and determine the parking direction of the own vehicle. As a result, the driver can easily park the vehicle in the desired target parking section.
[0044]
【The invention's effect】
According to the present invention, it is possible to accurately determine the direction of the vehicle from the image of the vehicle.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a vehicle direction determination device according to the present invention.
FIG. 2 is a flowchart illustrating a vehicle direction estimation process.
FIG. 3A is a diagram illustrating an edge detected from a vehicle area. FIG. 3B is a diagram conceptually illustrating a process of searching for a symmetry axis from the histogram of the vehicle area. FIG. 3C is a diagram illustrating a process of determining whether or not the vehicle area is symmetric.
FIG. 4 is a flowchart illustrating a front-rear direction estimation process.
FIG. 5 is a flowchart illustrating a horizontal / diagonal direction estimation process.
FIG. 6A is a diagram illustrating a trapezoidal portion detected from a vehicle area. FIG. 6B is a diagram conceptually showing a state in which the trapezoidal portion is transformed into a rectangle.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Vehicle direction determination apparatus, 13 ... Vehicle area detection part, 16 ... Symmetry determination part, 17 ... Direction estimation part
Claims (4)
前記検出手段により検出された前記車両が対称性を有するか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段による対称性の判定結果に基づいて、前記車両の向きを推定する推定手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。Detecting means for detecting a vehicle from the image;
Determining means for determining whether the vehicle detected by the detecting means has symmetry,
An image processing apparatus comprising: an estimation unit configured to estimate a direction of the vehicle based on a result of the determination of the symmetry by the determination unit.
前記画像処理装置が、前記検出ステップにて検出された前記車両が対称性を有するか否かを判定する判定ステップと、
前記画像処理装置が、前記判定ステップにおける対称性の判定結果に基づいて、前記車両の向きを推定する推定ステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。A detection step of detecting the vehicle from the image by the image processing device;
A determination step in which the image processing device determines whether the vehicle detected in the detection step has symmetry,
An estimation step of estimating the direction of the vehicle based on the result of the symmetry determination in the determination step.
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