JP2009223220A - Road surface marking map creating method - Google Patents
Road surface marking map creating method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2009223220A JP2009223220A JP2008070215A JP2008070215A JP2009223220A JP 2009223220 A JP2009223220 A JP 2009223220A JP 2008070215 A JP2008070215 A JP 2008070215A JP 2008070215 A JP2008070215 A JP 2008070215A JP 2009223220 A JP2009223220 A JP 2009223220A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- road surface
- path
- road
- corresponding points
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Instructional Devices (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
本発明は、道路面に施された標示を含む路面標示地図を生成する技術に関する。 The present invention relates to a technique for generating a road marking map including a marking applied to a road surface.
カーナビゲーションなどで使用される電子地図データには、多様な機能を実現するため、種々の詳細なデータが要求されている。その一つとして、横断歩道や中央線、車線境界線などの路面に描かれる標示が挙げられる。これらの標示を予め画像として取得しておくことにより、ユーザに対して実際の路面に近い画像を提供することができ、直感的に理解しやすい案内を実現することが可能となる。 Electronic map data used in car navigation or the like requires various detailed data in order to realize various functions. One example is the markings on road surfaces such as pedestrian crossings, central lines, and lane boundaries. By acquiring these signs as images in advance, it is possible to provide the user with an image close to the actual road surface, and to realize guidance that is easy to understand intuitively.
標示を含む路面の画像を効率的に生成するための技術として特許文献１、特許文献２などが挙げられる。
特許文献１は、車輌の前後または側方に対してデジタルカメラ等により取得された画像から、路面の標示を含む静止画像を生成する技術を開示している。この技術では、目的の道路を車両で走行しながら、その車両に搭載されたデジタルカメラで路面の標示等を撮影する。そして、動画を構成する各フレーム画像を真上から見た状態の正射画像に変換し、撮影位置に応じて配列する。正射画像とは、道路の垂直上方の無限遠点に視点を置いた場合の道路画像を言う。複数のフレーム画像を配列することによって、１回の走行の軌跡（以下、パスと呼ぶこともある）に沿った道路面の合成画像を得ることができる。
As a technique for efficiently generating an image of a road surface including a sign, Patent Document 1, Patent Document 2, and the like can be cited.
Patent Document 1 discloses a technique for generating a still image including a road surface marking from images acquired by a digital camera or the like with respect to the front and rear or the side of a vehicle. In this technology, a road marking or the like is photographed with a digital camera mounted on the vehicle while traveling on a target road. Then, each frame image constituting the moving image is converted into an orthogonal image as viewed from directly above, and arranged according to the shooting position. An orthographic image is a road image when the viewpoint is placed at an infinite point vertically above the road. By arranging a plurality of frame images, it is possible to obtain a composite image of the road surface along the trajectory of one run (hereinafter also referred to as a path).
特許文献２は、２つのパスで得られた画像を合成して幅広の道路画像を合成する技術を開示している。この技術では、まず一つのパスで得られた画像に対して、道路の車線境界線など、本来、直線的に描かれているものが直線として表示されるようにアフィン変換をかける。そして、２つのパスで共通して撮影されている車線境界線などの座標が一致するように、一方のパスの画像をアフィン変換する。また、同様の方法によって、パスごとに画像をアフィン変換しながら合成することによって３以上のパスを合成する技術も開示している。 Patent Document 2 discloses a technique for synthesizing a wide road image by synthesizing images obtained by two passes. In this technique, first, an affine transformation is applied to an image obtained in one pass so that what is originally drawn linearly, such as a road lane boundary line, is displayed as a straight line. Then, the image of one path is affine transformed so that the coordinates of the lane boundary line or the like that are photographed in common in the two paths coincide. Also disclosed is a technique of synthesizing three or more paths by synthesizing images while performing affine transformation for each path by a similar method.
また、標示を含む路面の画像を生成する技術とは異なるが、複数の画像の合成技術として特許文献３が挙げられる。特許文献３は、空中から地上を撮影したビデオ映像から広域写真地図を作成するための技術を開示している。この技術では、複数の画像に共通して存在する被写体上の特徴点を抽出し、この特徴点の移動量を求め、撮影時の位置・姿勢情報に応じた変換をかけた上でこれらの画像を合成する。 Moreover, although different from the technique which produces | generates the image of the road surface containing a sign, patent document 3 is mentioned as a synthetic | combination technique of a some image. Patent Document 3 discloses a technique for creating a wide-area photo map from a video image obtained by photographing the ground from the air. In this technology, feature points on the subject that are common to multiple images are extracted, the amount of movement of these feature points is obtained, and these images are subjected to conversion according to position / posture information at the time of shooting. Is synthesized.
地図データには、経路探索用に道路をノード、リンクで表した道路ネットワーク、および地図を表示するために道路をポリゴンで表したデータなどがある。道路ネットワークでは、道路を１本または２本のリンクで代表させているため、リンクに付された座標は、道路のいずれの部分を表しているか厳密には分からない。描画データでは、道路を表すポリゴンの外周の位置座標は分かるものの、道路内部の地点についての位置座標は分からない。
例えば、道路内部の各地点の位置座標が詳細に得られている地図データが存在すれば、車両の現在位置に応じて、車両が道路のどの車線を走行しているかを判断して、車線変更の案内を行うことや、車両に横断歩道が接近していることを警告するなどの高機能な案内を実現することが可能となる。
しかし、従来の地図データは、これらの高精度、高機能な案内を実現するためには不十分な精度しか有していなかった。仮に車両の現在位置を精度良く把握したとしても、その位置情報を活かすだけの詳細な地図データが用意されていたとは言えなかったのである。
Map data includes a road network in which roads are represented by nodes and links for route search, and data in which roads are represented by polygons in order to display a map. In the road network, since the road is represented by one or two links, the coordinates attached to the link do not know exactly which part of the road is represented. In the drawing data, the position coordinates of the outer periphery of the polygon representing the road are known, but the position coordinates of the points inside the road are not known.
For example, if there is map data in which the position coordinates of each point inside the road are obtained in detail, the lane change is determined by determining which lane on the road the vehicle is driving according to the current position of the vehicle It is possible to realize highly functional guidance such as providing guidance on the vehicle and warning that a pedestrian crossing is approaching the vehicle.
However, the conventional map data has only insufficient accuracy to realize such high-precision and high-performance guidance. Even if the current position of the vehicle is grasped with high accuracy, it cannot be said that detailed map data has been prepared to make use of the position information.
路面の標示は道路上の位置座標を豊富にするための目的物として適している。例えば、横断歩道や車線境界線の位置座標が得られていれば、上述した高機能な案内の実現に資することができる。
しかし、従来技術は、いずれも道路面の合成画像を得ることを主目的としており、路面の標示の位置座標を得ることを目的としてはいなかった。
例えば、特許文献２の技術は、道路が直線か曲線かに関わらず車両の進行方向をＸ軸とし、その移動距離をＸ座標として画像を表しているに過ぎず、このＸ軸に直交する方向にのみ画像をアフィン変換するに過ぎない。複数のパスで得られた画像について、このように定められたＸ座標が十分に一致しているという保証はないから、特許文献２の技術では路面の標示の位置座標を精度良く得ることはできない。
また、アフィン変換は、原画像の長方形領域を平行四辺形に歪ませる作用を持つ変換とも言えるから、特許文献２の技術では、アフィン変換によって画像の合成を行うことにより画質の劣化を招き、路面の標示の位置座標を一層低下させるという課題もある。
一方、特許文献１記載の技術は、１回のパスで得られる画像に対する処理を開示しているのみであり、道路全体を十分にカバーすることができない。
The road marking is suitable as an object for enriching the position coordinates on the road. For example, if the position coordinates of the pedestrian crossing and the lane boundary line are obtained, it is possible to contribute to the realization of the high-performance guidance described above.
However, all the prior arts have a main purpose of obtaining a composite image of a road surface, and have not been intended to obtain a position coordinate of a road surface sign.
For example, the technique of Patent Document 2 merely represents an image with the traveling direction of the vehicle as the X axis and the movement distance as the X coordinate regardless of whether the road is a straight line or a curve, and a direction orthogonal to the X axis. Only the image is affine transformed. Since there is no guarantee that the X coordinates determined in this manner are sufficiently coincident with each other for images obtained by a plurality of passes, the technique of Patent Document 2 cannot accurately obtain the position coordinates of road markings. .
The affine transformation can also be said to be a transformation having the effect of distorting the rectangular area of the original image into a parallelogram. Therefore, in the technique of Patent Document 2, image degradation is caused by combining images by affine transformation, and the road surface. There is also a problem of further reducing the position coordinates of the markings.
On the other hand, the technique described in Patent Document 1 only discloses processing for an image obtained in one pass and cannot sufficiently cover the entire road.
本発明は、これらの課題を解決し、複数のパスで得られる画像を、高い位置精度で合成することによって、路面の標示を含む地図の生成を可能とすることを目的とする。また、この合成をする際の処理負荷の軽減を図ることを目的とする。 An object of the present invention is to solve these problems and to enable generation of a map including road surface markings by synthesizing images obtained by a plurality of paths with high positional accuracy. It is another object of the present invention to reduce the processing load during the synthesis.
本発明は、コンピュータによって道路面に施された標示を含む路面標示地図を生成する生成方法として構成することができる。
本発明では、まず、コンピュータは、道路面を撮影する際の移動軌跡である複数のパスに沿って移動しながら標示を含む路面を撮影した連続画像の画像データと、この画像データの撮影位置を表す位置座標データとを入力する。
上述の画像データは、例えば、車両などの移動体に搭載した撮影装置によって撮影することができる。撮影装置としては、例えば、ディジタル・ビデオ・カメラなどを用いることができる。また、撮影装置には、撮影時の位置座標データを取得する位置計測装置を搭載しておくことが好ましい。位置計測装置は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）や、ジャイロなどの慣性航法装置などを単独または組み合わせて用いることができる。また、処理の便宜上、撮影した画像と位置座標データを入力し、両者を同期させて記録する記録装置を用意しておくことが好ましい。
The present invention can be configured as a generation method for generating a road marking map including a marking given to a road surface by a computer.
In the present invention, first, the computer captures image data of a continuous image obtained by photographing a road surface including a sign while moving along a plurality of paths that are movement trajectories when photographing a road surface, and a photographing position of the image data. Enter the position coordinate data to represent.
The above-mentioned image data can be photographed by a photographing device mounted on a moving body such as a vehicle, for example. For example, a digital video camera or the like can be used as the photographing apparatus. Moreover, it is preferable that the photographing apparatus is equipped with a position measuring device that acquires position coordinate data at the time of photographing. As the position measuring device, for example, a GPS (Global Positioning System) or an inertial navigation device such as a gyro can be used alone or in combination. For convenience of processing, it is preferable to prepare a recording apparatus that inputs a photographed image and position coordinate data and records them in synchronization.
コンピュータは、入力された画像データを構成する各フレーム画像を変換して、路面を真上から見た状態の正射画像を得る。正射画像は、各フレーム画像の一部を利用して生成してもよい。
そして、こうして得られた正射画像を位置座標データに基づいて、パス上に配置することにより、各パスの路面を表す連結画像を生成して表示する。この際、正射画像の一部が重なっても良い。正射画像は、例えば、その中心線がパスの進行方向に沿う状態で配置することが好ましい。
こうすることで連結画像がパスの本数分だけ得られる。それぞれ位置座標に誤差が含まれるため、複数本の連結画像は、誤差に応じて、ずれて表示される。
The computer converts each frame image constituting the input image data to obtain an orthographic image in a state where the road surface is viewed from directly above. The orthographic image may be generated using a part of each frame image.
Then, by arranging the orthographic image obtained in this way on the path based on the position coordinate data, a connected image representing the road surface of each path is generated and displayed. At this time, a part of the orthographic image may overlap. For example, the orthographic image is preferably arranged in a state where its center line is along the traveling direction of the path.
In this way, as many connected images as the number of paths are obtained. Since each position coordinate includes an error, a plurality of connected images are displayed in a shifted manner according to the error.
次にコンピュータは、複数のパスのうち２本以上のパスの連結画像に共通して撮影されている領域内で、対応する対応点を、各連結画像の所定の特徴点を抽出する画像処理に基づいて特定する。例えば、２本のパスに横断歩道が共通に撮影されている場合には、それぞれの連結画像において画像処理によって、横断歩道の縞模様のいずれかの角を特徴点として抽出し、これらの特徴点のうち対応するものを対応点とすることができる。対応点として使用する特徴点は、横断歩道に限らず、画像処理によって抽出された特徴点から任意に選択可能である。標示と無関係に特定するようにしてもよい。
上述の処理によって特定された対応点同士のずれは、位置座標の誤差を表すことになる。
Next, the computer performs image processing for extracting a corresponding feature point corresponding to a corresponding feature point in an area that is photographed in common in a connected image of two or more passes among a plurality of passes. Identify based on. For example, when a pedestrian crossing is photographed in common in two paths, one of the corners of the pedestrian crossing stripe pattern is extracted as a feature point by image processing in each connected image, and these feature points Corresponding points can be used as corresponding points. The feature points used as the corresponding points are not limited to pedestrian crossings but can be arbitrarily selected from the feature points extracted by image processing. You may make it identify irrespective of a sign.
A shift between corresponding points specified by the above-described processing represents an error in position coordinates.
コンピュータは、対応する対応点の位置が一致するように設定された移動ベクトルに基づいて、各パスの連結画像に対して補正をかけることで、複数のパスにまたがる道路面の合成画像を生成する。
この補正は、移動ベクトルに基づいて、連結画像を構成する領域ごとに平行移動することによって行う。この領域は、一旦、生成された連結画像を元の正射画像に相当するサイズまたは別の任意に設定されたサイズに分割したものでもよい。また、連結画像を生成する際に、正射画像を合成せずに配置するだけに留めておく場合には、各正射画像ごとに位置を修正するようにしてもよい。
The computer generates a composite image of the road surface extending over a plurality of paths by correcting the connected images of the paths based on the movement vector set so that the positions of the corresponding corresponding points coincide with each other. .
This correction is performed by translating for each region constituting the connected image based on the movement vector. This area may be obtained by dividing the generated connected image once into a size corresponding to the original orthographic image or another arbitrarily set size. In addition, when generating a connected image, if the orthographic images are merely arranged without being synthesized, the position may be corrected for each orthographic image.
本発明の生成方法によれば、撮影時の位置座標データに基づいて各パスの路面を表す連結画像を生成することができるため、位置精度が確保された状態で連結画像を得ることができる。
そして、複数のパスに存在する対応点が一致するように各パスの位置を修正することによって、各パス間の位置精度の誤差を解消することができる。
According to the generation method of the present invention, a connected image representing the road surface of each path can be generated based on the position coordinate data at the time of shooting, so that a connected image can be obtained with position accuracy ensured.
Then, by correcting the position of each path so that corresponding points existing in a plurality of paths match, an error in position accuracy between the paths can be eliminated.
また、各パスの合成は、連結画像を領域ごとに平行移動することによって行うため、各領域の正射画像に歪みを加えることなく位置を修正することができる。従って、この修正時には路面の標示は、各領域の正射画像内での相対的な位置精度を保持しておくことができる。
更に、各パスの合成に使用する対応点は、コンピュータが画像処理によって抽出した特徴点に基づき設定することができる。このため、オペレータが逐一、対応点を指定する必要がなく、軽い処理負荷で合成を行うことができる。もっとも、対応点の特定は、完全に自動化する必要はなく、コンピュータが特定した対応点に対し、オペレータが一部を修正、削除したり、他の対応点を追加したりできるようにしてもよい。
以上の作用によって、本発明の生成方法によれば、撮影時の位置精度を確保した状態で、路面の標示を含む合成画像を得ることができる。従って、この合成画像を用いることにより、路面の標示を含む路面標示地図を生成することが可能となる。ここで、路面標示地図は、この合成画像を用いた印刷物として生成してもよいし、合成画像に基づき路面標示の位置座標を取得して、電子化することにより、電子地図として生成してもよい。
Further, since the synthesis of each path is performed by translating the connected image for each area, the position can be corrected without adding distortion to the orthographic image of each area. Therefore, at the time of this correction, the road surface marking can maintain the relative positional accuracy in the orthographic image of each region.
Furthermore, the corresponding points used for the synthesis of each path can be set based on the feature points extracted by image processing by the computer. For this reason, it is not necessary for the operator to designate corresponding points one by one, and synthesis can be performed with a light processing load. Of course, it is not necessary to fully automate the identification of corresponding points, and the operator may be able to modify or delete a part of the corresponding points specified by the computer or add other corresponding points. .
With the above operation, according to the generation method of the present invention, it is possible to obtain a composite image including road surface markings while ensuring the positional accuracy at the time of photographing. Therefore, by using this composite image, it is possible to generate a road marking map including road markings. Here, the road marking map may be generated as a printed matter using the composite image, or may be generated as an electronic map by obtaining the position coordinates of the road marking based on the composite image and digitizing it. Good.
本発明の生成方法においては、複数のパスの一つを基準パスに設定し、この基準パスに他のパスを合わせるように合成を行っても良い。
この時、基準パスは、オペレータが指定するなど、種々の方法で設定することができる。
コンピュータは各パスについて、位置座標データの精度の評価データを併せて入力し、この評価データに基づいて基準パスを設定するようにしてもよい。例えば、複数のパスのうち、評価データに基づいて位置精度が最も高いと評価されるパスを基準パスと設定する方法が挙げられる。こうして設定された基準パスに他のパスを合わせるようにして合成画像を生成すれば、最も高い位置精度を確保することが可能となる。
評価データは、直接に位置精度を定量的に表すデータとしてもよいし、位置精度の算出に用いることができるデータとしてもよい。
In the generation method of the present invention, one of a plurality of paths may be set as a reference path, and composition may be performed so that the other paths are matched with this reference path.
At this time, the reference path can be set by various methods such as designation by an operator.
The computer may also input evaluation data on the accuracy of the position coordinate data for each path and set a reference path based on the evaluation data. For example, among the plurality of paths, there is a method of setting a path that is evaluated as having the highest position accuracy based on evaluation data as a reference path. If a composite image is generated so as to match another path with the reference path set in this way, the highest position accuracy can be ensured.
The evaluation data may be data that directly represents the position accuracy quantitatively or may be data that can be used to calculate the position accuracy.
本発明においては、合成画像の生成時において、合成画像における基準パスの通過位置を特定可能な情報を保持しておくことが望ましい。こうすることにより、合成画像の各画素と基準パスとの相対的な位置関係が特定可能となる。従って、基準パスの位置座標を用いて、合成画像の各画素の位置座標を得ることができ、標示等の位置座標も取得可能となる。基準パス以外のパスの通過位置を特定可能な情報を併せて保持しておくようにしてもよい。 In the present invention, at the time of generating a composite image, it is desirable to retain information that can specify the passage position of the reference path in the composite image. By doing so, the relative positional relationship between each pixel of the composite image and the reference path can be specified. Therefore, the position coordinates of each pixel of the composite image can be obtained using the position coordinates of the reference path, and the position coordinates such as a sign can be obtained. Information that can specify the passing position of a path other than the reference path may be held together.
例えば、正射画像を所定の位置座標に配置する際には、各正射画像内に設定された所定の代表点をそれぞれ指定された位置座標に一致させるように配置すればよい。かかる場合には、各正射画像の代表点の位置を合成画像内でも特定可能にしておけばよい。
第１の方法として、合成画像の生成においても、正射画像を一枚の画像として結合する処理を行わず、それぞれ配置するだけに留めるようにしてもよい。こうすることにより、各正射画像の代表点の位置をそのまま保持することができる。
第２の方法として、合成画像の生成時に、正射画像を一枚の画像として結合してしまう場合には、各正射画像の代表点の位置を、結合した画像内の相対的な座標系で表すことによって基準パスの位置を特定する情報を生成するようにしてもよい。
For example, when the orthographic image is arranged at a predetermined position coordinate, the predetermined representative point set in each orthographic image may be arranged so as to coincide with the designated position coordinate. In such a case, the position of the representative point of each orthogonal image may be specified in the composite image.
As a first method, also in the generation of the composite image, the process of combining the orthographic images as one image may not be performed, and only the respective images may be arranged. By doing so, the position of the representative point of each orthogonal image can be maintained as it is.
As a second method, when the orthographic image is combined as a single image at the time of generating the composite image, the position of the representative point of each orthographic image is represented by a relative coordinate system in the combined image. It is also possible to generate information for specifying the position of the reference path.
本発明において、各連結画像から特徴点を抽出し、対応点を特定するための処理は、種々の方法で行うことができる。
まず、この処理は、連結画像を複数に分割し、分割されたピースごとに画像処理を行うようにしてもよい。
こうすることによって、連結画像全体をまとめて処理するよりも処理負荷を軽減することができる。また、ピースに分割することによって、各ピースから抽出される特徴点の数を減らすことができるから、対応点を特定する際の誤りを抑制することができる。横断歩道、停止線、車線境界線などの道路面の標示は、連結画像内の複数箇所に撮影されていることが多いため、連結画像全体に対して対応点を特定させようとすると、全く異なる位置にある標示同士を対応づけるおそれがあり、誤認識の可能性が高くなる。本態様のように、連結画像を分割したピース単位で対応点を特定すれば、こうした誤認識の可能性を抑制することが可能となるのである。
In the present invention, processing for extracting feature points from each connected image and specifying corresponding points can be performed by various methods.
First, in this process, the connected image may be divided into a plurality of pieces, and image processing may be performed for each divided piece.
By doing so, it is possible to reduce the processing load compared to processing the entire connected image collectively. Moreover, since the number of feature points extracted from each piece can be reduced by dividing into pieces, errors in specifying corresponding points can be suppressed. Since road surface markings such as pedestrian crossings, stop lines, and lane boundaries are often taken at multiple locations in the connected image, it is completely different when trying to identify corresponding points for the entire connected image. There is a possibility that the signs at the positions are associated with each other, and the possibility of erroneous recognition increases. If the corresponding points are specified in piece units obtained by dividing the connected image as in this aspect, the possibility of such erroneous recognition can be suppressed.
上述のピースは、パスに沿って所定距離ごとに連結画像を分割することで生成することも可能である。この態様は、パスに沿った連結画像固有の１次元の座標系に基づいて分割をする態様と言うこともできる。
かかる態様に対し、連結画像を位置座標データに基づいて絶対座標系に配置し、この絶対座標系において連結画像の位置とは無関係に設定された区画境界線に基づいて連結画像を分割する方法をとってもよい。絶対座標系とは、地面に固定された座標系を意味する。例えば、緯度経度や、地面の特定の点を原点として定義される２次元座標系などを用いることができる。絶対座標系は、撮影時に取得された位置座標データの座標系をそのまま利用することが好ましい。区画境界線は、この絶対座標系で任意の形状に規定可能であり、例えば、所定サイズの方眼状とすることができる。
このように絶対座標系を基準として連結画像を行う場合、複数パスの連結画像に対して区画境界線を共通のものとすることができ、各連結画像を分割したピース間の対応づけなど、データの管理が容易となる利点がある。
The above-mentioned piece can also be generated by dividing the connected image at predetermined distances along the path. This mode can also be said to be a mode in which division is performed based on a one-dimensional coordinate system unique to the connected image along the path.
For such an aspect, there is provided a method of arranging a connected image in an absolute coordinate system based on position coordinate data, and dividing the connected image based on a partition boundary set regardless of the position of the connected image in the absolute coordinate system. It may be taken. The absolute coordinate system means a coordinate system fixed to the ground. For example, a latitude and longitude or a two-dimensional coordinate system defined with a specific point on the ground as the origin can be used. As the absolute coordinate system, it is preferable to use the coordinate system of the position coordinate data acquired at the time of photographing as it is. The partition boundary line can be defined in an arbitrary shape in this absolute coordinate system, and can be, for example, a rectangular grid having a predetermined size.
In this way, when connecting images based on the absolute coordinate system, it is possible to make the partition boundary line common to connected images of a plurality of passes, such as correspondence between pieces obtained by dividing each connected image. There is an advantage that it is easy to manage.
連結画像の分割態様によって抽出される特徴点の数が変化するため、対応点を特定する際の誤認識の程度も影響を受ける。また、絶対座標系に規定された区画境界線で分割する場合、区画境界線は連結画像との位置関係に無関係に設定されているため、ピースが小さくなりすぎ特徴点が十分に抽出できなくなるおそれもある。
これらの可能性を抑制するための方法として、複数通りの分割態様で、連結画像を分割し、各分割態様に対して対応点を特定するようにしてもよい。
こうすることにより、連結画像の各部位について、複数通りのピースで特徴点の抽出を行うことができるため、いずれかのピースでは対応点を良好に認識できる可能性が高まる。従って、連結画像内で十分な特徴点が抽出できない部位を減らすことができ、また対応点の誤認識を抑制することが可能となる。
Since the number of feature points extracted varies depending on the division mode of the connected image, the degree of erroneous recognition when specifying corresponding points is also affected. In addition, when dividing by the boundary line defined in the absolute coordinate system, the partition boundary line is set regardless of the positional relationship with the connected image, so that the piece may be too small and feature points may not be sufficiently extracted. There is also.
As a method for suppressing these possibilities, the connected image may be divided in a plurality of division modes, and corresponding points may be specified for each division mode.
By doing so, since feature points can be extracted with a plurality of pieces for each part of the connected image, the possibility that a corresponding point can be well recognized with any piece increases. Therefore, it is possible to reduce the number of portions where sufficient feature points cannot be extracted in the connected image, and to suppress erroneous recognition of corresponding points.
本発明では、対応点を特定するための画像処理に先立って、連結画像内で特徴点の候補が所定以上の密度で存在する領域の画像を予め削除する前処理を行うようにしてもよい。
特徴点が過密となる領域では、複数パス間の特徴点同士の対応関係を特定しづらくなり、対応点の誤認識が生じやすくなる。かかる領域の画像を予め削除する前処理を施すことにより、特徴点の密度を抑制することができ、誤認識を避けることができる。
In the present invention, prior to image processing for specifying corresponding points, preprocessing for deleting in advance an image of an area in which candidate feature points exist in a connected image at a density equal to or higher than a predetermined value may be performed.
In an area where feature points are overcrowded, it is difficult to specify the correspondence between feature points between a plurality of paths, and erroneous recognition of the corresponding points is likely to occur. By performing preprocessing for deleting the image of such an area in advance, the density of feature points can be suppressed, and erroneous recognition can be avoided.
上述の前処理として、例えば、連結画像の両端部分を削除し、直線状に整形するようにしてもよい。本発明では、連結画像は、複数の正射画像を合成して生成するため、正射画像の形状に応じて、連結画像の両端は直線状にならず、複雑な折れ線状となることがある。かかる状態では、折れ線状の頂点がそれぞれ特徴点として抽出され、特徴点が過密となる可能性がある。両端を予め整形しておけば、こうした弊害を回避することが可能である。
別の態様として、連結画像内の所定の標示部分を削除するようにしてもよい。特徴点が過密に抽出される可能性がある標示としては、例えば、横断歩道、分離帯その他を示す縞模様の標示などが挙げられる。これらの標示を構成する白線または黄線の角が全て特徴点として抽出される可能性があるからである。
As the above-described preprocessing, for example, both end portions of the connected image may be deleted and shaped into a straight line. In the present invention, since the connected image is generated by combining a plurality of orthographic images, both ends of the connected image are not linear but may be a complicated polygonal line depending on the shape of the orthographic image. . In such a state, broken line-like vertices are extracted as feature points, and feature points may become overcrowded. If both ends are shaped in advance, it is possible to avoid such adverse effects.
As another aspect, a predetermined marking portion in the connected image may be deleted. Examples of the sign from which feature points may be extracted densely include a striped sign indicating a pedestrian crossing, a separation zone, and the like. This is because there is a possibility that all the corners of the white line or the yellow line constituting these marks are extracted as feature points.
また別の態様の前処理として、対応点を特定するための画像処理に先立って、連結画像の両端の所定幅の領域の画像を予め削除する処理を施すようにしてもよい。本発明では、撮影で得られた画像を正射画像に変換して連結画像を生成する。このため、画像の両端部分では中央付近よりも正射画像の歪みが大きく、各点の位置精度も低くなる。本態様のように両端の所定幅の領域の画像を予め削除すれば、このように位置精度の低い部分を削除することができる。この結果、抽出される特徴点の位置精度を高めることができ、位置合わせの精度を向上させることが可能となる。 As another example of pre-processing, prior to image processing for specifying corresponding points, processing for deleting in advance an image of a region having a predetermined width at both ends of a connected image may be performed. In the present invention, an image obtained by photographing is converted into an orthogonal image to generate a connected image. For this reason, the orthographic image is more distorted at both ends of the image than near the center, and the position accuracy of each point is also lowered. If the image of the area | region of the predetermined width | variety of both ends is deleted previously like this aspect, a part with low position accuracy can be deleted in this way. As a result, the position accuracy of the extracted feature points can be increased, and the alignment accuracy can be improved.
本発明では、上述の前処理を施すか否かに関わらず、抽出された特徴点にフィルタリングをかけた上で、対応点の特定に利用してもよい。フィルタリングは種々の方法で可能である。
例えば、抽出された特徴点のうち、パスからの距離が所定値以上であるものを削除してもよい。先に説明した通り、正射画像の両端付近は中央付近よりも位置精度が低い。従って、パスからの距離が所定値以上の特徴点を削除することにより、正射画像の両端付近の特徴点を削除することができ、位置精度が高い特徴点を残すことが可能となる。
In the present invention, the extracted feature points may be filtered and used for specifying corresponding points regardless of whether or not the above-described preprocessing is performed. Filtering is possible in various ways.
For example, out of the extracted feature points, those whose distance from the path is a predetermined value or more may be deleted. As described above, the position accuracy near the both ends of the orthographic image is lower than that near the center. Therefore, by deleting feature points whose distance from the path is equal to or greater than a predetermined value, it is possible to delete feature points near both ends of the orthographic image, and it is possible to leave feature points with high positional accuracy.
別の態様として、統計的な方法を用いてフィルタリングを行ってもよい。
この方法では、まず、複数のパスついて求められた複数組の対応点に基づき、対応点の位置が一致するように、一方のパスを他方のパスに合わせるための移動ベクトルを求める。この移動ベクトルは対応点の数だけ求められる。そして、この複数の移動ベクトルのうち、方向または大きさが統計的に異常と判断されるものを抽出し、かかる異常な移動ベクトルに対応する対応点を削除する。
異常か否かの判断は、例えば、方向または大きさの平均値との差異、標準偏差などが所定の基準値を超えるか否かに基づいて判断することができる。方向については、パスに直交する成分を用いて、その正負の符号に基づいて異常か否かを判断してもよい。
As another aspect, filtering may be performed using a statistical method.
In this method, first, based on a plurality of sets of corresponding points obtained for a plurality of paths, a movement vector for matching one path with the other path is obtained so that the positions of the corresponding points coincide. This movement vector is obtained by the number of corresponding points. Then, out of the plurality of movement vectors, those whose direction or size is statistically determined to be abnormal are extracted, and corresponding points corresponding to such abnormal movement vectors are deleted.
The determination of whether or not there is an abnormality can be made based on, for example, whether or not the difference from the average value of the direction or size, the standard deviation, or the like exceeds a predetermined reference value. About a direction, you may judge whether it is abnormal based on the positive / negative sign | symbol using the component orthogonal to a path | pass.
本発明では、対応点の特定を完全に自動で行う必要はなく、コンピュータによって特定された対応点を表示し、オペレータの操作に基づいて、これらの対応点の一部を選択する選択指示を受け付けるようにしてもよい。こうすることによって、不適切な対応点を削除することができる。かかる選択指示の他、対応点が不足する領域についてはオペレータが対応点を追加可能としてもよい。このようにオペレータが対応点を選択可能とすることによって、連結画像の全般にわたって適切な対応点を確保可能となり、合成の精度を向上させることができる。
この場合に、先に説明した前処理およびフィルタリングを施しておけば、オペレータが対応点を視認しやすくなり、その適否を判断しやすくなるという利点もある。
In the present invention, it is not necessary to specify the corresponding points completely automatically. The corresponding points specified by the computer are displayed, and a selection instruction for selecting a part of these corresponding points is received based on the operation of the operator. You may do it. In this way, inappropriate corresponding points can be deleted. In addition to this selection instruction, the operator may be able to add corresponding points for regions where corresponding points are insufficient. In this way, by allowing the operator to select corresponding points, it is possible to secure appropriate corresponding points over the entire connected image, and improve the accuracy of synthesis.
In this case, if the preprocessing and filtering described above are performed, there is an advantage that the operator can easily recognize the corresponding point and easily determine whether it is appropriate.
本発明は、必ずしも上述した特徴を全て備えている必要はなく、適宜、その一部を省略してもよいし、いくつかの特徴を適宜、組み合わせて備えるようにしてもよい。
本発明は、上述の生成方法に限らず、この生成方法によって道路面に施された標示を含む路面標示地図を生成する生成装置として構成してもよい。
また、上述の生成方法をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラムとして構成してもよいし、かかるコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として構成してもよい。記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、ＩＣカード、ＲＯＭカートリッジ、パンチカード、バーコードなどの符号が印刷された印刷物、コンピュータの内部記憶装置（ＲＡＭやＲＯＭなどのメモリ）および外部記憶装置等、コンピュータが読取り可能な種々の媒体を利用できる。
The present invention does not necessarily have all the above-described features, and some of them may be omitted as appropriate, or some features may be appropriately combined.
The present invention is not limited to the above-described generation method, and may be configured as a generation device that generates a road marking map including a label applied to a road surface by this generation method.
Moreover, the above-described generation method may be configured as a computer program for causing a computer to realize it, or may be configured as a computer-readable recording medium on which the computer program is recorded. Examples of the recording medium include a flexible disk, a CD-ROM, a magneto-optical disk, an IC card, a ROM cartridge, a punch card, a printed matter on which a code such as a bar code is printed, an internal storage device of a computer (a memory such as a RAM or a ROM). ) And external storage devices can be used.
本発明の実施例について以下の順序で説明する。
Ａ．システム構成：
Ａ１．道路面撮影システム：
Ａ２．路面標示地図生成装置：
Ｂ．処理概要：
Ｂ１．中間データ構成：
Ｂ２．処理例：
Ｂ３．位置合わせ加工概要：
Ｃ．路面標示地図生成方法：
Ｃ１．連結画像生成処理：
Ｃ２．位置合わせ加工：
Ｃ３．基準パス設定処理：
Ｃ４．連結画像移動処理：
Ｃ５．透明化ポリゴン設定処理：
Ｄ．自動位置合わせ処理：
Ｄ１．画像前処理：
Ｄ２．処理領域設定：
Ｄ３．対応点フィルタリング処理：
Ｅ．効果：
Embodiments of the present invention will be described in the following order.
A. System configuration:
A1. Road surface photography system:
A2. Road marking map generator:
B. Outline of processing:
B1. Intermediate data structure:
B2. Processing example:
B3. Outline of alignment processing:
C. Road marking map generation method:
C1. Connected image generation processing:
C2. Alignment processing:
C3. Standard path setting process:
C4. Connected image movement processing:
C5. Transparent polygon setting process:
D. Automatic alignment process:
D1. Image preprocessing:
D2. Processing area setting:
D3. Corresponding point filtering processing:
E. effect:
Ａ．システム構成：
本実施例では、車両に搭載したビデオカメラで撮影した道路面の画像を用いて、路面の標示を含む地図（以下、「路面標示地図」と呼ぶ）を生成する方法を示す。
本実施例のシステムは、道路面撮影システムと路面標示地図生成装置から構成される。道路面撮影システムは、道路を走行しながら道路面の画像をビデオカメラで撮影するシステムである。本実施例では、対象となる道路を、異なる走行軌跡で複数回走行し、それぞれ画像を撮影する。
路面標示地図生成装置は、道路面撮影システムで撮影された道路面の画像に基づいて路面標示地図を生成する装置である。まず、上述の各走行軌跡上に、撮影された画像を正射画像に変換した上で配置することで、道路面の一部の車線についての画像を生成する。そして、複数の走行軌跡の画像を、位置座標が整合するように配置することで道路全体の画像を生成する。
以下、道路面撮影システムと路面標示地図生成装置のシステム構成について説明する。
A. System configuration:
In this embodiment, a method for generating a map including road markings (hereinafter referred to as a “road marking map”) using road surface images taken by a video camera mounted on a vehicle will be described.
The system according to this embodiment includes a road surface photographing system and a road marking map generating device. The road surface photographing system is a system for photographing an image of a road surface with a video camera while traveling on the road. In the present embodiment, the target road is traveled a plurality of times with different travel trajectories, and images are respectively captured.
The road marking map generation device is a device that generates a road marking map based on an image of a road surface photographed by a road surface photographing system. First, an image of a part of the lane on the road surface is generated by arranging the photographed image after converting it into an orthographic image on each of the above-described travel trajectories. And the image of the whole road is produced | generated by arrange | positioning the image of a some driving | running | working locus so that a position coordinate may match.
Hereinafter, the system configuration of the road surface photographing system and the road marking map generating device will be described.
Ａ１．道路面撮影システム：
図１は実施例としての道路面撮影システムの構成を示す説明図である。
道路面撮影システム１００は、車両に搭載されたシステムである。図の下方のブロック図に基づき、システム構成を説明する。
ビデオカメラ１２０は、走行中の道路面の画像を撮影する。
位置計測部１１０は、撮影中の位置座標を計測する装置である。位置計測部１１０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）１１４、ＩＭＵ（Inertial
Measurement Unit）１１６、ＤＭＩ（Distance Measuring Instrument）１１８およびコントローラ１１２から構成されている。ＧＰＳ１１４は、全地球測位システムである。ＩＭＵ１１６は、内部に３軸のジャイロおよび加速度センサを備えた慣性計測装置である。ＤＭＩ１１８は、車輪の回転を検出して移動距離を計測する装置である。
A1. Road surface photography system:
FIG. 1 is an explanatory diagram showing a configuration of a road surface photographing system as an embodiment.
The road surface photographing system 100 is a system mounted on a vehicle. The system configuration will be described based on the block diagram below.
The video camera 120 captures an image of a running road surface.
The position measurement unit 110 is a device that measures position coordinates during shooting. The position measurement unit 110 includes a GPS (Global Positioning System) 114 and an IMU (Inertial).
It comprises a measurement unit (116) 116, a distance measuring instrument (DMI) 118, and a controller 112. The GPS 114 is a global positioning system. The IMU 116 is an inertial measurement device including a triaxial gyro and an acceleration sensor inside. The DMI 118 is a device that measures the distance traveled by detecting the rotation of a wheel.
コントローラ１１２は、ＧＰＳ１１４、ＩＭＵ１１６、ＤＭＩ１１８からの信号を受け、撮影時の位置座標を逐次出力する。位置座標は任意の座標系を採ることができるが、本実施例では、緯度経度および標高を用いた。
また、これらの信号の取得後、位置座標の計測精度の評価値である自己推定位置精度σを併せて出力する。一般にＧＰＳ１１４は、位置座標の検出に使用される人工衛星の配置、電波の受信状況、建造物などに反射した電波を受信することによるマルチパスの有無などによって検出精度が変動することが知られている。またディファレンシャル測位では、基準局の稼働状況によっても検出精度は影響を受ける。
自己推定位置精度σは、任意に定義可能である。例えば、ＧＰＳ１１４の人工衛星の配置によって定まる精度低下率（ＤＯＰ（Dilution of Precision））を用いて自己推定位置精度σを算出するようにしてもよい。
自己推定位置精度σは、取得されたデータを後述する路面標示地図生成装置で処理する際に、解析するようにしてもよい。
The controller 112 receives signals from the GPS 114, the IMU 116, and the DMI 118, and sequentially outputs position coordinates at the time of shooting. The position coordinates can take an arbitrary coordinate system, but in this embodiment, latitude and longitude and altitude are used.
In addition, after obtaining these signals, a self-estimated position accuracy σ, which is an evaluation value of the position coordinate measurement accuracy, is also output. In general, it is known that the detection accuracy of the GPS 114 varies depending on the arrangement of artificial satellites used for detecting position coordinates, the reception status of radio waves, the presence of multipath by receiving radio waves reflected on buildings, and the like. Yes. In differential positioning, the detection accuracy is also affected by the operating status of the reference station.
The self-estimated position accuracy σ can be arbitrarily defined. For example, the self-estimated position accuracy σ may be calculated using a precision reduction rate (DOP (Dilution of Precision)) determined by the arrangement of the satellites of the GPS 114.
The self-estimated position accuracy σ may be analyzed when the acquired data is processed by a road marking map generation device to be described later.
記録装置１３０は、ビデオカメラ１２０および位置計測部１１０の出力信号を同期して記録する。本実施例では、記録装置１３０は、汎用のパーソナルコンピュータに、記録用のハードディスク１４０を増設した装置によって構成した。ハードディスク１４０内には、図示する通り、画像データ１４２、同期データ１４４、計測データ１４６が記録される。画像データ１４２は、ビデオカメラで撮影された画像の動画ファイルである。計測データ１４６は、位置計測部１１０で得られた位置座標である。同期データ１４４は、画像データ１４２と計測データ１４６との取得時刻を対応づけるデータである。同期データ１４４および計測データ１４６を参照することにより、画像データ１４２のフレームごとに撮影地点の位置座標を得ることができる。 The recording device 130 records the output signals of the video camera 120 and the position measuring unit 110 in synchronization. In this embodiment, the recording device 130 is configured by a device in which a recording hard disk 140 is added to a general-purpose personal computer. In the hard disk 140, as shown in the figure, image data 142, synchronization data 144, and measurement data 146 are recorded. The image data 142 is a moving image file of an image taken with a video camera. The measurement data 146 is position coordinates obtained by the position measurement unit 110. The synchronization data 144 is data that associates the acquisition times of the image data 142 and the measurement data 146 with each other. By referring to the synchronization data 144 and the measurement data 146, the position coordinates of the shooting point can be obtained for each frame of the image data 142.
撮影時の記録用のデータ構造は、上述した構造に限られない。例えば、計測データ１４６は、画像データ１４２の各フレームの位置座標を順次、格納するデータとしてもよい。こうすることにより、同期データ１４４を省略することが可能となる。かかるデータを取得するためには、例えば、記録装置１３０がビデオカメラ１２０のフレームごとに同期信号を位置計測部１１０に出力し、その時の位置座標を取得する方法を採ることができる。 The data structure for recording at the time of shooting is not limited to the structure described above. For example, the measurement data 146 may be data that sequentially stores the position coordinates of each frame of the image data 142. By doing so, the synchronization data 144 can be omitted. In order to acquire such data, for example, a method in which the recording device 130 outputs a synchronization signal for each frame of the video camera 120 to the position measurement unit 110 and acquires the position coordinates at that time can be employed.
図の上方に、車両に搭載した状態を模式的に示した。
ビデオカメラ１２０は、前方画像を撮影できるよう、車両の前方に設置する。画角を広げるために広角レンズを装着してもよい。
ＧＰＳ１１４のアンテナ１１４Ａは、車両のルーフ上部に設置する。本実施例では、ＧＰＳ用の人工衛星からの電波を確実に受信し、十分な位置精度を確保することができるよう、アンテナ１１４Ａを車両の前後に主副の２台設置した。いずれか一台のみを用いるものとしてもよい。
ＩＭＵ１１６、ＤＭＩ１１８、コントローラ１１２は、それぞれ車両の後部に設置した。ＤＭＩ１１８は、後輪の回転を検出可能に装着されている。
記録装置１３０およびハードディスク１４０は車室内の任意の場所に設置可能であるため、図示を省略した。
The state mounted on the vehicle is schematically shown in the upper part of the figure.
The video camera 120 is installed in front of the vehicle so that a front image can be taken. A wide-angle lens may be attached to widen the angle of view.
The antenna 114A of the GPS 114 is installed on the upper roof of the vehicle. In the present embodiment, two main and sub antennas 114A are installed in front of and behind the vehicle so that radio waves from GPS artificial satellites can be reliably received and sufficient positional accuracy can be ensured. Only one of them may be used.
The IMU 116, DMI 118, and controller 112 were installed at the rear of the vehicle. The DMI 118 is mounted so that the rotation of the rear wheel can be detected.
Since the recording device 130 and the hard disk 140 can be installed at any location in the vehicle interior, illustration is omitted.
Ａ２．路面標示地図生成装置：
図２は実施例としての路面標示地図生成装置の構成を示す説明図である。道路面撮影システムで撮影された道路面の画像に基づいて路面標示地図を生成するための装置である。本実施例では、完全に自動で路面標示地図を生成するのではなく、適宜、オペレータからのコマンドによる指示を受けながら対話型または半自動で処理を進める方法を採用した。
A2. Road marking map generator:
FIG. 2 is an explanatory diagram showing a configuration of a road marking map generating apparatus as an embodiment. It is an apparatus for generating a road marking map based on an image of a road surface photographed by a road surface photographing system. In this embodiment, a method of advancing the process interactively or semi-automatically while receiving an instruction by a command from an operator as appropriate, instead of generating a road marking map completely automatically.
図中には、路面標示地図生成装置２００の機能ブロックを示した。本実施例では、路面標示地図生成装置２００は、図示する各機能を実現するためのコンピュータプログラムを、汎用のパーソナルコンピュータにインストールすることによってソフトウェア的に構築した。これらの機能ブロックの一部は、ＯＳ（Operating System）によって提供してもよい。また、これらの機能ブロックは、それぞれハードウェア的に構成することも可能である。また、ここでは説明の便宜上、スタンドアロンで稼働する装置として説明するが、各機能ブロックをネットワークで接続された複数のコンピュータに分散して用意してもよい。 In the figure, functional blocks of the road marking map generating apparatus 200 are shown. In the present embodiment, the road marking map generating apparatus 200 is constructed in software by installing a computer program for realizing each function shown in a general-purpose personal computer. Some of these functional blocks may be provided by an OS (Operating System). Each of these functional blocks can also be configured in hardware. In addition, here, for convenience of explanation, it is described as a stand-alone operating device, but each functional block may be distributed and prepared in a plurality of computers connected via a network.
主制御部２０１は、各機能ブロックを統合制御する。データ入力部２０４は、道路面撮影システム１００で取得した各種データを記録したハードディスク１４０から、画像データ１４２、同期データ１４４、計測データ１４６を入力する。本実施例では、ハードディスク１４０を道路面撮影システム１００から路面標示地図生成装置２００に接続し直すことによって、これらのデータを受け渡す方法を採ったが、ネットワーク経由でデータを送信する方法や、ＤＶＤなどの記録媒体を用いてデータを受け渡す方法を採ってもよい。 The main control unit 201 performs integrated control of each functional block. The data input unit 204 inputs image data 142, synchronization data 144, and measurement data 146 from the hard disk 140 that records various data acquired by the road surface photographing system 100. In this embodiment, the hard disk 140 is reconnected to the road marking map generating apparatus 200 from the road surface photographing system 100 to transfer these data. However, a method of transmitting data via a network, a DVD, A method of transferring data using a recording medium such as the above may be adopted.
コマンド入力部２０２は、コンピュータに備えられたキーボードやマウスなどの操作を介して、オペレータからのコマンドを入力する。
表示制御部２０３は、コンピュータのディスプレイに、路面標示地図生成装置２００での処理結果を表示したり、オペレータが種々のコマンドを指示するための画面を表示したりする。コマンド入力部２０２、表示制御部２０３の機能は、コンピュータのＯＳ（Operating System）によって提供してもよい。
The command input unit 202 inputs a command from an operator through operations such as a keyboard and a mouse provided in the computer.
The display control unit 203 displays the processing result of the road marking map generation device 200 on a computer display, or displays a screen for an operator to instruct various commands. The functions of the command input unit 202 and the display control unit 203 may be provided by a computer OS (Operating System).
軌跡データ算出部２０５は、計測データ１４６に基づき、画像データ１４２を撮影した時の走行軌跡（以下、「パス」と呼ぶこともある）を表すデータを生成する。本実施例では、軌跡データ算出部２０５は、道路面撮影システム１００によって得られる位置座標を記録した計測データ１４６に対して、位置座標が既知の基準局から提供されている検出情報に基づく補正を施すことによって軌跡データを生成する。基準局の情報を用いて位置座標を補正する技術は周知であるため、説明を省略する。この処理によって位置座標の精度を向上させることが可能となる。
もっとも、基準局からのデータを用いることは必須ではない。計測データ１４６で得られた位置座標をそのまま用いるものとしてもよい。かかる場合には、軌跡データ算出部２０５は省略することも可能である。
The trajectory data calculation unit 205 generates data representing a travel trajectory (hereinafter also referred to as “pass”) when the image data 142 is captured based on the measurement data 146. In this embodiment, the trajectory data calculation unit 205 corrects the measurement data 146 in which the position coordinates obtained by the road surface photographing system 100 are recorded based on detection information provided from a reference station whose position coordinates are known. Thus, trajectory data is generated. Since the technique for correcting the position coordinates using the information of the reference station is well known, the description thereof is omitted. This processing can improve the accuracy of position coordinates.
However, it is not essential to use data from the reference station. The position coordinates obtained from the measurement data 146 may be used as they are. In such a case, the trajectory data calculation unit 205 can be omitted.
画像変換部２０６は、正射投影、即ち画像データ１４２の各フレーム画像を真上から見た状態に変換して正射画像を生成する。
１パス合成部２０７は、画像変換部２０６によって得られた各フレーム画像の正射画像を、その正射画像内の代表点が、撮影時の位置座標に基づいて定まる位置座標に来るように配置することによって、撮影時の走行軌跡（パス）に沿った道路面の画像を合成する。こうして合成された画像を、連結画像と呼ぶものとする。合成された連結画像は、処理データ記憶部２１０に保存される。
本実施例では、それぞれの道路に対して、異なる走行軌跡で、複数回走行して、撮影を行う。１パス画像合成部２０７は、それぞれのパスごとに合成画像を生成する。この結果、連結画像は、パスの本数に応じて、複数生成される。
The image conversion unit 206 generates an orthographic image by converting each frame image of the image data 142 into an orthographic projection, that is, a state as viewed from directly above.
The one-pass composition unit 207 arranges the orthographic image of each frame image obtained by the image conversion unit 206 so that the representative point in the orthographic image comes to a position coordinate determined based on the position coordinate at the time of shooting. By doing so, an image of the road surface along the traveling locus (path) at the time of photographing is synthesized. The image synthesized in this way is called a connected image. The combined connection image is stored in the processing data storage unit 210.
In this embodiment, each road is photographed by traveling a plurality of times with different traveling trajectories. The 1-pass image composition unit 207 generates a composite image for each pass. As a result, a plurality of connected images are generated according to the number of paths.
位置合わせ処理部２２０は、１パス画像合成部２０７で生成された複数の連結画像を、位置合わせ処理、即ち連結画像間の位置座標の誤差を修正して路面の画像が整合するように配置する処理を行うことで、道路全体の正射画像（以下、「道路画像」と呼ぶこともある）を生成する。位置合わせ処理は、オペレータからの指示に応じて行う。処理内容は後述する。
位置合わせで得られた道路画像は、処理データ記憶部２１０に保存される。
The alignment processing unit 220 arranges the plurality of connected images generated by the one-pass image combining unit 207 so that the road image is aligned by correcting the positional coordinate error between the connected images, that is, the connected images. By performing the process, an orthogonal image of the entire road (hereinafter also referred to as “road image”) is generated. The alignment process is performed according to an instruction from the operator. The processing contents will be described later.
The road image obtained by the alignment is stored in the processing data storage unit 210.
自動位置合わせ処理部２２２は、上述の位置合わせ処理部２２０の機能を自動で行う。自動位置合わせ処理部２２２と位置合わせ処理部２２０とを併用しているのは、連結画像が自動処理に適さない場合には、オペレータが手動で位置合わせ処理を行うことができるようにしておくのが好ましいからである。 The automatic alignment processing unit 222 automatically performs the function of the alignment processing unit 220 described above. The automatic alignment processing unit 222 and the alignment processing unit 220 are used together so that the operator can perform the alignment process manually when the connected image is not suitable for automatic processing. Is preferable.
透明化ポリゴン設定部２２１は、得られた道路画像上に、オペレータの指示によって、透明化ポリゴンを設定する。上述の位置合わせを行う際には、隣接するパスに対応する正射画像の一部が重なり合うことがある。そして重なった部分では、下側に配置された正射画像の方に、路面標示が鮮明に写されている場合もある。透明化ポリゴンは、このような場合に、下側の画像が表示されるように上側の正射画像の一部を透明化する処理を施す領域を指定するためのポリゴンである。透明化ポリゴンを設定することにより、路面標示を正確に把握可能な地図を提供することが可能となる。 The transparent polygon setting unit 221 sets a transparent polygon on the obtained road image according to an operator's instruction. When performing the above-described alignment, a part of the orthographic image corresponding to the adjacent path may overlap. In the overlapped portion, the road marking may be clearly copied toward the orthographic image arranged on the lower side. In such a case, the transparent polygon is a polygon for designating an area to be subjected to processing for making a part of the upper orthographic image transparent so that the lower image is displayed. By setting the transparent polygon, it is possible to provide a map that can accurately grasp the road marking.
路面標示地図生成装置は、以上で生成された道路画像に基づいて路面標示地図を出力することができる。例えば、道路画像を印刷可能なファイルとして出力してもよい。また、路面標示地図を電子地図として生成するように、道路画像を電子データとして出力してもよい。また、これらの出力に先立って、道路画像に基づいて路面標示の位置座標や形状データを取得する処理を行うようにしてもよい。 The road marking map generating device can output a road marking map based on the road image generated as described above. For example, a road image may be output as a printable file. Moreover, you may output a road image as electronic data so that a road marking map may be produced | generated as an electronic map. In addition, prior to these outputs, a process for obtaining position coordinates and shape data of road markings based on road images may be performed.
Ｂ．処理概要：
Ｂ１．中間データ構成：
図３は路面標示地図の生成過程における中間データを示す説明図である。これらのデータは、順次、処理データ記憶部２１０(図２参照）に記憶される。
本実施例では、道路を走行しながらビデオカメラ１２０および位置計測部１１０で取得したデータが記録装置１３０としてのパーソナルコンピュータによってハードディスク１４０内に格納されている。格納されるデータとしては、画像データ１４２、計測データ１４６、および両者の同期をとるための同期データ１４４がある。
B. Outline of processing:
B1. Intermediate data structure:
FIG. 3 is an explanatory diagram showing intermediate data in the process of generating a road marking map. These data are sequentially stored in the processing data storage unit 210 (see FIG. 2).
In this embodiment, data acquired by the video camera 120 and the position measuring unit 110 while traveling on a road is stored in the hard disk 140 by a personal computer as the recording device 130. The stored data includes image data 142, measurement data 146, and synchronization data 144 for synchronizing them.
計測データ１４６は、撮影時の位置座標データの記録である。本実施例では、基準局データ１５０を参照して、計測データ１４６を補正することにより、軌跡データ２１０ａを算出する。これは、先に図２で説明した軌跡データ算出部２０５が行う処理である。基準局データ１５０は、位置座標が既知の基準点におけるＧＰＳでの検出結果を表すデータであり、例えば、国土地理院が提供している基準点データなどを用いることができる。ここで得られた軌跡データ２１０ａは、以下、それぞれの処理において、道路面の画像を撮影した際の軌跡（以下、「パス」と呼ぶこともある）を緯度経度、高度からなる絶対座標で表すデータとして利用される。 The measurement data 146 is a record of position coordinate data at the time of shooting. In this embodiment, the trajectory data 210a is calculated by correcting the measurement data 146 with reference to the reference station data 150. This is a process performed by the trajectory data calculation unit 205 described above with reference to FIG. The reference station data 150 is data representing a detection result by GPS at a reference point whose position coordinates are known. For example, reference point data provided by the Geospatial Information Authority of Japan can be used. The trajectory data 210a obtained here represents the trajectory (hereinafter also referred to as “path”) when an image of the road surface is captured in each processing, in absolute coordinates including latitude, longitude, and altitude. Used as data.
一方、画像データ１４２、同期データ１４４、軌跡データ２１０ａからは、路面テクスチャ２１０ｃが生成される。また、同期データ１４４と軌跡データ２１０ａから、路面軌跡データが生成される。
本実施例では、各道路を複数回走行して、道路面の画像を撮影する。従って、路面軌跡データ２１０ｂおよび路線軌跡データ２１０ｂは、各道路に対して複数パス分、生成されることになる。
On the other hand, a road surface texture 210c is generated from the image data 142, the synchronization data 144, and the trajectory data 210a. In addition, road surface trajectory data is generated from the synchronization data 144 and the trajectory data 210a.
In this embodiment, each road is traveled a plurality of times, and an image of the road surface is taken. Therefore, the road surface track data 210b and the route track data 210b are generated for a plurality of paths for each road.
路面テクスチャ２１０ｃおよび路線軌跡データ２１０ｂを用いて、連結画像２１０ｄが生成される。連結画像２１０ｄは、図２中の１パス画像合成部２０７によって生成される画像である。つまり、連結画像２１０ｄとは、路線軌跡データ２１０ｂで表される位置座標に基づき、各路面テクスチャ２１０ｃを配置することによって生成される各パスの路面画像である。連結画像２１０ｄも、各道路に対して複数パス分、生成されることになる。
連結画像２１０ｄは、路面テクスチャ２１０ｃを結合した一つの画像ファイルとして生成することもできる。本実施例では、後に続く処理の便宜上、合成画像として生成するのではなく、路面テクスチャ２１０ｃを配置して連結画像２１０ｄを生成するための情報（以下、「登録データ」と呼ぶこともある）を、路面テクスチャ２１０ｃの各画像と対応づけて格納するものとした。かかる情報には、路面テクスチャ２１０ｃを配置する位置座標、配置する際の姿勢（角度）、および隣接する路面テクスチャ２１０ｃを特定する情報、隣接する路面テクスチャ２１０ｃとの上下関係などを含めることができる。
A coupled image 210d is generated using the road surface texture 210c and the route trajectory data 210b. The connected image 210d is an image generated by the one-pass image composition unit 207 in FIG. That is, the connected image 210d is a road surface image of each path generated by arranging each road surface texture 210c based on the position coordinates represented by the route locus data 210b. The connected image 210d is also generated for a plurality of paths for each road.
The connected image 210d can also be generated as one image file obtained by combining the road surface texture 210c. In this embodiment, for convenience of subsequent processing, information (hereinafter also referred to as “registered data”) for generating the connected image 210d by arranging the road surface texture 210c is not generated as a composite image. The image is stored in association with each image of the road surface texture 210c. Such information can include position coordinates for placing the road surface texture 210c, posture (angle) at the time of placement, information for specifying the adjacent road surface texture 210c, vertical relationship with the adjacent road surface texture 210c, and the like.
こうして得られた連結画像２１０ｄを用いて、位置合わせおよび透明化ポリゴン設定などの処理を行う。これらの処理は、図２の位置合わせ処理部２２０、透明化ポリゴン設定部２２１が行う処理である。この処理によって、複数パス分の連結画像２１０ｄを合成して、道路ごとに道路画像２１０ｅを得ることができる。
道路画像２１０ｅについても、合成画像として生成してもよいし、路面テクスチャ２１０ｃを配置して道路画像２１０ｅを生成するための情報を、路面テクスチャ２１０ｃの各画像と対応づけて格納するようにしてもよい。本実施例では、後者の方法を採用した。それぞれの路面テクスチャ２１０ｃを配置する位置座標、配置する際の姿勢（角度）などの情報は、道路画像用登録データ２１０ｆとして保存されている。また、位置合わせの過程で、路線軌跡データ２１０ｂに対して、位置誤差を修正する処理が施されるため、この原データに対する修正過程を表す情報を、軌跡用登録データ２１０ｇとして保存する。
この他、連結画像２１０ｄのデータ（路面テクスチャ２１０ｃ、路線軌跡データ２１０ｂを含む）も併せて保存する。原データである画像データ１４２、軌跡データ２１０ａも保存しておくことが好ましい。仮に、合成画像化された形で連結画像２１０ｄを保存している場合には、道路画像２１０ｅは、連結画像２１０ｄを合成することになるため、合成の繰り返しで原データに比較して画質が劣化するおそれがある。これに対し、本実施例のように、路面テクスチャ２１０ｃも含めて、原データに近いデータを残しておくことにより、これらのデータを利用して道路画像２１０ｅを生成することが可能となる。従って、合成の繰り返しなど、画像データに重畳的に画像処理が施されることを抑制でき、道路画像２１０ｅの画質を向上させることが可能となる。
Using the connected image 210d thus obtained, processing such as alignment and transparent polygon setting is performed. These processes are processes performed by the alignment processing unit 220 and the transparent polygon setting unit 221 in FIG. By this process, the linked images 210d for a plurality of paths can be synthesized to obtain a road image 210e for each road.
The road image 210e may be generated as a composite image, or information for generating the road image 210e by arranging the road surface texture 210c may be stored in association with each image of the road surface texture 210c. Good. In this embodiment, the latter method is adopted. Information such as the position coordinates at which each road surface texture 210c is arranged and the posture (angle) at the time of arrangement are stored as road image registration data 210f. In addition, since a process for correcting the position error is performed on the route trajectory data 210b in the alignment process, information indicating the correction process for the original data is stored as the trajectory registration data 210g.
In addition, the data of the connected image 210d (including the road surface texture 210c and the route trajectory data 210b) are also stored. It is preferable to store the image data 142 and the trajectory data 210a as the original data. If the connected image 210d is stored in the form of a composite image, the road image 210e is combined with the connected image 210d. Therefore, the image quality is deteriorated as compared with the original data due to repeated combining. There is a risk. On the other hand, as in the present embodiment, by leaving data close to the original data including the road surface texture 210c, it is possible to generate the road image 210e using these data. Therefore, it is possible to suppress the image processing being superimposed on the image data, such as repeated synthesis, and to improve the image quality of the road image 210e.
Ｂ２．処理例：
次に、本実施例における処理の概要理解を容易にするため、処理例を示す。
図４は実施例における道路画像の生成例を示す説明図である。図４（ａ）には、１本のパスに沿って得られた連結画像の生成例を示し、図４（ｂ）には、複数パスの連結画像を配置して得られた道路画像の例を示している。
図４（ａ）中の直線Ｌ４１〜Ｌ４４は、それぞれ道路面撮影システム１００で走行しながら道路画像を撮影した際の走行軌跡（パス）を表している。図４（ａ）のＰＩＣ４１は、パスＬ４３を走行して得られた画像データに基づいて生成された連結画像である。本実施例では、広角レンズを用いて撮影しているため、１回のパスでも複数車線を覆うだけの連結画像を得ることができている。連結画像の両端が、のこぎり刃状にギザギザになっているのは、画像データの各フレームを正射投影した際に生じる形状歪みの影響である。この連結画像ＰＩＣ４１は、ギザギザの山数に応じたフレーム数の正射画像（路面テクスチャ）を配置して生成されているのである。
このような連結画像は、図中のパスＬ４１〜Ｌ４４のそれぞれに対して得られる。
B2. Processing example:
Next, in order to facilitate understanding of the outline of processing in the present embodiment, a processing example will be shown.
FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating a generation example of a road image in the embodiment. FIG. 4A shows an example of generation of a connected image obtained along one path, and FIG. 4B shows an example of a road image obtained by arranging connected images of a plurality of paths. Is shown.
Straight lines L <b> 41 to L <b> 44 in FIG. 4A represent travel trajectories (paths) when a road image is captured while traveling on the road surface photographing system 100. The PIC 41 in FIG. 4A is a linked image generated based on image data obtained by traveling on the path L43. In this embodiment, since the image is taken using the wide-angle lens, it is possible to obtain a connected image that only covers a plurality of lanes even in one pass. The fact that both ends of the connected image are serrated in a saw-tooth shape is due to the influence of shape distortion that occurs when each frame of image data is orthographically projected. The connected image PIC41 is generated by arranging orthogonal images (road surface texture) having the number of frames corresponding to the number of jagged peaks.
Such a connected image is obtained for each of the paths L41 to L44 in the drawing.
図４（ｂ）は、パスＬ４１〜Ｌ４４に対する連結画像を合成して得られた道路画像ＰＩＣ４２を示している。図４（ａ）よりも幅広く、反対車線まで含めて道路画像が生成されていることが分かる。複数パスの連結画像を合成する際、各パスの位置座標に誤差があると、連結画像間にずれが生じる。これらのずれが存在すると、図４（ｂ）中の横断歩道、車線境界線などの標示も途中でずれた状態で表示されてしまう。本実施例では、各パスの連結画像間の位置座標の誤差を修正しつつ合成を行う。この処理を位置合わせと呼ぶ。このように位置合わせを行って連結画像を合成することにより、図４（ｂ）に示すように、横断歩道、車線境界線などの標示が整合した道路画像を得ることができる。 FIG. 4B shows a road image PIC42 obtained by synthesizing connected images for the paths L41 to L44. It can be seen that road images are generated that are wider than those in FIG. 4A and include the opposite lane. When combining a multi-pass connected image, if there is an error in the position coordinates of each pass, a shift occurs between the connected images. If these shifts exist, the signs such as the pedestrian crossing and the lane boundary in FIG. 4B are also displayed in a shifted state. In this embodiment, the composition is performed while correcting the positional coordinate error between the connected images of each path. This process is called alignment. By performing alignment in this way and synthesizing the connected images, as shown in FIG. 4B, a road image in which signs such as a pedestrian crossing and a lane boundary line are matched can be obtained.
Ｂ３．位置合わせ加工概要：
図５は位置合わせ加工の概要を示す説明図である。本実施例では、複数の連結画像に共通して撮影されている対応点の位置を合わせるように、連結画像を平行移動することによって位置合わせを行う。本実施例では、対応点を自動認識して位置合わせする方法と、オペレータが対応点を標示に基づいて指定して位置合わせを行う方法の双方を採ることができる。以下では、まずオペレータが対応点を指示した場合を例にとって処理内容を説明する。
図５（ａ）には対応点が１つだけ指定された場合の処理方法を示した。図中には、２本の連結画像ＰＩＣ５１、ＰＩＣ５２が描かれている。これらには、それぞれ菱形の標示、つまり横断歩道の予告標示が含まれている。ただし、図５（ａ）左側の状態では、連結画像ＰＩＣ５１、ＰＩＣ５２には相対的に位置誤差があるため、標示の位置がずれている。
オペレータは、この表示画面を見ながら、マウス等のポインティングデバイスを用いて対応点を指定する。図の例では、横断歩道の予告表示の頂点に当たるＰ５１、Ｐ５２を指定した状態を示した。これらの対応点Ｐ５１、Ｐ５２は、連結画像ＰＩＣ５１、ＰＩＣ５２に位置誤差がなければ、本来、同じ位置に重なるはずの点である。そこで、本実施例では、対応点Ｐ５１、Ｐ５２が一致するよう、図中に矢印で示すように連結画像ＰＩＣ５１、ＰＩＣ５２を平行移動させる。
この際、連結画像ＰＩＣ５１、ＰＩＣ５２の一方を基準とし、他方を平行移動する方法を採った。図の例では、連結画像ＰＩＣ５１を基準とし、連結画像ＰＩＣ５２を移動させた例を示している。このように移動することにより、予告標示のずれが解消した状態の道路画像ＰＩＣ５３を得ることができる。
B3. Outline of alignment processing:
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an outline of the alignment process. In this embodiment, alignment is performed by moving the connected images in parallel so that the positions of corresponding points photographed in common with the plurality of connected images are aligned. In the present embodiment, both a method of automatically recognizing corresponding points and performing alignment and a method in which an operator designates corresponding points based on the indication and performs alignment can be employed. In the following, the processing contents will be described by taking as an example a case where the operator has designated a corresponding point.
FIG. 5A shows a processing method when only one corresponding point is designated. In the figure, two linked images PIC51 and PIC52 are drawn. Each of these includes a diamond sign, that is, a warning sign for a pedestrian crossing. However, in the state on the left side of FIG. 5 (a), the linked images PIC51 and PIC52 have a relative position error, so that the positions of the markings are shifted.
The operator designates corresponding points using a pointing device such as a mouse while looking at the display screen. In the example of the figure, a state is shown in which P51 and P52 corresponding to the apex of the notice of pedestrian crossing are designated. These corresponding points P51 and P52 are originally points that should overlap at the same position if the connected images PIC51 and PIC52 have no position error. Therefore, in this embodiment, the connected images PIC51 and PIC52 are translated as indicated by arrows in the drawing so that the corresponding points P51 and P52 coincide.
At this time, a method was adopted in which one of the connected images PIC51 and PIC52 is translated and the other is translated. In the example of the figure, an example in which the connected image PIC52 is moved with reference to the connected image PIC51 is shown. By moving in this way, it is possible to obtain the road image PIC53 in a state in which the shift of the warning sign is eliminated.
図５（ｂ）には対応点が複数指定された場合の処理方法を示した。図中には、２本の連結画像ＰＩＣ５４、ＰＩＣ５５が描かれている。これらには、それぞれ横断歩道の予告標示が含まれている。但し、図５（ｂ）の左側の状態では、連結画像ＰＩＣ５４、ＰＩＣ５５には相対的に位置誤差があるため、標示の位置がずれている。
この状態で、オペレータが、２組の対応点を指定したとする。対応点Ｐ５４、Ｐ５３の組と、対応点Ｐ５６、Ｐ５５の組である。連結画像ＰＩＣ５４では、連結画像ＰＩＣ５５に含まれる予告標示Ｍ５２は全体が描かれており、連結画像ＰＩＣ５４に含まれる予告標示Ｍ５１は一部が消えている。このような状態であっても、対応点Ｐ５５、Ｐ５６が対応することは明らかであるため、対応点として指定することは可能である。
このように複数組の対応点が指定されると、連結画像ＰＩＣ５４を基準として、それぞれの対応点が一致するように、連結画像ＰＩＣ５５を移動させる。ただし、対応点Ｐ５３をＰ５４に一致させるための第１の移動量と、対応点Ｐ５５をＰ５６に一致させるための第２の移動量とが同じであるとは限らない。そこで、対応点Ｐ５３とＰ５５との間の領域では、第１の移動量、第２の移動量を直線補間して、各点の移動量を設定する。こうすることにより、予告標示のずれが解消した状態の道路画像ＰＩＣ５６を得ることができる。
FIG. 5B shows a processing method when a plurality of corresponding points are designated. In the figure, two linked images PIC54 and PIC55 are drawn. Each of these includes a warning sign for a pedestrian crossing. However, in the state on the left side of FIG. 5B, since the linked images PIC54 and PIC55 have a relative position error, the positions of the markings are shifted.
In this state, it is assumed that the operator has specified two sets of corresponding points. A pair of corresponding points P54 and P53 and a pair of corresponding points P56 and P55. In the linked image PIC54, the entire warning sign M52 included in the linked image PIC55 is drawn, and a part of the warning sign M51 included in the linked image PIC54 has disappeared. Even in such a state, since it is clear that the corresponding points P55 and P56 correspond, it is possible to designate them as corresponding points.
When a plurality of sets of corresponding points are designated in this way, the linked image PIC 55 is moved so that the corresponding points match with the linked image PIC 54 as a reference. However, the first movement amount for matching the corresponding point P53 with P54 and the second movement amount for matching the corresponding point P55 with P56 are not necessarily the same. Therefore, in the region between the corresponding points P53 and P55, the first movement amount and the second movement amount are linearly interpolated to set the movement amount of each point. By doing so, it is possible to obtain the road image PIC 56 in a state in which the shift of the notice sign is eliminated.
図５（ｂ）中には、透明化ポリゴンの設定例も併せて示した。
この例では、連結画像ＰＩＣ５４中の予告標示Ｍ５１は半分が欠けている。この状態で位置合わせを行うと、この例では、連結画像ＰＩＣ５４をＰＩＣ５５の上側に重ねるように表示しているから、連結画像ＰＩＣ５５の予告標示Ｍ５２は、連結画像ＰＩＣ５４によって覆い隠されてしまう。この結果、連結画像ＰＩＣ５５では完全な状態で描かれている標示Ｍ５２を道路画像ＰＩＣ５６で活かすことができない。
そこで、このような場合に、オペレータの指示によって予告標示Ｍ５２を取り囲むように透明化ポリゴンＴＰ５０を設定する。透明化ポリゴンＴＰ５０が設定された箇所では、上側の連結画像が透明化され、切り取られたように表示される。この結果、透明化ポリゴンＴＰ５０の部分では、連結画像ＰＩＣ５４の下側に配置された連結画像ＰＩＣ５５に描かれている予告標示Ｍ５２が表示される。
本実施例では、このように透明化ポリゴンを設定可能とすることによって、それぞれの連結画像で描かれている標示を、道路画像においても有効活用することができる。
FIG. 5B also shows an example of setting a transparent polygon.
In this example, half of the notice sign M51 in the linked image PIC54 is missing. If alignment is performed in this state, in this example, the connected image PIC54 is displayed so as to be superimposed on the upper side of the PIC55, so the notice sign M52 of the connected image PIC55 is covered by the connected image PIC54. As a result, the sign M52 drawn in the complete state in the connected image PIC55 cannot be utilized in the road image PIC56.
Therefore, in such a case, the transparent polygon TP50 is set so as to surround the notice sign M52 according to an instruction from the operator. At the place where the transparent polygon TP50 is set, the upper connected image is made transparent and displayed as if it was cut out. As a result, in the part of the transparent polygon TP50, the notice sign M52 drawn on the connection image PIC55 arranged below the connection image PIC54 is displayed.
In this embodiment, by making the transparent polygons settable in this way, the signs drawn in the respective connected images can be used effectively in the road image.
図６は交差点が存在する場合の位置合わせの手順を示す説明図である。図の煩雑化を避けるため、ここでは連結画像のパスの位置関係のみを示した。図中には、２つの交差点周辺の道路が描かれている。縦の道路では、それぞれパスＢＰ６１、ＢＰ６２に沿って連結画像が得られているとする。横の道路については、破線で示したパスＢＰ６３ｂ、ＢＰ６４ｂ、ＮＰ６１ｂに沿って連結画像が得られているとする。 FIG. 6 is an explanatory diagram showing a procedure for alignment when an intersection exists. In order to avoid complication of the figure, only the positional relationship of the paths of the connected images is shown here. In the figure, roads around two intersections are drawn. It is assumed that connected images are obtained along the paths BP61 and BP62 on the vertical road, respectively. For the horizontal road, it is assumed that a connected image is obtained along the paths BP63b, BP64b, and NP61b indicated by broken lines.
本実施例では、複数のパス間の位置合わせを行う際には、いずれか一つのパスを基準パスに設定し、他のパスを平行移動して基準パスに合わせる。基準パス以外のパスを、以下、標準パスと呼ぶものとする。基準パスおよび標準パスは、任意の方法で設定可能であるが、本実施例では、後述する通り、位置精度が高いものを基準パスとして設定している。
図６の例では、縦の道路については、それぞれ単一のパスしか存在しないため、パスＢＰ６１、ＢＰ６２が基準パスとなる。
横の道路については、区間Ｄ６１ではパスＢＰ６３ｂとＮＰ６１ｂのうち位置精度が高い側を基準パスとし、区間Ｄ６２についてはＢＰ６４ｂとＮＰ６１ｂのうち位置精度が高い側を基準パスとする。ここでは、それぞれパスＢＰ６３ｂ、ＢＰ６４ｂが基準パスとして設定されているものとする。更に、パスＢＰ６３ｂ、ＢＰ６４ｂ間の位置精度を比較して、優劣を決める。パスＢＰ６３ｂ、ＢＰ６４ｂはそれぞれ区間Ｄ６１、Ｄ６２の基準パスではあるが、一本の道路に配置された連続するパスなので、これらのパス間でも位置合わせを行う必要があるからである。図６の例では、パスＢＰ６３ｂの方が、パスＢＰ６４ｂよりも位置精度が高いものとする。
この結果、横のパスについては、基準パスＢＰ６３ｂ＞基準パスＢＰ６４ｂ＞標準パスＮＰ６１ｂの順に位置合わせの優先度が定まる。
In this embodiment, when positioning between a plurality of paths, any one path is set as a reference path, and the other paths are translated to match the reference path. A path other than the reference path is hereinafter referred to as a standard path. Although the reference path and the standard path can be set by an arbitrary method, in this embodiment, as described later, a path with high position accuracy is set as the reference path.
In the example of FIG. 6, there is only a single path for each vertical road, so the paths BP61 and BP62 are the reference paths.
For the side road, in the section D61, the side having higher position accuracy among the paths BP63b and NP61b is set as a reference path, and for the section D62, the side in BP64b and NP61b having higher position accuracy is set as the reference path. Here, it is assumed that the paths BP63b and BP64b are set as reference paths, respectively. Further, the superiority or inferiority is determined by comparing the positional accuracy between the paths BP63b and BP64b. This is because the paths BP63b and BP64b are reference paths of the sections D61 and D62, respectively, but are continuous paths arranged on one road, and therefore it is necessary to perform alignment between these paths. In the example of FIG. 6, it is assumed that the path accuracy of the path BP63b is higher than that of the path BP64b.
As a result, for the horizontal path, the alignment priority is determined in the order of the reference path BP63b> reference path BP64b> standard path NP61b.
次に、上述の優先度に従って、それぞれのパスの位置合わせを行う。縦のパスＢＰ６１、ＢＰ６２は既に位置合わせが完了しているものとする。
まず、基準パスＢＰ６３ｂの位置合わせを行う。オペレータの指示によって、基準パスＢＰ６３ｂ上の対応点Ｐ６３ｂが指定され、その本来の位置として、点Ｐ６３ａが指定されたとする。この結果、基準パスＢＰ６３ｂは、対応点Ｐ６３ｂが、点Ｐ６３ａに一致するように移動され、実線で示した基準パスＢＰ６３ａが得られる。
図示を省略したが、基準パスＢＰ６３ｂに対応した連結画像も基準パスＢＰ６３ａに合わせて移動する。本実施例では、基準パスＢＰ６３ｂに沿って路面テクスチャを配置することによって連結画像を表示しており、これらの路面テクスチャを合成してはいない。従って、基準パスＢＰ６３ａへの移動が行われた場合には、基準パスＢＰ６３ａに沿うように、各路面テクスチャの位置を平行移動することによって、基準パスＢＰ６３ａの連結画像を得ることができる。
Next, each path is aligned according to the above-described priority. Assume that the vertical paths BP61 and BP62 have already been aligned.
First, alignment of the reference path BP63b is performed. It is assumed that the corresponding point P63b on the reference path BP63b is designated by the operator's instruction, and the point P63a is designated as its original position. As a result, the reference path BP63b is moved so that the corresponding point P63b coincides with the point P63a, and the reference path BP63a indicated by the solid line is obtained.
Although not shown, the connected image corresponding to the reference path BP63b also moves in accordance with the reference path BP63a. In the present embodiment, the connected images are displayed by arranging road surface textures along the reference path BP63b, and these road surface textures are not synthesized. Therefore, when the movement to the reference path BP63a is performed, a connected image of the reference path BP63a can be obtained by translating the position of each road surface texture along the reference path BP63a.
次に、基準パスＢＰ６４ｂの位置合わせを行う。オペレータの指示によって、基準パスＢＰ６４ｂ上の対応点Ｐ６５ｂ、Ｐ６４ｂが指定され、その本来の位置として、点Ｐ６５ａ、Ｐ６４ａが指定されたとする。この対応点は、基準パスＢＰ６３ａの連結画像に基づいて指定されている。つまり、基準パスＢＰ６３ｂを基準パスＢＰ６３ａに位置合わせする処理の結果に応じて、基準パスＢＰ６４ｂの位置合わせは影響を受けることになる。
対応点が指定されると、基準パスＢＰ６４ｂは、対応点Ｐ６５ｂ、Ｐ６４ｂが、点Ｐ６５ａ、Ｐ６４ａに一致するように移動され、実線で示した基準パスＢＰ６４ａが得られる。これに合わせて、基準パスＢＰ６４ｂの連結画像を構成していた路面テクスチャも、それぞれ基準パスＢＰ６４ａ上に平行移動される。
Next, the reference path BP64b is aligned. It is assumed that corresponding points P65b and P64b on the reference path BP64b are designated by the operator's instruction, and points P65a and P64a are designated as their original positions. This corresponding point is designated based on the connected image of the reference path BP63a. That is, the alignment of the reference path BP64b is affected according to the result of the process of aligning the reference path BP63b with the reference path BP63a.
When the corresponding point is designated, the reference path BP64b is moved so that the corresponding points P65b and P64b coincide with the points P65a and P64a, and the reference path BP64a indicated by the solid line is obtained. In accordance with this, the road surface texture constituting the connected image of the reference path BP64b is also translated on the reference path BP64a.
最後に、標準パスＮＰ６１ｂの位置合わせを行う。オペレータの指示によって、標準パスＮＰ６１ｂ上の対応点Ｐ６８ｂ、Ｐ６７ｂ、Ｐ６６ｂが指定され、その本来の位置として、点Ｐ６８ａ、Ｐ６７ａ、Ｐ６６ａが指定されたとする。この対応点は、基準パスＢＰ６３ａ、ＢＰ６４ａの連結画像に基づいて指定されている。つまり、基準パスＢＰ６３ｂを基準パスＢＰ６３ａに位置合わせする処理、および基準パスＢＰ６４ｂを基準パスＢＰ６４ａに位置合わせする処理の結果に応じて、標準パスＮＰ６１ｂの位置合わせは影響を受けることになる。
対応点が指定されると、標準パスＮＰ６１ｂは、対応点Ｐ６８ｂ、Ｐ６７ｂが、点Ｐ６８ａ、Ｐ６７ａに一致するように移動されるとともに、対応点Ｐ６７ｂ、Ｐ６６ｂが、点Ｐ６７ａ、Ｐ６６ａに一致するように移動される。これらの３点は一直線上にはないから、結果として、標準パスＮＰ６１ｂは、折れ線状の標準パスＮ６１ａに移動される。これに合わせて、標準パスＮＰ６１ｂの連結画像を構成していた路面テクスチャも、それぞれ標準パスＮＰ６１ａ上に平行移動される。
Finally, the standard path NP61b is aligned. It is assumed that corresponding points P68b, P67b, and P66b on the standard path NP61b are specified by an operator's instruction, and points P68a, P67a, and P66a are specified as their original positions. This corresponding point is designated based on the connected image of the reference paths BP63a and BP64a. That is, the alignment of the standard path NP61b is affected by the result of the process of aligning the reference path BP63b with the reference path BP63a and the process of aligning the reference path BP64b with the reference path BP64a.
When the corresponding point is designated, the standard path NP61b is moved so that the corresponding points P68b and P67b coincide with the points P68a and P67a, and the corresponding points P67b and P66b coincide with the points P67a and P66a. Moved. Since these three points are not on a straight line, as a result, the standard path NP61b is moved to the broken line-shaped standard path N61a. In accordance with this, the road surface texture constituting the connected image of the standard path NP61b is also translated on the standard path NP61a.
本実施例では、図６に示すように複数のパスが存在する場合には、以上で説明した手順によって、位置精度が高いパスから優先的に位置合わせが行われる。こうすることによって、全体の位置精度を十分に確保しつつ位置合わせを行うことができる。
例えば、図６の処理において、位置精度が低い順、つまり標準パスＮＰ６１ｂ、基準パスＢＰ６４ｂ、基準パスＢＰ６３ｂの順に位置合わせをしたとする。この場合には、基準パスＢＰ６４ｂの位置合わせは、標準パスＮＰ６１ｂの位置合わせの影響を受け、位置精度が低下する。基準パスＢＰ６３ｂの位置合わせは、標準パスＮＰ６１ｂ、基準パスＢＰ６４ｂの位置合わせの影響を受け、位置精度が低下する。従って、位置精度が低い順に位置合わせを行うと、パス間の相互作用によって全体の位置精度が低下してしまう。
本実施例では、これとは逆に、位置精度が高い順に位置合わせを行う。従って、最も位置精度が高いパスの位置精度を劣化させることなく、全体の位置合わせを行うことが可能となるのである。
In the present embodiment, when there are a plurality of paths as shown in FIG. 6, alignment is performed preferentially from a path with high position accuracy by the procedure described above. By doing so, it is possible to perform alignment while ensuring sufficient overall position accuracy.
For example, in the processing of FIG. 6, it is assumed that alignment is performed in the order of low position accuracy, that is, in order of the standard path NP61b, the reference path BP64b, and the reference path BP63b. In this case, the alignment of the reference path BP64b is affected by the alignment of the standard path NP61b, and the position accuracy decreases. The alignment of the reference path BP63b is affected by the alignment of the standard path NP61b and the reference path BP64b, and the position accuracy is lowered. Therefore, if the alignment is performed in the order from the lowest position accuracy, the overall position accuracy decreases due to the interaction between the paths.
In the present embodiment, on the contrary, the alignment is performed in the descending order of positional accuracy. Therefore, it is possible to perform the entire alignment without deteriorating the position accuracy of the path having the highest position accuracy.
Ｃ．路面標示地図生成方法：
以下、図１〜６で説明した路面標示地図の生成方法について、詳細に説明する。
まず、連結画像生成処理、つまり図３中の路面テクスチャ２１０ｃ、路面軌跡データ２１０ｂに基づいて各パスの連結画像２１０ｄを得る処理について説明する。
次に、位置合わせ加工、つまり複数パスに対する連結画像２１０ｄの位置合わせを行う処理、および位置合わせ加工の中で行われる基準パス設定処理、連結画像移動処理について説明する。ここでは、まずオペレータが対応点を指示する場合を例にとって説明する。
そして、透明化ポリゴンの設定処理について説明する。
最後に、位置合わせ加工を自動的に行うための処理、即ち自動位置合わせ処理について説明する。
C. Road marking map generation method:
Hereinafter, the method for generating the road marking map described in FIGS. 1 to 6 will be described in detail.
First, a connected image generation process, that is, a process of obtaining a connected image 210d of each path based on the road surface texture 210c and the road surface trajectory data 210b in FIG. 3 will be described.
Next, registration processing, that is, processing for positioning the connected image 210d with respect to a plurality of passes, reference path setting processing, and connected image movement processing performed during the positioning processing will be described. Here, a case where an operator instructs corresponding points will be described as an example.
Then, the transparent polygon setting process will be described.
Finally, a process for automatically performing the alignment process, that is, an automatic alignment process will be described.
Ｃ１．連結画像生成処理：
図７は連結画像生成処理のフローチャートである。ハードウェア的には路面標示地図生成装置２００のＣＰＵが実行する処理である。これは、図２に示した画像変換部２０６、１パス合成部２０７の処理に相当する。
処理を開始すると、ＣＰＵは、まずフレームデータを読み込む（ステップＳ１０）。フレームデータとは、道路面撮影システム１００（図１）のビデオカメラ１２０で撮影された画像データ１４２を構成する各フレームの画像である。
C1. Connected image generation processing:
FIG. 7 is a flowchart of linked image generation processing. In terms of hardware, this is a process executed by the CPU of the road marking map generating apparatus 200. This corresponds to the processing of the image conversion unit 206 and the one-pass synthesis unit 207 shown in FIG.
When the process is started, the CPU first reads frame data (step S10). The frame data is an image of each frame constituting the image data 142 photographed by the video camera 120 of the road surface photographing system 100 (FIG. 1).
図中にフレームデータの例を示した。ビデオカメラ１２０は、道路面撮影システム１００の前方に向けて設置されているため、フレームデータには、車両の前方の道路、前方車両などが写っている。本実施例では、道路面の画像を生成したいため、このフレームデータの一部の領域を切り出して使用する。図中の領域Ａ７１は、道路面のみが含まれるように設定された切り出し領域を現している。本実施例では、車両の前方５〜７ｍの領域の画像を取得するように領域Ａ７１を設定した。領域Ａ７１の各フレーム内での相対的な位置は一定である。
領域Ａ７１は、上述の例に限らず、任意に設定可能である。ビデオカメラ１２０が一定のフレームレートで画像を撮影するため、フレームデータは、道路面を間欠的に撮影した画像群となる。従って、領域Ａ７１は、間欠的に撮影された画像群を並べた時に、道路が連続画像として再現できるように範囲を決定することが好ましい。例えば、領域Ａ７１の縦幅を狭くすれば、車両の速度が速い場合には、あるフレームデータから切り出された領域と、次のフレームデータから切り出された領域との間に隙間が生じやすくなる。一方、領域Ａ７１の縦幅を広くすれば、前方車両や空、建物など、道路画像とは異なる雑多な映像が含まれやすくなる。領域Ａ７１は、これらの影響を考慮した上で、設定すればよい。
An example of frame data is shown in the figure. Since the video camera 120 is installed toward the front of the road surface photographing system 100, the frame data includes a road ahead of the vehicle, a vehicle ahead, and the like. In this embodiment, since it is desired to generate an image of the road surface, a partial region of this frame data is cut out and used. A region A71 in the figure represents a cut-out region set to include only the road surface. In this embodiment, the area A71 is set so as to acquire an image of an area 5 to 7 m ahead of the vehicle. The relative position of the area A71 in each frame is constant.
The area A71 is not limited to the above example, and can be set arbitrarily. Since the video camera 120 captures images at a constant frame rate, the frame data is an image group obtained by intermittently capturing the road surface. Therefore, it is preferable to determine the range of the area A71 so that the road can be reproduced as a continuous image when the group of images photographed intermittently are arranged. For example, if the vertical width of the area A71 is narrowed, a gap is likely to be generated between an area cut out from certain frame data and an area cut out from the next frame data when the vehicle speed is high. On the other hand, if the vertical width of the area A71 is increased, miscellaneous images different from the road image such as the preceding vehicle, the sky, and the building are easily included. The area A71 may be set in consideration of these influences.
次に、ＣＰＵは、取得されたフレームデータを正射画像（路面テクスチャ）に画像変換する（ステップＳ１２）。図中に処理の概要を示した。上側にはフレームデータの例である。ここでは路面の状態のみが撮影され、道路の左右の車線規制線Ｌ７１、Ｌ７２および標示Ｍ７が写されている例を示した。前方を撮影した画像であるため、パース（遠近法）の影響で、本来平行な車線規制線Ｌ７１、Ｌ７２が、ハの字状に写されている。
先に説明した通り、このフレームデータの一部の領域Ａ７１を切り出して使用する。
下段には、領域Ａ７１の画像を正射投影変換した状態を例示した。道路を真上から見た画像に変換するため、左右の車線規制線Ｌ７１、Ｌ７２は図示する通り、平行な線分に変換される。標示Ｍ７も同様に真上から見た状態の形状に変換される。
Next, the CPU converts the acquired frame data into an orthogonal image (road surface texture) (step S12). The outline of the processing is shown in the figure. On the upper side is an example of frame data. Here, an example is shown in which only the road surface state is photographed, and the left and right lane regulation lines L71 and L72 and the sign M7 are photographed. Since this is an image of the front, the lane restriction lines L71 and L72 that are essentially parallel are shown in a square shape under the influence of perspective (perspective).
As described above, a partial area A71 of this frame data is cut out and used.
The lower part illustrates a state in which the image of the area A71 is orthographically converted. In order to convert the road into an image viewed from directly above, the left and right lane regulation lines L71 and L72 are converted into parallel line segments as shown in the figure. The sign M7 is similarly converted into a shape as seen from directly above.
正射投影変換の方法を説明する。
まず、道路面撮影システム１００を搭載した車両は水平面上を走行しており、被写体である道路も同一水平面上にあるものとする。
この時、道路画像、即ちフレームデータの画面上の２次元座標をｍ＝［ｕ，ｖ］Ｔとする。また、地面に固定された世界座標系の３次元座標をＭ＝［Ｘ，Ｙ，Ｚ］Ｔとする。これらの各座標に１の要素を直積で加えたベクトルを、次式（１）の通り定義する。
An orthographic projection conversion method will be described.
First, it is assumed that a vehicle on which the road surface photographing system 100 is mounted is traveling on a horizontal plane, and a road as a subject is also on the same horizontal plane.
At this time, the road image, that is, the two-dimensional coordinates on the screen of the frame data is m = [u, v] T. Further, the three-dimensional coordinate of the world coordinate system fixed to the ground is M = [X, Y, Z] T. A vector obtained by adding one element to each of these coordinates as a direct product is defined as the following equation (1).
３次元座標Ｍと、その投影画像の２次元座標ｍとの関係を以下の関係式（２）（３）によりモデル化する。 The relationship between the three-dimensional coordinate M and the two-dimensional coordinate m of the projected image is modeled by the following relational expressions (2) and (3).
ここで、ｓはスケール・ファクター；
［Ｒｔ］は、外部パラメータ行列；
Ｒは回転行列；
ｔは平行移動行列；
Ａは内部パラメータ行列である。
Where s is the scale factor;
[Rt] is an external parameter matrix;
R is a rotation matrix;
t is a translation matrix;
A is an internal parameter matrix.
内部パラメータ行列Ａは、ビデオカメラ１２０の焦点距離等を考慮した内部的なパラメータであり、実画像座標系（ｘｙ座標系）からフレーム座標系（ｕｖ座標系）への写像パラメータを表す。
α、βはそれぞれｕ軸、ｖ軸方向のスケール因子、γは２つの画像軸のスキューにより表されるパラメータ；
［ｕ0，ｖ0］Ｔは、画像の主点の座標（主点座標）である。
画像のピクセルサイズを（ｋｕ、ｋｖ）、ｕ軸とｖ軸とのなす角をθ、焦点距離をｆとすると、α、β、γは次式（４）で表される。
The internal parameter matrix A is an internal parameter considering the focal length of the video camera 120 and the like, and represents a mapping parameter from the real image coordinate system (xy coordinate system) to the frame coordinate system (uv coordinate system).
α and β are scale factors in the u-axis and v-axis directions, respectively, and γ is a parameter represented by the skew of the two image axes;
[U 0 , v 0 ] T is the coordinate (principal point coordinate) of the principal point of the image.
Assuming that the pixel size of the image is (k u , k v ), the angle between the u axis and the v axis is θ, and the focal length is f, α, β, and γ are expressed by the following equation (4).
外部パラメータ行列［Ｒｔ］は、ビデオカメラ１２０の設置位置、設置姿勢などによる外部的なパラメータであり、世界座標系（ＸＹＺ座標系）から実画像座標系（ｘｙ座標系）への写像パラメータを表す。世界座標系は、ビデオカメラ１２０の真下の路面を原点とし、車両の進行方向に対し垂直な水平軸をＸ軸、鉛直軸をＹ軸、進行方向の水平軸をＺ軸とする。
平行移動ベクトルｔは、世界座標系において原点に対する実画像の画像主点の移動ベクトルである。
ビデオカメラ１２０の高さ（実画像の画像主点の高さ）をｈとすると、平行移動ベクトルｔは次式（５）で表される。
The external parameter matrix [Rt] is an external parameter depending on the installation position, installation posture, and the like of the video camera 120, and represents a mapping parameter from the world coordinate system (XYZ coordinate system) to the real image coordinate system (xy coordinate system). . In the world coordinate system, the road surface directly below the video camera 120 is the origin, the horizontal axis perpendicular to the traveling direction of the vehicle is the X axis, the vertical axis is the Y axis, and the horizontal axis in the traveling direction is the Z axis.
The parallel movement vector t is a movement vector of the image principal point of the real image with respect to the origin in the world coordinate system.
When the height of the video camera 120 (the height of the main image point of the actual image) is h, the translation vector t is expressed by the following equation (5).
また、世界座標系において、実画像のヘディング方向の回転角（ヨー角）をφ、ピッチ角をω、ロール角をκとすると、回転行列Ｒは次式（６）で表される。
内部パラメータ行列Ａは、事前の測定によって得られる。
ヨー角φ、ピッチ角ω、ロール角κおよび画像主点の高さｈは、次の手順で得られる。まず、初期状態、即ち車両が水平な地面に設置されている状態において、ヨー角φ0、ピッチ角ω0、ロール角κ0、および高さｈ0の基準値を計測しておく。次に、走行中には逐次、車両の姿勢角の変化および車高の変化をジャイロ、加速度センサ等で記録しておき、上述の基準値にこの変化を反映することで、各地点でのヨー角φ、ピッチ角ω、ロール角κおよび高さを得ることができる。
The internal parameter matrix A is obtained by a prior measurement.
The yaw angle φ, pitch angle ω, roll angle κ, and height h of the image principal point are obtained by the following procedure. First, in an initial state, that is, a state where the vehicle is installed on a horizontal ground, reference values of the yaw angle φ 0 , the pitch angle ω 0 , the roll angle κ 0 , and the height h 0 are measured. Next, while driving, the change in the vehicle attitude angle and the change in vehicle height are recorded with a gyroscope, an acceleration sensor, etc., and this change is reflected in the above-mentioned reference value. The angle φ, the pitch angle ω, the roll angle κ, and the height can be obtained.
正射投影変換は、これらのパラメータに基づき、式（２）を用いることにより、行われ、フレーム座標系（ｕｖ座標系）の道路画像を、世界座標系（ＸＹＺ座標系）の投射道路画像に変換することができる。その手順は次の通りである。
まず、被写体である道路面を水平面（Ｙ＝０）の画像であると仮定する。この時、式（２）より、次式（７）の関係が成立する。
The orthographic projection conversion is performed by using the equation (2) based on these parameters, and a road image in the frame coordinate system (uv coordinate system) is converted into a projected road image in the world coordinate system (XYZ coordinate system). Can be converted. The procedure is as follows.
First, it is assumed that the road surface as a subject is an image of a horizontal plane (Y = 0). At this time, the relationship of the following equation (7) is established from the equation (2).
この結果、ピクセル（ｕ，ｖ）に対する世界座標（Ｘ，Ｚ）及びスケールパラメータｓは次式（８）により求めることができる。 As a result, the world coordinates (X, Z) and the scale parameter s for the pixel (u, v) can be obtained by the following equation (8).
次に、路面標示地図生成装置２００のＣＰＵは、被写体である道路面の傾斜を考慮した補正を行う。
まず、フレームデータを取得した各地点の位置座標データ（Ｘ０，Ｙ０，Ｚ０）と、被写体である道路面付近の複数点の位置座標（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）とから、被写体である道路面の勾配を計算する。本実施例では、勾配は一様であるものと仮定した。
具体的には、撮影地点の世界座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）付近の位置座標データから、高さの変化Δｈを求める。つまり、Δｈ＝Ｙ−Ｙ０である。この時、一様な勾配を仮定すると、道路面上の世界座標系（Ｘ’，Ｙ’，Ｚ’）の点の奥行きＺ’は次式（９）で求めることができる。
Next, the CPU of the road marking map generating apparatus 200 performs correction in consideration of the inclination of the road surface that is the subject.
First, from the position coordinate data (X 0 , Y 0 , Z 0 ) of each point where the frame data is acquired, and the position coordinates (X i , Y i , Z i ) of a plurality of points near the road surface that is the subject, The slope of the road surface that is the subject is calculated. In this embodiment, it is assumed that the gradient is uniform.
Specifically, the height change Δh is obtained from position coordinate data in the vicinity of the world coordinate point (X, Y, Z) of the shooting point. That is Δh = Y-Y 0. At this time, assuming a uniform gradient, the depth Z ′ of the points in the world coordinate system (X ′, Y ′, Z ′) on the road surface can be obtained by the following equation (9).
補正した道路面上の奥行きＺ’が決まると、式（２）より、フレーム座標点（ｕ，ｖ）と世界座標点（Ｘ’，Ｙ’，Ｚ’）との関係は次式（１０）の通りとなる。 When the corrected depth Z ′ on the road surface is determined, the relationship between the frame coordinate point (u, v) and the world coordinate point (X ′, Y ′, Z ′) is expressed by the following equation (10) from the equation (2). It becomes as follows.
これより、世界座標点のＸ’，Ｙ’を次式（１１）によって計算することができる。
以上の通り、フレームデータ上の点（ｕ，ｖ）を、それぞれ（Ｘ’，Ｚ’）に写像すれば、正射画像（路面テクスチャ）を得ることができる。図７中に示すように、フレームデータを矩形の領域Ａ７１で切り出した上で正射投影すると、上方が広がる台形状の正射画像（路面テクスチャ）Ａ７２が得られる。
本実施例では、後に続く処理の便宜のため、正射画像（路面テクスチャ）を低解像度／高解像度の２通りで生成するものとした。高解像度の正射画像（路面テクスチャ）（以下、「高解像度画像」と呼ぶ）は、もとのフレームデータの切り出し領域Ａ７１をそのまま利用して生成された画像、即ち原画像と同じ解像度で生成された画像である。低解像度の正射画像（路面テクスチャ）（以下、「低解像度画像」と呼ぶ）は、解像度を原データよりも下げた画像である。低解像度画像の解像度は、路面標示地図生成装置２００が軽い負荷で画像を表示することができる程度の値とすることが好ましく、原画像の解像度の半分など、任意に設定可能である。
As described above, an orthographic image (road surface texture) can be obtained by mapping the point (u, v) on the frame data to (X ′, Z ′), respectively. As shown in FIG. 7, when the frame data is cut out in a rectangular area A71 and orthographically projected, a trapezoidal orthographic image (road surface texture) A72 spreading upward is obtained.
In the present embodiment, for the convenience of the subsequent processing, the orthographic image (road surface texture) is generated in two ways of low resolution / high resolution. A high-resolution orthographic image (road texture) (hereinafter referred to as a “high-resolution image”) is generated with the same resolution as the original image, ie, an image generated by using the cut-out area A71 of the original frame data as it is. It is an image that was made. A low-resolution orthographic image (road surface texture) (hereinafter referred to as a “low-resolution image”) is an image whose resolution is lower than that of the original data. The resolution of the low-resolution image is preferably set to such a value that the road marking map generating apparatus 200 can display the image with a light load, and can be arbitrarily set such as half the resolution of the original image.
次に、路面標示地図生成装置２００のＣＰＵは、得られた正射画像（路面テクスチャ）を配置して１パス画像の合成を行う（ステップＳ１４）。図中に１パス画像合成の例を示した。この例では、正射画像（路面テクスチャ）Ａ７２［０］〜Ａ７２［５］が合成されている。
各正射画像（路面テクスチャ）Ａ７２は、フレーム座標系（ｕｖ座標系）の原点に対応する点を、各フレームデータの撮影時の位置座標に基づいて配置すればよい。フレームデータは車両の位置よりも前方を写したものであるため、正射画像（路面テクスチャ）は、フレームデータ毎に車輌位置とフレーム座標系の位置関係を計算して配置する。また、正射画像（路面テクスチャ）は、時系列的に古い画像から新しい画像に順次、配置するものとした。
このように正射画像（路面テクスチャ）を配置することによって、道路面の車線境界線Ｌ７１、Ｌ７２および標示Ｍ７が再現される。
本実施例では、連結画像生成処理の段階では、正射画像（路面テクスチャ）を１枚の画像に結合することなく、配置して表示する状態に留めている。従って、１パス画像合成処理（ステップＳ１４）で生成されるのは、合成画像ではなく、各正射画像（路面テクスチャ）の配置を決定する情報となる。もっとも、この処理において、正射画像（路面テクスチャ）を１枚の画像に結合する方法を採ることもできる。
Next, the CPU of the road marking map generating apparatus 200 arranges the obtained orthographic image (road surface texture) and synthesizes a one-pass image (step S14). An example of 1-pass image synthesis is shown in the figure. In this example, orthographic images (road surface texture) A72 [0] to A72 [5] are synthesized.
In each orthographic image (road surface texture) A72, a point corresponding to the origin of the frame coordinate system (uv coordinate system) may be arranged based on the position coordinates at the time of shooting each frame data. Since the frame data is a forward image of the position of the vehicle, the orthogonal image (road surface texture) is arranged by calculating the positional relationship between the vehicle position and the frame coordinate system for each frame data. In addition, the orthographic image (road surface texture) is sequentially arranged from the old image to the new image in time series.
By arranging the orthographic image (road surface texture) in this way, the lane boundary lines L71 and L72 and the marking M7 on the road surface are reproduced.
In the present embodiment, at the stage of the connected image generation processing, the orthographic image (road surface texture) is kept arranged and displayed without being combined with one image. Therefore, what is generated by the one-pass image synthesis process (step S14) is not a synthesized image but information that determines the arrangement of each orthogonal image (road surface texture). However, in this process, a method of combining an orthographic image (road surface texture) into one image can be adopted.
Ｃ２．位置合わせ加工：
図８は位置合わせ加工のフローチャートである。ハードウェア的には路面標示地図生成装置２００のＣＰＵが実行する処理である。これは、図２に示した位置合わせ処理部２２０の処理に相当する。
処理を開始すると、ＣＰＵは、まず処理の対象となる道路（以下、「対象道路」と言う）についてのオペレータからの指定を入力する（ステップＳ２０）。そして、対象道路に対応する連結画像を入力する（ステップＳ２２）。本実施例では、それぞれの道路について、走行位置を変えながら複数回走行して、路面画像を撮影している。従って、各走行に対応するパスに基づいて、それぞれ連結画像が生成されている。ステップＳ２２では、これらの複数の連結画像を読み込む。
C2. Alignment processing:
FIG. 8 is a flowchart of alignment processing. In terms of hardware, this is a process executed by the CPU of the road marking map generating apparatus 200. This corresponds to the processing of the alignment processing unit 220 shown in FIG.
When the process is started, the CPU first inputs a designation from the operator regarding a road to be processed (hereinafter referred to as “target road”) (step S20). Then, a connected image corresponding to the target road is input (step S22). In this embodiment, each road is traveled a plurality of times while changing the travel position, and a road surface image is taken. Therefore, a connected image is generated based on the path corresponding to each run. In step S22, the plurality of connected images are read.
次に、ＣＰＵは基準パスを設定する（ステップＳ３０）。基準パスとは、複数のパスの位置合わせをする際に、基準となるパスである。本実施例では、対象道路に対応するパスのうち、位置精度の評価値、即ち自己推定位置精度が最も高いものを選択する。基準パスの設定方法については、後述する。 Next, the CPU sets a reference path (step S30). The reference path is a path that serves as a reference when positioning a plurality of paths. In the present embodiment, among the paths corresponding to the target road, the evaluation value of the position accuracy, that is, the one having the highest self-estimated position accuracy is selected. The reference path setting method will be described later.
基準パスが設定されると、ＣＰＵはオペレータの操作に従い、各パスについて対応点を設定する処理を行う（ステップＳ４０）。
本実施例では、図中に示すように、基準パスおよび標準パスの連結画像をディスプレイに表示し、オペレータが、マウスなどのポインティングデバイスを操作して、この画面内で対応点を設定するという方法を採った。図の例では、標準パスの画像内で菱形をした横断歩道予告標示の頂点を対応点として指定し、次に、これに対応する頂点を基準パスの画像内で指定する例を示した。対応点は、１点に限らず、複数の点を指定可能である。
When the reference path is set, the CPU performs processing for setting corresponding points for each path in accordance with the operation of the operator (step S40).
In this embodiment, as shown in the figure, a method of displaying a linked image of a reference path and a standard path on a display, and an operator operating a pointing device such as a mouse to set corresponding points in this screen. Was taken. In the example of the figure, the vertex of the pedestrian crossing warning sign having a rhombus shape in the standard path image is designated as the corresponding point, and then the corresponding vertex is designated in the reference path image. The corresponding points are not limited to one point, and a plurality of points can be designated.
本実施例では、この連結画像の表示には、低解像度画像を用いる。こうすることにより、対応点を指定する際に、表示の移動、拡大・縮小を円滑に行うことができ、作業効率を高めることができる利点がある。 In this embodiment, a low-resolution image is used for displaying the connected image. By doing so, there is an advantage that when the corresponding point is designated, the display can be smoothly moved, enlarged and reduced, and the work efficiency can be improved.
対応点が指定されると、ＣＰＵは、対応点同士が一致するように、標準パスの連結画像を基準パスの連結画像に合わせるよう移動する処理を行って、位置合わせ加工を終了する（ステップＳ５０）。
先に説明した通り、本実施例では、連結画像は一枚の合成画像として生成されている訳ではなく、正射画像（路面テクスチャ）を配置して表示している。従って、ステップＳ５０の処理では、それぞれの正射画像（路面テクスチャ）を移動することで、連結画像の移動処理が行われる。移動処理と併せて、それぞれの正射画像を低解像度画像から高解像度画像に置換する処理が行われる。高解像度画像を用いて、正射画像を再配置する処理を行うものとしてもよい。
連結画像移動処理の内容は、後で詳述する。
When the corresponding point is designated, the CPU performs a process of moving the standard path connected image to match the reference path connected image so that the corresponding points match each other, and ends the alignment process (step S50). ).
As described above, in the present embodiment, the connected image is not generated as a single composite image, but an orthographic image (road surface texture) is arranged and displayed. Therefore, in the process of step S50, the movement process of a connected image is performed by moving each orthogonal image (road surface texture). Along with the movement process, a process of replacing each orthogonal image from a low resolution image to a high resolution image is performed. Processing for rearranging the orthographic image may be performed using the high-resolution image.
The contents of the connected image moving process will be described in detail later.
Ｃ３．基準パス設定処理：
図９は基準パス設定処理のフローチャートである。位置合わせ加工（図８）のステップＳ３０に相当する処理であり、複数のパスの位置合わせをする際に、自己推定位置精度が最も高いものを基準パスとして設定するための処理である。
C3. Standard path setting process:
FIG. 9 is a flowchart of the reference path setting process. This process corresponds to step S30 of the alignment process (FIG. 8), and is a process for setting a reference path having the highest self-estimated position accuracy when aligning a plurality of paths.
ＣＰＵは、処理を開始すると、対象道路の各パスについて、フレーム画像が取得されている各地点での位置精度を入力する（ステップＳ３１）。撮影時には、図中に示すように、パスにそって点Ｐ９１，Ｐ９２、Ｐ９３等でフレーム画像を撮影するとともに、各点ごとに東西方向の位置精度ＡＣ１、南北方向の位置精度ＡＣ２が記録されている。 When starting the processing, the CPU inputs the position accuracy at each point where the frame image is acquired for each path of the target road (step S31). At the time of shooting, as shown in the figure, a frame image is shot along the path at points P91, P92, P93, etc., and position accuracy AC1 in the east-west direction and position accuracy AC2 in the north-south direction are recorded for each point. Yes.
一般にＧＰＳ１１４は、位置座標の検出に使用される人工衛星の配置、電波の受信状況、建造物などに反射した電波を受信することによるマルチパスの有無などによって検出精度が変動することが知られている。またディファレンシャル測位では、基準局の稼働状況によっても検出精度は影響を受ける。位置精度は、これらの影響を定量的に評価したものである。位置精度は、任意に定義可能であり、例えば、精度低下率（ＤＯＰ（Dilution of Precision））等を用いても良い。 In general, it is known that the detection accuracy of the GPS 114 varies depending on the arrangement of artificial satellites used for detecting position coordinates, the reception status of radio waves, the presence of multipath by receiving radio waves reflected on buildings, and the like. Yes. In differential positioning, the detection accuracy is also affected by the operating status of the reference station. The position accuracy is a quantitative evaluation of these effects. The position accuracy can be arbitrarily defined. For example, a precision reduction rate (DOP (Dilution of Precision)) or the like may be used.
ＣＰＵは、各点の位置精度に基づいて、パスごとに自己推定位置精度σを算出する（ステップＳ３２）。 The CPU calculates the self-estimated position accuracy σ for each path based on the position accuracy of each point (step S32).
自己位置推定精度は、ＧＰＳと、ＩＭＵ、ＤＭＩ等とのずれに基づいて定まる値としてもよい。この場合は、例えば、ずれ量の標準偏差を用いても良い。また、東西方向の標準偏差の自乗と、南北方向の標準偏差の自乗の和を求め、この平方根を自己位置推定精度として用いても良い。このように、ＧＰＳと、ＩＭＵ、ＤＭＩ等のずれ量に応じた値とする場合には、自己位置推定精度は、ずれが大きい程、大きい値となる。つまり、自己推定位置精度は値が小さい方が、精度が高いことを示す評価値となる。
各パスの自己推定位置精度σが得られると、ＣＰＵはこの値が最小となるパスを基準パスとして設定する（ステップＳ３３）。対象道路に対して単一のパスしか存在しない場合には、無条件にそのパスが基準パスとして設定されることになる。この基準パスの自己推定位置精度をσＢとする。
The self-position estimation accuracy may be a value determined based on a difference between GPS and IMU, DMI, or the like. In this case, for example, a standard deviation of the deviation amount may be used. Alternatively, the sum of the square of the standard deviation in the east-west direction and the square of the standard deviation in the north-south direction may be obtained, and this square root may be used as the self-position estimation accuracy. As described above, when the GPS, IMU, DMI, and other values are used, the self-position estimation accuracy increases as the deviation increases. That is, the smaller the value of the self-estimated position accuracy is, the higher the accuracy is.
When the self-estimated position accuracy σ of each path is obtained, the CPU sets the path having the minimum value as the reference path (step S33). If there is only a single path for the target road, that path is unconditionally set as the reference path. Let the self-estimated position accuracy of this reference path be σ B.
ステップＳ３３で設定された基準パスの自己推定位置精度σＢが、所定の閾値σＴＨよりも低い場合には（ステップＳ３４）、基準パス設定処理を終了する。
これに対し、自己推定位置精度σＢが、所定の閾値σＴＨ以上の場合には、エラー表示を行って（ステップＳ３５）、処理を終了する。この場合には、基準パスの位置精度が十分確保されていないことを意味するため、位置合わせ処理を行っても、位置精度が十分に保証されないからである。
所定の閾値σＴＨは、上述の通り、路面標示地図として確保すべき位置精度に基づいて任意に設定可能である。
If the self-estimated position accuracy σ B of the reference path set in step S33 is lower than the predetermined threshold σ TH (step S34), the reference path setting process is terminated.
On the other hand, if the self-estimated position accuracy σ B is equal to or greater than the predetermined threshold σ TH , an error display is performed (step S35), and the process ends. In this case, it means that the position accuracy of the reference path is not sufficiently ensured, and therefore the position accuracy is not sufficiently ensured even if the alignment process is performed.
As described above, the predetermined threshold σ TH can be arbitrarily set based on the position accuracy to be secured as the road marking map.
エラー表示（ステップＳ３５）を行うか否かの判断対象となるのは、基準パスの自己推定位置精度σＢのみとした。他の標準パスについては、自己推定位置精度が低い場合でも、基準パスを基準として位置合わせを行うことにより、位置精度を高めることが可能だからである。
もっとも、位置合わせ処理における修正は、いずれのパスに対してもできるだけ小さい方が、より好ましいと言える。従って、ステップＳ３４において、全てのパスの自己推定位置精度を閾値σＴＨと比較し、いずれか一本でも、この閾値を下回る精度のパスが存在する場合にはエラー表示を行うようにしてもよい。
ただし、標準パスにも基準パスと同等の位置精度を要求すると、エラー表示が頻繁になされるおそれがある。かかる弊害を回避するため、標準パスでは基準パスよりも高い閾値σＴＨを用いるようにしてもよい。つまり、標準パスについては位置精度の要求を基準パスよりも緩めるのである。こうすることによって、標準パスについても最低限の位置精度を保証しつつ、エラー表示が頻繁になされるのを回避することができる。
It is only the self-estimated position accuracy σ B of the reference path that is the object of determination as to whether or not to perform error display (step S35). This is because, with respect to other standard paths, even if the self-estimated position accuracy is low, it is possible to improve the position accuracy by performing alignment with reference to the reference path.
However, it can be said that the correction in the alignment process is preferably as small as possible for any path. Therefore, in step S34, the self-estimated position accuracy of all the paths is compared with the threshold value σTH, and if any one of the paths has an accuracy lower than the threshold value, an error display may be performed. .
However, if the standard path is required to have the same position accuracy as the reference path, there is a possibility that error display is frequently performed. In order to avoid such an adverse effect, a higher threshold σ TH may be used in the standard path than in the reference path. In other words, for the standard path, the positional accuracy requirement is relaxed compared to the reference path. By doing so, it is possible to avoid frequent error display while guaranteeing the minimum position accuracy for the standard path.
Ｃ４．連結画像移動処理：
（１）フローチャート：
図１０は連結画像移動処理のフローチャートである。位置合わせ処理（図８）のステップＳ５０の処理に相当する。
処理を開始すると、ＣＰＵは移動対象となる標準パスのデータおよび対応点のデータを入力する（ステップＳ５１）。標準パスのデータとは、フレーム画像が撮影された時の位置座標を順次、記録した点列からなる軌跡データである。対応点のデータは、図８のステップＳ２０において、基準パスおよび標準パスが表示された画面内でオペレータが指定した対応点の座標値である。
C4. Connected image movement processing:
(1) Flow chart:
FIG. 10 is a flowchart of the connected image movement process. This corresponds to the processing in step S50 of the alignment processing (FIG. 8).
When the process is started, the CPU inputs standard path data and corresponding point data to be moved (step S51). The standard path data is trajectory data including a point sequence in which position coordinates when a frame image is taken are sequentially recorded. The corresponding point data is the coordinate value of the corresponding point designated by the operator in the screen on which the reference path and the standard path are displayed in step S20 of FIG.
ＣＰＵは、次に、標準パス上で正射画像（路面テクスチャ）が配置されている点ごとに、移動ベクトルを算出する（ステップＳ５２）。
図中に移動ベクトルの算出例を示した。この例では、標準パスＮＰ１０について、対応点Ｐ１０１、Ｐ１０３が指定されているものとする。標準パス上には、図中に台形で示すように正射画像（路面テクスチャ）が配置されている。
Next, the CPU calculates a movement vector for each point where the orthographic image (road surface texture) is arranged on the standard path (step S52).
An example of movement vector calculation is shown in the figure. In this example, it is assumed that corresponding points P101 and P103 are designated for the standard path NP10. On the standard path, an orthographic image (road surface texture) is arranged as shown by a trapezoid in the drawing.
対応点Ｐ１０１、Ｐ１０３に対応する点としては、基準パス上では、対応点Ｐ１０２、Ｐ１０４が指定されているものとする。ＣＰＵは、これらの指定結果に基づき、対応点について移動ベクトルを求める。図の例では、標準パスの対応点Ｐ１０１からＰ１０２に向かう移動ベクトルＶ１０と、対応点Ｐ１０３からＰ１０４に向かう移動ベクトルＶ１１が得られる。 As points corresponding to the corresponding points P101 and P103, it is assumed that corresponding points P102 and P104 are designated on the reference path. The CPU obtains a movement vector for the corresponding points based on these designation results. In the illustrated example, a movement vector V10 from the corresponding point P101 to P102 of the standard path and a movement vector V11 from the corresponding point P103 to P104 are obtained.
対応点は、標示の頂点など、オペレータが基準パスと標準パスとで対応をとりやすい点を指定するため、必ずしも標準パスＮＰ１０上で指定されるとは限らない。対応点が標準パスＮＰ１０からずれた場所で指定されている場合には、図中に破線で示すように標準パスＮＰ１０からずれた場所に移動ベクトルＶ１０ａが得られる。従って、この移動ベクトルＶ１０ａの始点が標準パスＮＰ１０上に来るように、標準パスＮＰ１０に垂直方向に移動させて移動ベクトルＶ１０を求めればよい。 The corresponding point is not necessarily specified on the standard path NP10 because the operator specifies a point such as the apex of the sign that the operator can easily correspond with the standard path and the standard path. When the corresponding point is specified at a location deviated from the standard path NP10, the movement vector V10a is obtained at a location deviated from the standard path NP10 as indicated by a broken line in the drawing. Therefore, the movement vector V10 may be obtained by moving in the vertical direction to the standard path NP10 so that the starting point of the movement vector V10a is on the standard path NP10.
対応点での移動ベクトルＶ１０、Ｖ１１が得られると、ＣＰＵは、これらを補間することによって、対応点Ｐ１０１、Ｐ１０３の間に位置する各点での移動ベクトルを求める。例えば、図中に示すように、フレーム画像の撮影地点ＰＰ１０で移動ベクトルを求める場合には、この地点を始点とするように移動ベクトルＶ１０、Ｖ１１を平行移動し、両ベクトルの終点を結ぶ線分を、対応点Ｐ１０１〜ＰＰ１０の距離、Ｐ１０３〜ＰＰ１０の距離の比で内分する点を求める。こうすることによって、点ＰＰ１０を始点とし、この内分点を終点とする移動ベクトルＶＰ１０を求めることができる。 When the movement vectors V10 and V11 at the corresponding points are obtained, the CPU obtains the movement vectors at the respective points located between the corresponding points P101 and P103 by interpolating these. For example, as shown in the figure, when the movement vector is obtained at the shooting point PP10 of the frame image, the movement vectors V10 and V11 are translated so that this point is the starting point, and a line segment connecting the end points of both vectors is obtained. Is internally divided by the ratio of the distance between corresponding points P101 to PP10 and the distance between P103 to PP10. By doing so, it is possible to obtain a movement vector VP10 starting from the point PP10 and ending at this internal dividing point.
２つの移動ベクトルＶ１０、Ｖ１１に挟まれた区間に存在しない点については、最も近い位置にある移動ベクトルをそのまま用いる。図中の例では、点Ｐ１０１よりも右側の区間では、移動ベクトルＶ１０をそのまま用い、点Ｐ１０３の左側の区間では、移動ベクトルＶ１１をそのまま用いることになる。
また、対応点が一つしか指定されておらず、移動ベクトルが一つしか与えられない場合は、この移動ベクトルを用いる。
For points that do not exist in the section between the two movement vectors V10 and V11, the movement vector at the closest position is used as it is. In the example in the figure, the movement vector V10 is used as it is in the section on the right side of the point P101, and the movement vector V11 is used as it is in the section on the left side of the point P103.
Further, when only one corresponding point is specified and only one movement vector is given, this movement vector is used.
ＣＰＵは以上の処理で得られた移動ベクトルに従って、正射画像（路面テクスチャ）を平行移動して（ステップＳ５３）、連結画像移動処理を終了する。図の例では、標準パスＮＰ１０の点ＰＰ１０に配置されていた路面テクスチャＴＸ１１が、移動ベクトルＶＰ１０に従って路面テクスチャＴＸ１２の位置に平行移動される例を示している。
この処理と併せて、標準パスＮＰ１０上の点ＰＰ１０の位置も移動ベクトルＶＰ１０によって修正される。従って、ステップＳ５３の処理では、路面テクスチャの移動と共に、標準パスＮＰ１０の軌跡も修正されることになる。
The CPU translates the orthographic image (road surface texture) according to the movement vector obtained by the above processing (step S53), and ends the connected image movement processing. In the example of the figure, an example is shown in which the road surface texture TX11 arranged at the point PP10 of the standard path NP10 is translated to the position of the road surface texture TX12 according to the movement vector VP10.
Along with this processing, the position of the point PP10 on the standard path NP10 is also corrected by the movement vector VP10. Therefore, in the process of step S53, the locus of the standard path NP10 is also corrected along with the movement of the road surface texture.
（２）位置合わせ加工の処理例（１）：
図１１は位置合わせ加工の処理例（１）を示す説明図である。図１１（ａ）〜図１１（ｃ）のそれぞれには、標準パスＮＰ１１および基準パスＢＰ１１に対する連結画像を重ねて表示した表示した状態を示している。図１１（ａ）は標準パスＮＰ１１の連結画像を、基準パスＢＰ１１の連結画像よりも上に配置した状態である。先に説明した通り、連結画像は多数の路面テクスチャを配置することで構成されているが、図中には、説明の便宜上、一つの路面テクスチャＴＸ１１に輪郭を付して示した。
オペレータは、この画面中で、標準パスＮＰ１１における対応点Ｐ１１１を指定する。対応点Ｐ１１１は、任意に設定可能である。本実施例では、分離帯標示Ｍ１１の白線の斜め縞模様の端点の一つを対応点Ｐ１１１として選択している。
(2) Positioning processing example (1):
FIG. 11 is an explanatory view showing a processing example (1) of alignment processing. Each of FIG. 11A to FIG. 11C shows a state in which the linked images for the standard path NP11 and the reference path BP11 are displayed in an overlapping manner. FIG. 11A shows a state in which the connected image of the standard path NP11 is arranged above the connected image of the reference path BP11. As described above, the connected image is configured by arranging a large number of road surface textures, but for the sake of convenience of explanation, one road surface texture TX11 is illustrated with an outline.
The operator designates the corresponding point P111 in the standard path NP11 in this screen. The corresponding point P111 can be arbitrarily set. In this embodiment, one of the end points of the white stripe diagonal stripe pattern of the separation band sign M11 is selected as the corresponding point P111.
図１１（ｂ）は、基準パスＢＰ１１の連結画像を上側にして配置した状態を示している。この状態では、標準パスＮＰ１１と基準パスＢＰ１１の位置がずれている。従って、基準パスＢＰ１１の連結画像を上側に表示すると、対応点Ｐ１１１の位置は、分離帯標示Ｍ１２の白線の斜め縞模様からずれてしまう。 FIG. 11B shows a state where the connected images of the reference path BP11 are arranged on the upper side. In this state, the positions of the standard path NP11 and the reference path BP11 are shifted. Therefore, when the connected image of the reference path BP11 is displayed on the upper side, the position of the corresponding point P111 is deviated from the diagonal stripe pattern of the white line of the separation band sign M12.
図１１（ｃ）は、基準パスＢＰ１１の連結画像を上側にした状態で、対応点Ｐ１１２を指定した状態を示している。つまり、基準パスＢＰ１１を上側にした画像内で、分離帯標示Ｍ１１の白線の斜め縞模様の端点を対応点Ｐ１１２として選択すればよい。
対応点Ｐ１１２が指定されると、標準パスＮＰ１１の対応点Ｐ１１１から基準パスＢＰ１１の対応点Ｐ１１２に向かうように移動ベクトルＶ１１が求められる。この移動ベクトルＶ１１に従って、路面テクスチャＴＸ１１を移動すれば、対応点Ｐ１１１は対応点Ｐ１１２に一致し、分離帯標示Ｍ１１、Ｍ１２の位置も一致させることができる。
FIG. 11C shows a state in which the corresponding point P112 is specified with the connected image of the reference path BP11 facing upward. That is, in the image with the reference path BP11 on the upper side, the end point of the white stripe of the separation band sign M11 may be selected as the corresponding point P112.
When the corresponding point P112 is designated, the movement vector V11 is obtained so as to go from the corresponding point P111 of the standard path NP11 to the corresponding point P112 of the reference path BP11. If the road texture TX11 is moved according to the movement vector V11, the corresponding point P111 coincides with the corresponding point P112, and the positions of the separation band signs M11 and M12 can also coincide.
路面テクスチャＴＸ１１だけでなく、位置合わせ加工では、標準パスＮＰ１１を構成する他の路面テクスチャも同様に、移動ベクトルＶ１１に従って移動させる。ここでは対応点を一つだけ指定した処理例を示したが、対応点は複数指定してもよい。例えば、図の例では、横断歩道の縞模様、停止線、車線境界線の端点などを対応点として利用することが考えられる。 In the alignment process, not only the road surface texture TX11 but also other road surface textures constituting the standard path NP11 are similarly moved according to the movement vector V11. Although an example of processing in which only one corresponding point is specified is shown here, a plurality of corresponding points may be specified. For example, in the example of the figure, it is conceivable to use the crossing stripe pattern, the stop line, the end point of the lane boundary line, or the like as the corresponding point.
（３）位置合わせ加工の処理例（２）：
図１２は位置合わせ加工の処理例（２）を示す説明図である。標準パスＮＰ１２、基準パスＢＰ１２の連結画像を重ねた状態を示した。説明の便宜上、双方の路面標示を視認可能な状態で示している。位置合わせ前は、標準パスＮＰ１２、基準パスＢＰ１２の位置がずれているため、車線境界線などの標示の位置はずれている。
オペレータは、ここでは破線での車線境界線の端点の一つを対応点として選択している。標準パスＮＰ１２については車線境界線Ｌ１２２の端点を対応点Ｐ１２２として選択し、基準パスＢＰ１２については車線境界線Ｌ１２１の端点を対応点Ｐ１２１として選択する。この結果、標準パスＮＰ１２の対応点Ｐ１２２から基準パスＢＰ１２の対応点Ｐ１２１に向かう移動ベクトルＶ１２が定まる。
(3) Positioning processing example (2):
FIG. 12 is an explanatory view showing a processing example (2) of alignment processing. The state where the connected images of the standard path NP12 and the reference path BP12 are overlapped is shown. For convenience of explanation, both road markings are shown in a visible state. Before the alignment, the positions of the standard path NP12 and the reference path BP12 are deviated, and thus the positions of the markings such as the lane boundary line are deviated.
Here, the operator selects one of the end points of the lane boundary line indicated by a broken line as a corresponding point. For the standard path NP12, the end point of the lane boundary line L122 is selected as the corresponding point P122, and for the reference path BP12, the end point of the lane boundary line L121 is selected as the corresponding point P121. As a result, a movement vector V12 from the corresponding point P122 of the standard path NP12 toward the corresponding point P121 of the reference path BP12 is determined.
図１３は位置合わせ加工の処理（２）の加工結果を示す説明図である。
上述の通り、標準パスＮＰ１２の連結画像を、移動ベクトルＶ１２に従って移動することによって、車線境界線の位置を合わせることができる。位置合わせの結果が車線境界線Ｌ１３である。
また、この位置合わせ加工によって、標準パスも基準パスの位置に合わせられる。本実施例は、本来、異なる位置を走行した複数のパスを位置合わせすることによって、道路面の画像を生成する。この際、図１２、図１３の比較から分かる通り、対応点に基づいて設定される移動ベクトルに従って、標準パスを平行移動することにより、複数のパス間で、路面標示の位置関係およびパスの位置関係を、非常によく一致させることができる。
FIG. 13 is an explanatory diagram showing a processing result of the positioning processing (2).
As described above, the position of the lane boundary line can be adjusted by moving the connected image of the standard path NP12 according to the movement vector V12. The result of the alignment is the lane boundary line L13.
In addition, by this alignment process, the standard path is also aligned with the position of the reference path. In the present embodiment, an image of a road surface is generated by aligning a plurality of paths originally traveling at different positions. At this time, as can be seen from the comparison between FIG. 12 and FIG. 13, by moving the standard path in parallel according to the movement vector set based on the corresponding point, the positional relationship of the road marking and the position of the path between the plurality of paths. Relationships can be matched very well.
（４）絶対座標の取得：
図１４は路面標示の絶対位置座標の取得方法を示す説明図である。図の例では、標準パスＮＰ１４上の路面テクスチャＴＸ１４２、基準パスＢＰ１４上の路面テクスチャＴＸ１４１を例示した。路面テクスチャＴＸ１４１、ＴＸ１４２内には、それぞれ標示Ｍ１４１、Ｍ１４２が含まれている。
路面テクスチャＴＸ１４１、ＴＸ１４２は、それぞれの代表点が、基準パスＢＰ１４上の点Ｐ１４１、および標準パスＮＰ１４上の点Ｐ１４３に一致するように配置される。
(4) Acquisition of absolute coordinates:
FIG. 14 is an explanatory diagram showing a method for obtaining the absolute position coordinates of the road marking. In the illustrated example, the road surface texture TX142 on the standard path NP14 and the road surface texture TX141 on the reference path BP14 are illustrated. In the road surface textures TX141 and TX142, signs M141 and M142 are included, respectively.
The road surface textures TX141 and TX142 are arranged so that their representative points coincide with a point P141 on the reference path BP14 and a point P143 on the standard path NP14.
路面テクスチャＴＸ１４１内で、標示Ｍ１４１の頂点Ｐ１４２の位置は、代表点を原点とする相対的な座標（ｘ１４２，ｙ１４２）で特定することができる。従って、代表点の絶対座標、即ち路面テクスチャＴＸ１４１が配置されている位置座標（Ｘ１４１，Ｙ１４１）が分かれば、これに、上述の相対的な座標を加えることによって、標示Ｍ１４１の頂点Ｐ１４２の絶対位置座標を取得することができる。 In the road surface texture TX141, the position of the vertex P142 of the sign M141 can be specified by relative coordinates (x142, y142) with the representative point as the origin. Therefore, if the absolute coordinates of the representative point, that is, the position coordinates (X141, Y141) where the road surface texture TX141 is arranged are known, the absolute position of the vertex P142 of the sign M141 is added by adding the relative coordinates described above. Coordinates can be acquired.
路面テクスチャＴＸ１４２内も同様に、標示Ｍ１４２の頂点Ｐ１４５の位置は、代表点を原点とする相対的な座標（ｘ１４５，Ｙ１４５）で特定することができる。従って、代表点の絶対座標、即ち路面テクスチャＴＸ１４２が配置されている位置座標（Ｘ１４３，Ｙ１４３）が分かれば、これに、上述の相対的な座標を加えることによって、標示Ｍ１４２の頂点Ｐ１４５の絶対位置座標を取得することができる。 Similarly, in the road surface texture TX142, the position of the vertex P145 of the sign M142 can be specified by relative coordinates (x145, Y145) with the representative point as the origin. Accordingly, if the absolute coordinates of the representative point, that is, the position coordinates (X143, Y143) where the road surface texture TX142 is arranged are known, the relative position described above is added to the absolute position of the vertex P145 of the sign M142. Coordinates can be acquired.
路面テクスチャＴＸ１４２については、位置合わせ加工によって、移動ベクトルＶ１４に従って、代表点の位置Ｐ１４３が点Ｐ１４４に移動したとする。この時、位置合わせ後の点Ｐ１４４の絶対位置座標は、移動前の点Ｐ１４３の位置座標（Ｘ１４３，Ｙ１４３）に、移動ベクトルＶ１４の成分（ＶＸ１４，ＶＹ１４）を加えることで得ることができる。更に、こうして得られた点Ｐ１４４の絶対位置座標に対して、点Ｐ１４５の相対的な座標（ｘ１４５，Ｙ１４５）を加えれば、位置合わせ加工後の標示Ｍ１４２の頂点Ｐ１４５の絶対位置座標を取得することができる。 For the road surface texture TX142, it is assumed that the position P143 of the representative point is moved to the point P144 according to the movement vector V14 by the alignment process. At this time, the absolute position coordinates of the point P144 after alignment can be obtained by adding the components (VX14, VY14) of the movement vector V14 to the position coordinates (X143, Y143) of the point P143 before movement. Furthermore, if the relative coordinates (x145, Y145) of the point P145 are added to the absolute position coordinates of the point P144 obtained in this way, the absolute position coordinates of the vertex P145 of the sign M142 after the alignment processing are obtained. Can do.
ここでは、路面テクスチャ内の標示Ｍ１４１，Ｍ１４２の頂点について絶対位置座標を取得する方法を示したが、路面テクスチャ内の任意の点は、それぞれ路面テクスチャの代表点を基準とする相対的な座標で特定可能であるから、同様の方法によって任意の点の絶対位置座標を取得することが可能である。 Here, the method of obtaining the absolute position coordinates for the vertices of the signs M141 and M142 in the road texture has been shown. However, each arbitrary point in the road texture is a relative coordinate based on the representative point of the road texture. Since it can be specified, the absolute position coordinates of an arbitrary point can be obtained by a similar method.
Ｃ５．透明化ポリゴン設定処理：
（１）処理概要：
図１５は透明化ポリゴン設定処理の概要を示す説明図である。透明化ポリゴン設定処理は、重ねられた道路画像上に、オペレータの指示によって、透明化ポリゴンを設定することによって、隣接するパスに対応する正射画像同士が重なり合っている部分で、上側の正射画像の一部を透明化して、下側の正射画像を透視可能とする処理である。
図の中央に、正射画像Ｐ１５２の上に正射画像Ｐ１５１が重ねられている様子を斜視図的に示した。下側の正射画像Ｐ１５２には、横断歩道Ａ１５４が分断された状態で含まれており、停止線Ａ１５３が完全な状態で含まれている。上側の正射画像Ｐ１５１には、横断歩道Ａ１５２が完全な形で含まれており、停止線Ａ１５１が分断された状態で含まれている。それぞれ分断された部分を、破線で囲んで示した。
この状態で正射画像Ｐ１５１、Ｐ１５２を重ねると、左側に示したように表示される。つまり、両者が重なった部分では、上側の正射画像Ｐ１５１の画像のみが表示されるため、横断歩道Ａ１５２は完全な状態で表示されるが、停止線Ａ１５１は分断された状態で示されてしまうのである。
仮に、正射画像Ｐ１５１、Ｐ１５２の上下関係を変えたとすれば、今度は、停止線Ａ１５３は完全な状態で表示することができるが、横断歩道Ａ１５４が分断された状態で表示されることになる。このように、正射画像Ｐ１５１、Ｐ１５２の上下関係だけでは、横断歩道、停止線の双方を完全な状態で表示させることはできない。
C5. Transparent polygon setting process:
(1) Process overview:
FIG. 15 is an explanatory diagram showing an outline of the transparent polygon setting process. In the transparent polygon setting process, the transparent polygon is set on the superimposed road image according to the operator's instruction so that the orthographic image corresponding to the adjacent path overlaps at the upper orthographic image. This is a process in which a part of the image is made transparent so that the lower orthographic image can be seen through.
In the center of the figure, a state in which the orthographic image P151 is superimposed on the orthographic image P152 is shown in a perspective view. The lower orthographic image P152 includes the pedestrian crossing A154 in a divided state, and includes the stop line A153 in a complete state. In the upper orthographic image P151, the pedestrian crossing A152 is included in a complete form, and the stop line A151 is included in a divided state. Each divided part is shown surrounded by a broken line.
When the orthographic images P151 and P152 are overlapped in this state, they are displayed as shown on the left side. That is, in the part where both overlap, only the image of the upper orthographic image P151 is displayed, so the pedestrian crossing A152 is displayed in a complete state, but the stop line A151 is shown in a divided state. It is.
If the vertical relationship between the orthogonal images P151 and P152 is changed, the stop line A153 can be displayed in a complete state, but the pedestrian crossing A154 is displayed in a divided state. . Thus, it is not possible to display both the pedestrian crossing and the stop line in a complete state only by the vertical relationship between the orthogonal images P151 and P152.
そこで、本実施例では、透明化ポリゴンＰＯＬ１５を設定する。この例では、上側の正射画像Ｐ１５１において、分断されている停止線Ａ１５１を覆うように設定した例を示した。透明化ポリゴンＰＯＬ１５内では、上側の正射画像Ｐ１５１は透過した状態で表示される。従って、図の右側に示すように、正射画像Ｐ１５１、Ｐ１５２を重ねた状態では、透明化ポリゴンＰＯＬ１５の内部では、下側の正射画像Ｐ１５２が表示され、その他の部分では、上側の正射画像Ｐ１５１が表示される。この結果、下側の正射画像Ｐ１５２に含まれる停止線Ａ１５３と、上側の正射画像Ｐ１５１に含まれる横断歩道Ａ１５２が表示され、停止線および横断歩道の双方を完全な形で表示することができる。 Therefore, in this embodiment, the transparent polygon POL15 is set. In this example, the upper orthographic image P151 is set so as to cover the divided stop line A151. In the transparent polygon POL15, the upper orthographic image P151 is displayed in a transparent state. Therefore, as shown on the right side of the figure, when the orthographic images P151 and P152 are overlapped, the lower orthographic image P152 is displayed inside the transparent polygon POL15, and the upper orthographic image is displayed in other portions. An image P151 is displayed. As a result, the stop line A153 included in the lower orthographic image P152 and the pedestrian crossing A152 included in the upper orthographic image P151 are displayed, and both the stop line and the pedestrian crossing can be displayed in a complete form. it can.
（２）フローチャート：
図１６は透明化ポリゴン設定処理のフローチャートである。ハードウェア的には路面標示地図生成装置２００のＣＰＵが実行する処理である。これは、図２に示した透明化ポリゴン設定部２２１の処理に相当する。
処理を開始すると、ＣＰＵは、オペレータからの対象道路の指定を入力し（ステップＳ１００）、対象道路に対応する連結画像を入力する（ステップＳ１０２）。対象道路に対して複数のパスが対応している場合には、これらのパスに対応する複数の連結画像が入力される。
(2) Flow chart:
FIG. 16 is a flowchart of the transparent polygon setting process. In terms of hardware, this is a process executed by the CPU of the road marking map generating apparatus 200. This corresponds to the processing of the transparent polygon setting unit 221 shown in FIG.
When the process is started, the CPU inputs designation of the target road from the operator (step S100), and inputs a connected image corresponding to the target road (step S102). When a plurality of paths correspond to the target road, a plurality of connected images corresponding to these paths are input.
ＣＰＵは、これらの連結画像を表示し、オペレータの操作に基づいて優先パスの指定を入力する（ステップＳ１０４）。優先パスとは、複数のパスのうち路面画像が最も良好なパスを言い、複数のパスの連結画像を重ねる際に最も上に位置するパスを言う。優先パスは、位置合わせ加工で用いられた基準パスとは異なる。基準パスは位置精度が最も良いものを意味したが、位置精度が良いからといって、路面画像が良好とは限らないからである。複数のパス間の連結画像の重ね合わせの上下関係がどのような状態であっても、位置合わせは支障なく行うことが可能であるから、位置合わせ用の基準パスと優先パスとは相互に独立して設定可能である。
本実施例では、優先パスは、オペレータが各パスの連結画像を比較しながら、任意に設定することができる。仮に、路面画像が最も粗いパスを優先パスに指定しても構わない。このような場合には、後述する透明化ポリゴンの設定数が増えるだけのことである。
The CPU displays these connected images and inputs designation of a priority path based on the operation of the operator (step S104). The priority path refers to a path having the best road image among a plurality of paths, and refers to a path positioned at the top when overlapping connected images of a plurality of paths. The priority path is different from the reference path used in the alignment process. The reference path means the one with the best position accuracy, but just because the position accuracy is good does not mean that the road surface image is good. Regardless of the top-to-bottom relationship of the overlay of connected images between multiple paths, alignment can be performed without any problem, so the alignment reference path and priority path are independent of each other. And can be set.
In this embodiment, the priority path can be arbitrarily set while the operator compares the linked images of the paths. The path with the roughest road surface image may be designated as the priority path. In such a case, only the number of transparent polygons to be described later increases.
優先パスが設定されると、ＣＰＵは、オペレータの操作に従い透明化ポリゴンを設定する（ステップＳ１０６）。
図中に透明化ポリゴンの設定例を示した。この例では、優先パスに沿った路面テクスチャＴＸ１６１と、その他のパスに沿った路面テクスチャＴＸ１６２を示した。
撮影時には矩形の画像が、正射画像変換により、台形になるため、路面テクスチャＴＸ１６１、ＴＸ１６２を配置すると、図示するようにのこぎり刃状になる。のこぎり刃状の部分からは、路面画像の見栄えを落とすと共に、分断された路面画像しか得られないため、完全な路面画像を得るという目的からは不要な部分となる。そこで、図の例では、路面テクスチャＴＸ１６１、ＴＸ１６２が重なり合った部分では、のこぎり刃状になった路面テクスチャＴＸ１６１の左端の部分に透明化ポリゴンＰＯＬ１６１を設定し、のこぎり刃状の部分が表示されないようにしている。
When the priority path is set, the CPU sets a transparent polygon according to the operation of the operator (step S106).
An example of transparent polygon setting is shown in the figure. In this example, the road surface texture TX161 along the priority path and the road surface texture TX162 along the other paths are shown.
At the time of shooting, a rectangular image becomes a trapezoid by orthographic image conversion. Therefore, when the road surface textures TX161 and TX162 are arranged, it becomes a saw blade shape as shown in the figure. From the saw blade portion, the appearance of the road surface image is deteriorated and only the divided road surface image can be obtained. Therefore, the portion is unnecessary for the purpose of obtaining a complete road surface image. Therefore, in the example shown in the figure, in the portion where the road surface textures TX161 and TX162 overlap, the transparent polygon POL161 is set at the left end portion of the road surface texture TX161 having a saw blade shape so that the saw blade portion is not displayed. ing.
一方、路面テクスチャＴＸ１６１、ＴＸ１６２が重なりあっていない部分、図の例では、両端の領域Ａ１６１、Ａ１６２の部分には、透明化ポリゴンは設定しない。この部分では、それぞれ路面テクスチャＴＸ１６１、ＴＸ１６２によって得られる画像が、唯一の画像情報となるからである。両端の領域に透明化ポリゴンを設定すると、この部分に含まれる路面画像の情報は活用し得なくなる。本実施例では、このように他の路面テクスチャと重なり合っていない部分には、透明化ポリゴンを設定しないようにすることで、路面テクスチャに含まれる路面画像の情報を有効活用できるようにした。
かかる設定は、単に路面テクスチャが重なっていない部分を避けて、オペレータが透明化ポリゴンを設定するという運用によって実現してもよいが、透明化ポリゴンの設定処理（ステップＳ１０６）において、透明化ポリゴンの設定位置を制限するようにしてもよい。つまり、路面テクスチャが重なり合っている部分についてのみ、オペレータによる透明化ポリゴンの設定操作を受け付けるようにしても良い。
On the other hand, transparent polygons are not set in the portions where the road surface textures TX161 and TX162 do not overlap, in the example shown in the figure, the regions A161 and A162 at both ends. This is because in this portion, the images obtained by the road surface textures TX161 and TX162 are the only image information. If transparent polygons are set in the regions at both ends, the information on the road surface image included in this portion cannot be used. In the present embodiment, the information on the road surface image included in the road surface texture can be effectively used by not setting the transparent polygon in the portion that does not overlap with the other road surface texture.
Such a setting may be realized by an operation in which the operator sets a transparent polygon by simply avoiding a portion where the road surface texture does not overlap, but in the transparent polygon setting process (step S106), the transparent polygon You may make it restrict | limit a setting position. In other words, the transparent polygon setting operation by the operator may be accepted only for the portion where the road surface texture overlaps.
路面テクスチャＴＸ１６１によって隠されている標示がある場合には、オペレータはその標示が視認できるように透明化ポリゴンを設定する。図の例では、矢印の標示を覆うように、透明化ポリゴンＰＯＬ１６２が設定されている例を示した。矢印の標示は、テクスチャＴＸ１６１の下側に配置されているテクスチャに含まれている画像である。 When there is a sign hidden by the road surface texture TX161, the operator sets the transparent polygon so that the sign can be visually recognized. In the example shown in the figure, the transparent polygon POL 162 is set so as to cover the arrow mark. The arrow mark is an image included in the texture arranged on the lower side of the texture TX161.
このように標示を覆う透明化ポリゴンＰＯＬ１６２を設定するためには、一旦、路面テクスチャＴＸ１６１を他の路面テクスチャよりも下側に位置するように上下関係を変更したり、路面テクスチャＴＸ１６１を非表示としたりすればよい。これらの操作によって、路面テクスチャＴＸ１６１に隠された標示を視認可能な状態にした上で、その標示を覆うように透明化ポリゴンＰＯＬ１６２を設定し、路面テクスチャＴＸ１６１の表示を元に戻せばよい。 In order to set the transparent polygon POL162 that covers the sign in this way, the vertical relationship is temporarily changed so that the road texture TX161 is positioned below the other road texture, or the road texture TX161 is not displayed. Just do it. With these operations, the sign hidden in the road texture TX161 is made visible, the transparent polygon POL162 is set so as to cover the sign, and the display of the road texture TX161 is restored.
以上の処理によって、透明化ポリゴンの設定が終わると、ＣＰＵは、設定結果を出力して、透明化ポリゴン設定処理を終了する。 When the setting of the transparent polygon is completed by the above processing, the CPU outputs the setting result and ends the transparent polygon setting processing.
（３）処理例：
図１７は透明化ポリゴンを設定する前の道路画像例を示す説明図である。この例では、パスＰ１７１、Ｐ１７２の２本に沿って得られた連結画像の位置合わせを行って生成された道路画像を示した。パスＰ１７２の連結画像と、パスＰ１７１の連結画像とで、のこぎり刃状の両端の形状が逆向きになっているのは、これらのパスＰ１７１，Ｐ１７２を道路面撮影システム１００の車両が走行する方向が逆だからである。
(3) Processing example:
FIG. 17 is an explanatory diagram showing an example of a road image before setting a transparent polygon. In this example, a road image generated by performing alignment of connected images obtained along two paths P171 and P172 is shown. The shape of both ends of the saw blade in the connected image of the path P172 and the connected image of the path P171 are opposite to each other in the direction in which the vehicle of the road surface photographing system 100 travels on these paths P171 and P172. This is because the opposite is true.
パスＰ１７２の連結画像が、パスＰ１７１の連結画像と重なっている部分では、パスＰ１７２の連結画像の端部Ｂ１７ののこぎり刃状の境界が現れており、道路画像の画質を劣化させている。ただし、図１７では、図示の都合上、のこぎり刃状の輪郭を付して端部Ｂ１７の形状を強調してある。
また、パスＰ１７２の路面画像が端の方で不鮮明なため、例えば、領域Ａ１７１では横断歩道の縞模様が歪んでいる。領域Ａ１７２では、停止線が分断された状態となっている。領域Ａ１７３では、路線バス等優先通行帯（いわゆるバスレーン）であることを示す「バス専用」の文字が読めない程に崩れている。領域Ａ１７４では、破線状の車線境界線が途中で分断された状態となっている。
In a portion where the connected image of the path P172 overlaps with the connected image of the path P171, a saw-toothed boundary at the end B17 of the connected image of the path P172 appears, degrading the image quality of the road image. However, in FIG. 17, for the convenience of illustration, the shape of the end portion B <b> 17 is emphasized with a saw-blade contour.
Further, since the road surface image of the path P172 is unclear at the end, for example, in the region A171, the stripe pattern of the pedestrian crossing is distorted. In the area A172, the stop line is divided. In the area A173, the character “bus only” indicating that the route is a preferential traffic zone such as a route bus (so-called bus lane) is broken so that it cannot be read. In the area A174, the broken-line lane boundary line is divided in the middle.
これらの影響を回避するため、図１７では、領域Ａ１７１〜Ａ１７４および端部Ｂ１７を包含する透明化テクスチャＰＯＬ１７を図中の一点鎖線のように設定した。
このように透明化ポリゴンＰＯＬ１７を設定すると、パスＰ１７２側の路面テクスチャは、透明化ポリゴンＰＯＬ１７の内部では透視状態となり、下側に配置されたパスＰ１７１側の路面テクスチャが視認されるようになる。
In order to avoid these influences, in FIG. 17, the transparent texture POL <b> 17 including the regions A <b> 171 to A <b> 174 and the end B <b> 17 is set as indicated by a one-dot chain line in the drawing.
When the transparent polygon POL17 is set in this way, the road surface texture on the path P172 side is in a transparent state inside the transparent polygon POL17, and the road surface texture on the path P171 side arranged below is visually recognized.
図１８は透明化ポリゴンの設定後の道路画像例を示す説明図である。上述の透明化ポリゴンの作用により、領域Ａ１８１では、下側の画像が表示されるため、図１７で示した横断歩道の分断状態が解消される。領域Ａ１８２でも同様に、停止線が完全な状態で表示される。また、領域Ｂ１８に例示するように、路面テクスチャの端部ののこぎり刃状の輪郭は視認されなくなり、道路画像全体の画質が向上する。
領域Ａ１８３では、バス専用の文字が、はっきりと判読可能な状態となる。領域Ａ１８４では、車線境界線が完全な状態で表示される。
このように、本実施例では、透明化ポリゴンを設定することにより、道路画像の画質を向上させることができるとともに、道路面の標示の画質も向上させることができる。
FIG. 18 is an explanatory diagram showing an example of a road image after setting a transparent polygon. Due to the action of the transparent polygon described above, the lower image is displayed in the area A181, so that the divided state of the pedestrian crossing shown in FIG. 17 is eliminated. Similarly, in the area A182, the stop line is displayed in a complete state. Further, as exemplified in the region B18, the saw-tooth profile at the end of the road surface texture is not visually recognized, and the image quality of the entire road image is improved.
In the area A183, the bus-specific characters are clearly readable. In the area A184, the lane boundary line is displayed in a complete state.
As described above, in this embodiment, by setting the transparent polygon, the image quality of the road image can be improved and the image quality of the marking on the road surface can be improved.
Ｄ．自動位置合わせ処理：
以上の処理では、オペレータが対応点を指示することによって位置合わせ加工を行う例を示した(図８のステップＳ４０参照）。
連結画像の画像処理によって、対応点を自動で指定することができれば、位置合わせ加工を自動で行うことが可能である。以下では、位置合わせを自動で行うための処理について説明する。位置合わせを自動で行うか、手動で行うかは、実行時のメニュー等でオペレータが選択するようにしてもよいし、自動での位置合わせを行った後、この処理がうまくいかなかった連結画像を対象として、手動での位置合わせを行うようにしてもよい。
また、本実施例における自動位置合わせ処理は、オペレータが一切介入しない全自動の処理として構成してもよいし、必要に応じてオペレータが介入する半自動の処理として構成してもよい。
D. Automatic alignment process:
In the above processing, an example is shown in which the alignment processing is performed by the operator instructing corresponding points (see step S40 in FIG. 8).
If the corresponding points can be automatically designated by the image processing of the connected images, the alignment process can be automatically performed. Hereinafter, a process for automatically performing the alignment will be described. Whether the alignment is performed automatically or manually may be selected by the operator using a menu at the time of execution, or the connected image for which this processing has not been performed successfully after performing the automatic alignment. Manual positioning may be performed on the target.
Further, the automatic alignment process in the present embodiment may be configured as a fully automatic process in which no operator intervenes, or may be configured as a semi-automatic process in which an operator intervenes as necessary.
図１９は自動位置合わせ処理のフローチャートである。ハードウェア的には路面標示地図生成装置２００のＣＰＵが実行する処理である。これは、図２に示した自動位置合わせ処理部２２２の処理に相当する。オペレータの指示に応じて、自動位置合わせ処理と位置合わせ加工（図８）とのいずれか一方を行うようにしてもよいし、位置合わせ加工（図８）に先だって、行うようにしてもよい。 FIG. 19 is a flowchart of the automatic alignment process. In terms of hardware, this is a process executed by the CPU of the road marking map generating apparatus 200. This corresponds to the processing of the automatic alignment processing unit 222 shown in FIG. In accordance with an instruction from the operator, either the automatic alignment process or the alignment process (FIG. 8) may be performed, or may be performed prior to the alignment process (FIG. 8).
本実施例では、路面標示地図生成装置２００の画像処理の負荷を抑制するため、自動位置合わせ処理は、地図を所定サイズのメッシュに分割し、メッシュごとに行うものとした。こうすることによって、１回の処理で扱う連結画像を一定サイズに抑え、画像処理の負荷が過大となることを回避できる。また、各連結画像を共通のメッシュで分割するため、分割された画像データを管理しやすくなる利点があるからである。 In this embodiment, in order to suppress the image processing load of the road marking map generating apparatus 200, the automatic alignment process is performed for each mesh by dividing the map into meshes of a predetermined size. By doing this, it is possible to suppress the connected image handled in one process to a certain size and avoid an excessive load of image processing. Moreover, since each connected image is divided by a common mesh, there is an advantage that the divided image data can be easily managed.
連結画像は、例えば、パスに沿って所定の距離ごとに分割する方法も可能である。しかし、かかる方法では、異なるパスに沿って生成された連結画像間では、分割したピースが統一できないことになり、特徴点同士の対応付けも困難となる。本実施例では、連結画像の位置とは無関係に設定されたメッシュ、即ち複数パスの連結画像に対して共通のメッシュを用いることにより、各連結画像を分割したピース間の対応づけなどのデータ管理が容易となる利点がある。 For example, the connected image may be divided at predetermined distances along the path. However, according to such a method, the divided pieces cannot be unified between connected images generated along different paths, and it is difficult to associate feature points with each other. In the present embodiment, data management such as correspondence between pieces obtained by dividing each connected image by using a mesh set regardless of the position of the connected image, that is, a common mesh for the connected images of a plurality of paths. There is an advantage that becomes easy.
処理を開始すると、ＣＰＵは処理対象となるメッシュ、即ち対象メッシュ内のパス、連結画像を読み込む（ステップＳ２００）。この処理によって、連結画像はメッシュ単位に分割されることになる。
ＣＰＵは、読み込んだ連結画像に対して、画像前処理を行う（ステップＳ２１０）。画像前処理とは、対応点を自動的に認識する際に、誤認識の可能性を抑制するための処理である。画像前処理の内容は後述するが、本実施例では、連結画像の両端に生じる、のこぎり刃状のギザギザ部分を削除する処理、横断歩道、分離帯その他を示す縞模様の標示を削除する処理などを行う。
When the process is started, the CPU reads a mesh to be processed, that is, a path in the target mesh and a connected image (step S200). By this processing, the connected image is divided into mesh units.
The CPU performs image preprocessing on the read connected image (step S210). Image preprocessing is processing for suppressing the possibility of erroneous recognition when automatically recognizing corresponding points. The contents of the image preprocessing will be described later. In this embodiment, processing for deleting the saw-toothed jagged portions generated at both ends of the connected image, processing for deleting the striped marking indicating the pedestrian crossing, the separation band, and the like are performed. I do.
画像前処理が終了すると、ＣＰＵは処理領域を設定する(ステップＳ２２０）。本実施例では、メッシュ単位で読み込んだ連結画像内に、メッシュよりも小面積の処理領域を設定し、処理領域ごとに処理を実行している。処理領域の位置を順次、移動させて繰り返し処理を行うことによりメッシュの全領域をカバーすることができる。処理領域の設定方法および移動方法については、後述する。 When the image preprocessing is completed, the CPU sets a processing area (step S220). In this embodiment, a processing area having a smaller area than the mesh is set in the connected image read in units of meshes, and processing is executed for each processing area. The entire region of the mesh can be covered by sequentially moving the position of the processing region and repeatedly performing the processing. A method for setting and moving the processing area will be described later.
こうして処理領域を設定すると、ＣＰＵはその中で特徴点抽出処理を行う(ステップＳ２３０）。特徴点とは、２つの連結画像間で対応する点を安定的に特定できる点を任意に定義して用いることができる。本実施例では、連結画像から種々のエッジを抽出し、エッジが折れ曲がる点（屈折点）、端点、交点などを特徴点として用いるものとした。
特に、道路上には白線または黄線で種々の標示が描かれているため、この標示の輪郭をエッジとして抽出することにより、上述の特徴点を抽出することができる。白線または黄色線で描かれた白線は、道路面とは異なる色を有しているから、連結画像の各画素の階調値の差異に基づいて、標示部分を抽出することが可能である。
抽出は、ＲＧＢなど種々の色系で行うことが可能である。本実施例では、連結画像を、Ｈ(色相）、Ｓ（彩度）、Ｖ（明度）の色空間に変換した上で、Ｖ（明度）画像を用いて標示領域を抽出した。Ｖ画像は、無彩色で明度だけを成分として有する画像となるため、いわゆるグレースケールの画像である。種々の色空間で抽出を試みた結果、Ｖ画像を用いた場合に標示を最も精度良く抽出できることが見いだされた。
When the processing area is set in this way, the CPU performs a feature point extraction process (step S230). As the feature point, a point that can stably identify a corresponding point between two connected images can be arbitrarily defined and used. In the present embodiment, various edges are extracted from the connected image, and points at which the edges are bent (refractive points), end points, intersections, and the like are used as feature points.
In particular, since various markings are drawn on the road with white lines or yellow lines, the above-described feature points can be extracted by extracting the outlines of the markings as edges. Since the white line drawn by the white line or the yellow line has a color different from that of the road surface, it is possible to extract the marking portion based on the difference in gradation value of each pixel of the connected image.
Extraction can be performed in various color systems such as RGB. In this embodiment, the connected image is converted into a color space of H (hue), S (saturation), and V (brightness), and then a marking area is extracted using the V (brightness) image. The V image is an achromatic image having only lightness as a component, and is a so-called gray scale image. As a result of attempts to extract in various color spaces, it was found that the sign can be extracted with the highest accuracy when the V image is used.
ＣＰＵは、処理領域の設定（ステップＳ２２０）および特徴点抽出処理（ステップＳ２３０）を、各連結画像に関し、メッシュ全体で特徴点の抽出が完了するまで（ステップＳ２４０）、繰り返し実行する。
こうして特徴点の抽出が完了すると、ＣＰＵは、対応点探索処理を行う（ステップＳ２５０）。これは、連結画像間で、特徴点同士を比較し、対応するもの同士を対応点として関連づける処理である。例えば、抽出された特徴点の座標、連結画像内での複数の特徴点の配置などに基づいて、連結画像間の対応をとることができる。特徴点同士を関連づける処理自体は、周知の画像処理技術であるため、詳細な説明は省略する。
The CPU repeatedly executes processing area setting (step S220) and feature point extraction processing (step S230) for each connected image until feature point extraction is completed for the entire mesh (step S240).
When the feature point extraction is completed in this way, the CPU performs a corresponding point search process (step S250). This is a process of comparing feature points between connected images and associating corresponding points as corresponding points. For example, correspondence between linked images can be taken based on the coordinates of the extracted feature points, the arrangement of a plurality of feature points in the linked images, and the like. Since the process of associating feature points with each other is a well-known image processing technique, detailed description thereof is omitted.
ＣＰＵは、こうして抽出された対応点のフィルタリング処理を行う（ステップＳ２６０）。対応点探索処理（ステップＳ２５０）では、誤認識された対応点が含まれている可能性があるからである。本実施例の位置合わせ加工は、先に図１０で説明したように、対応点ごとに求まる移動ベクトルを補間することで、各路面テクスチャの位置合わせ用の移動量を設定する。従って、位置合わせ加工には、必ずしも多くの対応点を要しない。種々の処理を行った実験結果からは、数十メートルに１点程度の間隔で得られれば、十分な精度で位置合わせ加工ができることが見いだされた。
対応点のフィルタリング処理の詳細は後述する。本実施例では、上述の観点から、対応点のうち、誤認識の可能性が高いと思われるもの、および対応点の位置精度が低いと考えられるものを削除するものとした。フィルタリング処理は、完全に自動で行う態様の他、オペレータの介入を許す半自動の形で行う方法を採っても良い。
このように、対応点を減らすことは、抽出された対応点を表示した場合に、オペレータが比較的容易に、誤認識の有無を判断できる利点もある。仮に、多数の対応点が表示されていると、オペレータが、これらの中から、対応点の誤認識を見いだすことは非常に困難となるが、対応点の数が少ない場合には、対応点の位置をそれぞれの連結画像内で比較的容易に認識することができ、背景の画像との関係も考慮しながら、対応関係の正誤を比較的容易に判断することができるようになるからである。
The CPU performs a filtering process on the corresponding points thus extracted (step S260). This is because the corresponding point search process (step S250) may include a misrecognized corresponding point. In the alignment processing of this embodiment, as described above with reference to FIG. 10, the movement amount for alignment of each road texture is set by interpolating the movement vector obtained for each corresponding point. Therefore, the alignment process does not necessarily require many corresponding points. From the experimental results of various treatments, it has been found that if it is obtained at intervals of about one point every several tens of meters, alignment processing can be performed with sufficient accuracy.
Details of the corresponding point filtering process will be described later. In the present embodiment, from the above-mentioned viewpoint, out of the corresponding points, those that are considered to be highly likely to be erroneously recognized and those that are considered to have low position accuracy of the corresponding points are deleted. The filtering process may be performed in a semi-automatic form that allows operator intervention in addition to a completely automatic mode.
Thus, reducing the corresponding points has an advantage that the operator can determine the presence or absence of erroneous recognition relatively easily when the extracted corresponding points are displayed. If a large number of corresponding points are displayed, it will be very difficult for the operator to find a misrecognition of the corresponding points from among them, but if the number of corresponding points is small, This is because the position can be recognized relatively easily in each connected image, and the correctness / incorrectness of the correspondence can be determined relatively easily while taking into account the relationship with the background image.
こうして対応点が決まると、ＣＰＵは連結画像の移動処理を行って（ステップＳ２７０）、自動位置合わせ処理を終了する。連結画像の移動処理は、先に図１０で説明したのと同様である。つまり、設定された対応点ごとに移動ベクトルを設定し、この対応点の移動ベクトルを補間することで、パス上の各点の移動ベクトルを設定する（図１０のステップＳ５２）。そして、この移動ベクトルに従って、各路面テクスチャを移動するのである（ステップＳ５３）。こうすることで、自動位置合わせ処理によっても、図１２、１３に示したように良好な結果を得ることができる。 When the corresponding points are determined in this way, the CPU performs a connected image movement process (step S270) and ends the automatic alignment process. The connected image moving process is the same as that described above with reference to FIG. That is, a movement vector is set for each set corresponding point, and the movement vector of each point on the path is set by interpolating the movement vector of the corresponding point (step S52 in FIG. 10). Then, according to this movement vector, each road surface texture is moved (step S53). By doing so, good results can be obtained as shown in FIGS. 12 and 13 even by the automatic alignment processing.
以下、上述の自動位置合わせ処理で行う各処理のうち、画像前処理（ステップＳ２１０）、処理領域設定（ステップＳ２２０）、および対応点フィルタリング処理（ステップＳ２６０）について、それぞれ詳細な内容を説明する。 Hereinafter, among the processes performed in the automatic alignment process described above, detailed contents of the image preprocessing (step S210), the processing area setting (step S220), and the corresponding point filtering process (step S260) will be described.
Ｄ１．画像前処理：
図２０は画像前処理のフローチャートである。自動位置合わせ処理(図１９）のステップＳ２１０に相当する処理であり、対応点を自動的に認識する際に、誤認識の可能性を抑制するための処理である。
処理を開始すると、ＣＰＵは、まずギザギザ除去処理を行う（ステップＳ２１１）。図中に処理概要を模式的に示した。本実施例では、路面テクスチャＴＸ２０をパスにそって配置して連結画像を生成する。路面テクスチャＴＸ２０は、ビデオカメラで撮影した画像を正射変換して得られる画像であり、この変換の過程で、もともとは矩形の画像が台形状に変形される。この結果、路面テクスチャＴＸ２０を配置した連結画像には両端に、ギザギザののこぎり刃状の領域Ａ２０が生じる。ギザギザ除去処理では、領域Ａ２０を削除する処理を行う。
D1. Image preprocessing:
FIG. 20 is a flowchart of image preprocessing. This is a process corresponding to step S210 of the automatic alignment process (FIG. 19), and is a process for suppressing the possibility of erroneous recognition when the corresponding points are automatically recognized.
When the process is started, the CPU first performs a jagged removal process (step S211). The outline of the process is shown schematically in the figure. In this embodiment, the road texture TX20 is arranged along the path to generate a connected image. The road surface texture TX20 is an image obtained by orthogonal transformation of an image photographed with a video camera. In the course of this transformation, an originally rectangular image is transformed into a trapezoidal shape. As a result, a jagged saw-tooth region A20 is generated at both ends of the connected image in which the road surface texture TX20 is arranged. In the jagged removal process, a process of deleting the area A20 is performed.
ギザギザ除去処理には、２つの意義がある。
領域Ａ２０内の、のこぎり刃状の頂点は、それぞれエッジが折れ曲がっている屈折点となるから、特徴点として抽出され易い点である。従って、ギザギザ除去を行わずに、特徴点の抽出を行うと、非常に高い密度で特徴点が多数抽出されることになる。このように高密度で多数の特徴点が抽出されると、特徴点同士の対応関係に誤認識を生じやすい。また、誤認識が生じた時に、オペレータが目視で誤認識を発見しづらくなる。ギザギザ除去処理を行うことにより、こうした弊害を回避することが可能となる。
また、領域Ａ２０は、路面テクスチャの両端の部分である。正射変換して路面テクスチャを生成する際には、画像の左右中央付近に比して、両端では変換時の歪みが大きくなる。路面テクスチャの両端付近の各画素は、これらの歪みの影響で、中央付近よりも、位置精度が低くなる。それぞれの連結画像の位置精度を十分に確保した状態で位置合わせを行うためには、位置精度の高い対応点を用いることが好ましい。ギザギザ除去処理では、領域Ａ２０を削除することにより、予め位置精度が低い特徴点を排除しておくことができるから、位置合わせ時の位置精度の低下を回避することができるのである。
The jagged removal process has two significances.
The vertices of the saw-tooth shape in the region A20 are the refraction points where the edges are bent, respectively, and are easily extracted as feature points. Therefore, if feature points are extracted without performing jagged removal, a large number of feature points are extracted at a very high density. When a large number of feature points are extracted at such a high density, erroneous recognition is likely to occur in the correspondence between the feature points. In addition, when erroneous recognition occurs, it is difficult for the operator to find the erroneous recognition visually. By performing the jagged removal process, it is possible to avoid such harmful effects.
Moreover, area | region A20 is a part of the both ends of a road surface texture. When generating a road surface texture by orthogonal transformation, distortion at the time of transformation increases at both ends as compared to the vicinity of the center of the left and right of the image. Each pixel near both ends of the road texture has a lower positional accuracy than near the center due to the influence of these distortions. In order to perform alignment in a state where the positional accuracy of each connected image is sufficiently secured, it is preferable to use corresponding points with high positional accuracy. In the jagged removal process, by deleting the region A20, it is possible to eliminate feature points with low position accuracy in advance, and thus it is possible to avoid a decrease in position accuracy during alignment.
図２１はギザギザ除去処理の処理例を示す説明図である。図２１（ａ）には、のこぎり刃状の領域が残存した状態を示した。図中の×印は、抽出された特徴点を表している。のこぎり刃状のエッジの屈折点が多数、特徴点として抽出されていることが分かる。しかし、全ての点が抽出されている訳ではなく、エッジの屈折点の中でも特徴点として抽出されていないものもあれば、屈折点からややずれたところの点が抽出されているものもある。このように特徴点が、不正確かつ高密度で多数抽出されると、対応点を特定する上で誤認識を生じやすい。
図２１（ｂ）は、ギザギザ除去処理後の連結画像の様子を示した。特徴点の抽出は行っていない。連結画像の両端のギザギザ領域を除去することにより、両端がほぼ直線状となっているため、特徴点の抽出を行ったとしても、両端の領域から、図２１（ａ）ほどの多くの特徴点が高密度で抽出されることを回避することが可能となる。
FIG. 21 is an explanatory diagram showing a processing example of the jagged removal processing. FIG. 21 (a) shows a state where the saw blade region remains. The x mark in the figure represents the extracted feature points. It can be seen that a number of refraction points of the sawtooth edge are extracted as feature points. However, not all points are extracted, and some of the refraction points of the edge are not extracted as feature points, and some of the refraction points are slightly shifted from the refraction point. If a large number of feature points are extracted inaccurately and with high density in this way, erroneous recognition is likely to occur when specifying corresponding points.
FIG. 21B shows the state of the connected image after the jagged removal process. Feature points are not extracted. By removing the jagged regions at both ends of the connected image, both ends are almost linear, so even if feature points are extracted, many feature points as shown in FIG. Can be avoided from being extracted at a high density.
図２０に戻り、画像前処理の内容を引き続き説明する。
ギザギザ除去処理が完了すると、ＣＰＵは、次に、横断歩道やゼブラを除去する処理を行う。ゼブラとは、説明の便宜上付した名称であり、道路標示のうち横断歩道を除く縞模様を言う。例えば、中央分離帯や、交差点付近に設けられた右左折用の車線への移行領域などに付されている縞模様が挙げられる。
この除去処理を行うため、ＣＰＵは、まずＶ（明度）画像を用いてエッジを抽出する（ステップＳ２１２）。エッジの抽出は、ＲＧＢ色系などで行うこともできるが、Ｈ(色相）、Ｓ（彩度）、Ｖ（明度）の色空間で行った方が、道路標示に使われる白色および黄色の線を精度良く抽出できることが分かったからである。エッジ抽出は、周知の画像処理技術であるため、詳細な説明を省略する。エッジ抽出に当たっては、Ｓｏｂｅｌフィルタその他のフィルタによって、エッジを強調する処理を施しても良い。
Returning to FIG. 20, the contents of the image preprocessing will be described.
When the jaggedness removal processing is completed, the CPU next performs processing for removing the pedestrian crossing and the zebra. Zebra is a name given for convenience of description, and refers to a striped pattern excluding pedestrian crossings in road markings. For example, a striped pattern attached to a median strip or a transition area to a left / right turn lane provided in the vicinity of an intersection.
In order to perform this removal process, the CPU first extracts an edge using a V (brightness) image (step S212). Edge extraction can also be performed in the RGB color system or the like, but white and yellow lines used for road marking are performed in the H (hue), S (saturation), and V (brightness) color spaces. This is because it was found that can be extracted with high accuracy. Since edge extraction is a well-known image processing technique, detailed description thereof is omitted. In edge extraction, processing for emphasizing the edge may be performed by a Sobel filter or other filters.
次に、ＣＰＵはエッジ太らせ処理を行う（ステップＳ２１３）。
図２２はエッジ太らせ処理の処理例を示す説明図である。図２２（ａ）は、道路面の標示例を示している。道路には、複数の車線境界線で区画された複数の車線が中央付近に縦方向に横断歩道がある。中央分離帯部分はゼブラとなっている。
図２２（ａ）の上方に、横断歩道の一部を拡大して示した。横断歩道のような縞模様では、拡大図中の×印に示すように、縞模様の角が特徴点として抽出され易い。拡大図中では、１個だけが抽出されている例を示したが、縞模様のそれぞれの角が抽出されるため、多数の特徴点が高密度で抽出されることになる。ゼブラも同様である。このように高密度で抽出された特徴点は、連結画像の両端のギザギザ領域と同じく対応点の誤認識につながる。横断歩道やゼブラの除去処理には、特徴点が高密度で多数抽出される領域を予め排除しておくことにより、対応点の誤認識を低減させるという目的がある。
Next, the CPU performs edge thickening processing (step S213).
FIG. 22 is an explanatory diagram of an example of edge thickening processing. FIG. 22A shows an example of a road surface sign. On the road, a plurality of lanes divided by a plurality of lane boundary lines have a pedestrian crossing in the vertical direction near the center. The median strip is zebra.
A part of the pedestrian crossing is enlarged and shown in the upper part of FIG. In a striped pattern such as a pedestrian crossing, the corners of the striped pattern are easily extracted as feature points, as indicated by the crosses in the enlarged view. Although an example in which only one piece is extracted is shown in the enlarged view, since each corner of the striped pattern is extracted, a large number of feature points are extracted with high density. The same goes for zebra. The feature points extracted at a high density in this way lead to erroneous recognition of corresponding points in the same manner as the jagged areas at both ends of the connected image. The purpose of removing the pedestrian crossing and the zebra is to reduce erroneous recognition of corresponding points by eliminating in advance regions where a large number of feature points are extracted in high density.
図２２（ｂ）には、横断歩道に対してエッジを抽出した状態を示した。エッジ抽出によって、横断歩道の縞模様の輪郭が抽出されることになる。この例では、ほぼ連続的な形状で縞模様が抽出されている状態を示しているが、連結画像の画質や、エッジ抽出の際の設定によっては、それぞれの線分が分断されたような状態で抽出されることもある。エッジ抽出された画像は、２値画像となっている。 FIG. 22B shows a state where edges are extracted from the pedestrian crossing. By the edge extraction, the outline of the striped pattern of the pedestrian crossing is extracted. In this example, a striped pattern is extracted with a nearly continuous shape, but depending on the image quality of the connected image and the settings for edge extraction, each line segment is broken. May be extracted. The edge extracted image is a binary image.
図２２（ｃ）は、抽出されたエッジに太らせ処理（膨脹処理とも言う）を施した例である。太らせ処理とは、処理対象となる画素に対して、その周囲８画素のいずれかに黒画素がある場合には、処理対象となる画素も黒に置換する処理である。こうすることによって、図示するように、黒画素によって構成される境界線の幅を太くすることができる。
図２２（ｄ）は、太らせ処理を更に施した例である。このように、太らせ処理を繰り返し施すと、横断歩道の縞模様同士が結合されるようになり、いずれ横断歩道全体が一つの面として認識されるようになる。ここでは、横断歩道を例示したが、ゼブラも同様である。
太らせ処理においては、横断歩道やゼブラが面領域として抽出されるよう、連結画像の解像度に応じて、エッジの太らせ量を予め設定しておけばよい。横断歩道およびゼブラの縞模様の間隔および線の幅は、同等であるため、双方を面領域として抽出するのに適した太らせ量は、比較的容易に設定可能である。
FIG. 22C shows an example in which the extracted edge is subjected to fattening processing (also referred to as expansion processing). The fattening process is a process of replacing a pixel to be processed with black when any of the surrounding eight pixels has a black pixel with respect to the pixel to be processed. By doing so, as shown in the figure, the width of the boundary line constituted by the black pixels can be increased.
FIG. 22D shows an example in which the fattening process is further performed. As described above, when the fattening process is repeatedly performed, the stripe patterns of the pedestrian crossing are combined and eventually the entire pedestrian crossing is recognized as one surface. Here, a pedestrian crossing is illustrated, but the same applies to zebras.
In the fattening process, an edge thickening amount may be set in advance according to the resolution of the connected image so that a pedestrian crossing or a zebra is extracted as a surface area. Since the intervals between the crosswalks and zebra stripes and the line widths are the same, the fattening amount suitable for extracting both as a surface area can be set relatively easily.
図２０に戻り、画像前処理について説明する。
ＣＰＵは、エッジの太らせ処理を行った後（ステップＳ２１３）、面積が閾値Ｓｔｈ以下となる領域を、解除する（ステップＳ２１４）。解除とは、抽出した領域から外すことを意味する。その後、ＣＰＵは解除されずに残った領域を連結画像から除去する（ステップＳ２１５）。例えば、横断歩道に対応する面領域の面積が、閾値Ｓｔｈを超える場合には、この面領域は抽出された状態のまま解除されずに残っているから、ステップＳ２１５の処理で除去されることになる。
Returning to FIG. 20, the image preprocessing will be described.
After performing the edge thickening process (step S213), the CPU releases the area whose area is equal to or smaller than the threshold value Sth (step S214). To release means to remove from the extracted area. Thereafter, the CPU removes the remaining area from the connected image without being released (step S215). For example, when the area of the surface area corresponding to the pedestrian crossing exceeds the threshold value Sth, the surface area remains in the extracted state without being released, and is therefore removed in the process of step S215. Become.
上述の閾値Ｓｔｈは、横断歩道およびゼブラから構成される面領域の面積よりも小さく、車線境界線その他の道路標示から構成される面領域の領域よりも小さい範囲で設定する。
道路標示のサイズは一定ではなく道路幅等によっても変動する。閾値Ｓｔｈは、道路標示のサイズの変化も考慮して設定することが好ましい。閾値Ｓｔｈは固定値である必要はなく、道路幅などに応じて、変化させてもよい。
また、閾値Ｓｔｈを半自動で設定するようにしてもよい。例えば、太らせ処理を終えた連結画像内で、オペレータが指定した領域の面積を基準として、その面積に所定の係数を乗じて閾値Ｓｔｈを設定するようにしてもよい。こうすることによって、道路標示の状態に応じて柔軟に閾値Ｓｔｈを設定可能となる利点がある。
The above-described threshold value Sth is set in a range smaller than the area of the surface area composed of the pedestrian crossing and the zebra and smaller than the area of the surface area composed of the lane boundary line and other road markings.
The size of the road markings is not constant and varies depending on the road width. The threshold value Sth is preferably set in consideration of a change in the size of the road marking. The threshold value Sth need not be a fixed value, and may be changed according to the road width or the like.
Further, the threshold value Sth may be set semi-automatically. For example, the threshold value Sth may be set by multiplying a predetermined coefficient by the area of the region designated by the operator as a reference in the connected image that has undergone the fattening process. By doing so, there is an advantage that the threshold value Sth can be set flexibly according to the state of the road marking.
閾値Ｓｔｈの設定値によっては、車線境界線など、横断歩道およびゼブラ以外の道路標示が連結画像から除去される可能性もある。しかし、画像前処理は、対応点の誤認識を避けるために、誤認識を生じやすい特徴点を含む部分を予め除去しておくための処理であるから、横断歩道およびゼブラ以外の道路標示が、多少、連結画像から除去されることがあったとしても構わない。位置合わせに支障がない程度、つまり数十メートルに１点程度の特徴点を抽出できるだけの道路標示が連結画像内に残っていれば足りるからである。 Depending on the set value of the threshold Sth, road markings other than the pedestrian crossing and the zebra, such as the lane boundary line, may be removed from the connected image. However, since image preprocessing is a process for removing in advance parts including feature points that are likely to cause misrecognition in order to avoid misrecognition of corresponding points, road markings other than pedestrian crossings and zebras, It may be removed from the connected image to some extent. This is because it is sufficient that road markings that can extract only one feature point in several tens of meters are not present in the connected image.
図２３は面領域の除去例を示す説明図である。図２３（ａ）は、連結画像に対して、エッジの抽出（図２２のステップＳ２１２）および太らせ処理（図２２のステップＳ２１３）を施した状態を示している。領域Ａ２３は、横断歩道に対応する面領域である。領域Ｍ２３は、車線の進行方向規制を示す矢印に対応する面領域である。
図２３（ｂ）は、図２２のステップＳ２１４の処理を施した状態、つまり閾値Ｓｔｈ以下の領域を解除した状態を示している。この例では、横断歩道に対応する領域Ａ２３は解除されずに残っている。矢印に対応する領域Ｍ２３は面積が小さいため、解除されている。領域Ｍ２３以外の矢印や車線境界線の一部も、同様に解除されている。停止線や車線境界線の中には、抽出されたままのものも存在するが、先に説明した通り、この状態で処理を継続しても構わない。
図２３（ｃ）は、図２２のステップＳ２１５の処理を施した状態、つまり抽出されている画像を除去した状態を示している。この処理によって、横断歩道の領域Ａ２３が除去されることが分かる。同様に、車線境界線や停止線の一部に対応する部分も除去されている。しかし、車線境界線の一部や矢印などの道路標示は除去されずに残っているため、これらのエッジに基づいて特徴点の抽出が可能な状態となっている。
FIG. 23 is an explanatory view showing an example of removing a surface area. FIG. 23A shows a state in which edge extraction (step S212 in FIG. 22) and fattening processing (step S213 in FIG. 22) are performed on the connected image. Area A23 is a surface area corresponding to the pedestrian crossing. A region M23 is a surface region corresponding to an arrow indicating lane travel direction regulation.
FIG. 23B shows a state in which the process of step S214 in FIG. In this example, the area A23 corresponding to the pedestrian crossing remains without being released. The area M23 corresponding to the arrow is released because the area is small. Arrows other than the region M23 and a part of the lane boundary are also released in the same manner. Some stop lines and lane boundary lines are still extracted, but as described above, the process may be continued in this state.
FIG. 23C shows a state where the process of step S215 of FIG. 22 is performed, that is, a state where the extracted image is removed. It can be seen that this process removes the crosswalk area A23. Similarly, portions corresponding to a part of the lane boundary line and the stop line are also removed. However, since part of the lane boundary line and road markings such as arrows remain without being removed, feature points can be extracted based on these edges.
このように画像前処理を施すことによって、対応点の誤認識を招きやすい部分、即ち特徴点が高密度で多数抽出されやすい部分を予め連結画像から除去することができる。また、ギザギザ領域の除去処理（図２０のステップＳ２１１）には、連結画像両端の位置精度が低い部分を除去しておくことによって、位置精度が低い特徴点が抽出されるのを回避できるという利点もある。 By performing image preprocessing in this way, it is possible to remove in advance from the connected image portions that tend to cause erroneous recognition of corresponding points, that is, portions where many feature points are likely to be extracted at high density. Further, in the jagged region removal process (step S211 in FIG. 20), it is possible to avoid extracting feature points with low position accuracy by removing portions with low position accuracy at both ends of the connected image. There is also.
Ｄ２．処理領域設定：
図２４は処理領域設定の様子を模式的に示す説明図である。
本実施例では、先に説明した通り、メッシュに分けて特徴点の自動抽出を行う。図２４の太線で示した外枠ＭＥ２４が、メッシュを表している。メッシュ内に、処理対象となる連結画像Ｒ２４を模式的に示した。
特徴点の自動抽出は、メッシュ内に設定された処理領域ＰＡ２４（図中のハッチングを付した領域）を単位として行う。この例では、図示する通り、メッシュＭＥ２４を、７×７のマスに分割し、３×３の配列で処理領域ＰＡ２４を設定した。
本実施例では、処理領域ＰＡ２４の位置を順次、移動させながら処理を行う。図２４（ａ）〜図２４（ｆ）には処理領域ＰＡ２４の移動例を示した。図２４（ａ）〜図２４（ｃ）に示すように、メッシュＭＥ２４内の最下段から３段のマスを用いつつ、１マスずつ右側に処理領域ＰＡ２４を移動させる。図２４（ｃ）の後も、メッシュＭＥ２４の右端に処理領域ＰＡ２４が到達するまで、同様に移動させる。
次に、図２４（ｄ）〜図２４（ｆ）に示すように、メッシュＭＥ２４内の下から２〜４段目のマスを用いつつ、１マスずつ右側に処理領域ＰＡ２４を移動させる。図２４（ｆ）の後も、メッシュＭＥ２４の右端に処理領域ＰＡ２４が到達するまで、同様に移動させる。
D2. Processing area setting:
FIG. 24 is an explanatory diagram schematically showing how processing areas are set.
In this embodiment, as described above, feature points are automatically extracted by being divided into meshes. An outer frame ME24 indicated by a thick line in FIG. 24 represents a mesh. A connected image R24 to be processed is schematically shown in the mesh.
The feature points are automatically extracted in units of the processing area PA24 (hatched area in the figure) set in the mesh. In this example, as shown in the figure, the mesh ME 24 is divided into 7 × 7 cells, and the processing area PA 24 is set in a 3 × 3 array.
In the present embodiment, the processing is performed while sequentially moving the position of the processing area PA24. FIGS. 24A to 24F show examples of movement of the processing area PA24. As shown in FIGS. 24A to 24C, the processing area PA24 is moved to the right by one cell while using three cells from the bottom in the mesh ME24. After FIG. 24C, the movement is similarly performed until the processing area PA24 reaches the right end of the mesh ME24.
Next, as shown in FIGS. 24D to 24F, the processing area PA24 is moved to the right by one square while using the second to fourth stage squares from the bottom in the mesh ME24. After FIG. 24F, the movement is similarly performed until the processing area PA24 reaches the right end of the mesh ME24.
このように処理領域ＰＡ２４を徐々に移動させると、連結画像Ｒ２４と処理領域ＰＡ２４との位置関係を相対的に変化させることができる。図２４（ａ）では、処理領域ＰＡ２４内に連結画像Ｒ２４は、わずかしか存在していない。この状態では、位置合わせを精度良く行うのに十分な対応点を抽出することはできない。一方、図２４（ｃ）では、処理領域ＰＡ２４内に、連結画像Ｒ２４が十分に含まれている。従って、位置合わせを精度良く行うに足りるだけの対応点を抽出することが可能である。
処理領域の設定は、位置合わせ用の対応点を設定するために行う処理である。つまり、図２４（ａ）〜図２４（ｆ）に示す処理領域ＰＡ２４は、特徴点の抽出、対応点の設定に用いられるだけであり、処理領域ＰＡ２４を単位として連結画像Ｒ２４の移動処理が行われる訳ではない。従って、図２４（ａ）に示すように、処理領域ＰＡ２４内に連結画像Ｒ２４が十分に存在せず、特徴点を十分に抽出できない位置関係となる場合が生じたとしても、他の位置関係（例えば、図２４（ｃ））で、十分に特徴点の抽出、対応点の設定ができれば、位置合わせ処理は支障なく行うことができる。
連結画像Ｒ２４は、道路の形状およびメッシュＭＥ２４との相対的な位置関係に応じて、処理領域ＰＡ２４との位置関係が変化する。従って、処理領域ＰＡ２４を予め固定したサイズ、位置で用いると、処理対象となる道路に応じて、対応点の抽出に適した位置関係となったり、不適切な位置関係となったりする。これに対し、処理領域ＰＡ２４を移動させる場合には、いずれかの位置関係では特徴点の抽出を適切に行うことが可能となる。従って、道路とメッシュＭＥ２４との位置関係に依らず、安定的に特徴点を抽出することができる利点がある。
When the processing area PA24 is gradually moved in this manner, the positional relationship between the connected image R24 and the processing area PA24 can be relatively changed. In FIG. 24A, there are only a few connected images R24 in the processing area PA24. In this state, it is not possible to extract enough corresponding points to perform alignment with high accuracy. On the other hand, in FIG. 24C, the connected image R24 is sufficiently included in the processing area PA24. Therefore, it is possible to extract corresponding points that are sufficient to perform alignment with high accuracy.
The process area setting is a process performed to set corresponding points for alignment. That is, the processing area PA24 shown in FIGS. 24A to 24F is only used for extracting feature points and setting corresponding points, and the connected image R24 is moved in units of the processing area PA24. It ’s not. Therefore, as shown in FIG. 24A, even if there is a case in which there is a case where the connected image R24 does not sufficiently exist in the processing area PA24 and the feature points cannot be sufficiently extracted, For example, in FIG. 24C, if the feature points can be sufficiently extracted and the corresponding points can be set, the alignment process can be performed without any trouble.
The positional relationship between the connected image R24 and the processing area PA24 changes according to the shape of the road and the relative positional relationship with the mesh ME24. Therefore, when the processing area PA24 is used with a fixed size and position, the positional relationship is suitable for extracting corresponding points or inappropriate depending on the road to be processed. On the other hand, when the processing area PA24 is moved, feature points can be appropriately extracted in any positional relationship. Therefore, there is an advantage that feature points can be stably extracted regardless of the positional relationship between the road and the mesh ME24.
図２５は処理領域の設定例を示す説明図である。図２４では、処理領域が順次、移動する様子を示したが、図２５では、この処理領域を方眼状に配置した状態を例示した。図２５（ｂ）は、図２５（ａ）に対して処理領域を相対的に右側に移動した状態を表している。
図２５（ａ）では、処理領域Ｔ２５１、Ｔ２５２には、連結画像がごくわずかしか含まれておらず、対応点を精度良く設定することができない状態となっている。これに対し、処理領域が図２５（ｂ）よりも右側にずれた図２５（ｂ）の状態では、図２５（ａ）で処理領域Ｔ２５１、Ｔ２５２に分属していた画像が、一つの処理領域Ｔ２５３に含まれる。従って、処理領域Ｔ２５３からは、対応点を良好に設定することが可能となる。
このように、処理領域を連結画像に対して相対的に移動させることによって、道路とメッシュとの位置関係に依らず、安定的に特徴点の抽出、対応点の設定を行うことが可能となる。
FIG. 25 is an explanatory diagram showing an example of setting a processing area. FIG. 24 shows a state in which the processing areas move sequentially, but FIG. 25 illustrates a state in which the processing areas are arranged in a grid shape. FIG. 25B shows a state in which the processing area is moved to the right relative to FIG.
In FIG. 25A, the processing regions T251 and T252 contain very few connected images, and the corresponding points cannot be set with high accuracy. On the other hand, in the state of FIG. 25B in which the processing area is shifted to the right side of FIG. 25B, the images belonging to the processing areas T251 and T252 in FIG. Included in T253. Accordingly, the corresponding points can be set favorably from the processing region T253.
Thus, by moving the processing region relative to the connected image, it is possible to stably extract feature points and set corresponding points regardless of the positional relationship between the road and the mesh. .
Ｄ３．対応点フィルタリング処理：
図２６は対応点フィルタリング処理を示す説明図である。
図２６（ａ）には、基準パスＢＰ２６および標準パスＮＰ２６にそれぞれ沿った連結画像を示した。図中の□印は、それぞれのパスの連結画像に対して設定された対応点を表している。矢印は、それぞれの対応点に基づいて定まる移動ベクトルである。つまり、対応点について、標準パスＮＰ２６１の連結画像の位置を基準パスＢＰ２６に合わせるための移動量を表している。
移動ベクトルは、標準パスＮＰ２６１の対応点を始点とし、基準パスＢＰ２６の対応点を終点とするベクトルである。図の例では、このようにして移動ベクトルを設定した結果、矢印Ａ２６のみが左向きとなり、他の移動ベクトルは右向きとなっていることがわかる。図中には他の対応点も存在するが、図の煩雑化を回避するため、４つの対応点についてのみ移動ベクトルを示した。
D3. Corresponding point filtering processing:
FIG. 26 is an explanatory diagram showing the corresponding point filtering process.
FIG. 26A shows the connected images along the reference path BP26 and the standard path NP26. The squares in the figure represent corresponding points set for the connected images of the respective paths. An arrow is a movement vector determined based on each corresponding point. That is, the movement amount for matching the position of the connected image of the standard path NP261 to the reference path BP26 for the corresponding point.
The movement vector is a vector having a corresponding point of the standard path NP261 as a start point and a corresponding point of the reference path BP26 as an end point. In the example of the figure, it can be seen that as a result of setting the movement vector in this way, only the arrow A26 is directed leftward, and the other movement vectors are directed rightward. Although there are other corresponding points in the figure, the movement vectors are shown only for four corresponding points in order to avoid complication of the figure.
図２６（ｂ）は、図２６（ａ）の状態で位置合わせを行った結果を示す説明図である。移動ベクトルに従って、標準パスＮＰ２６１の各点および路面テクスチャを移動する。標準パスＮＰ２６１上で、対応点と対応点の間の点については、移動ベクトルを補間して、各点での移動ベクトルを設定する。矢印Ａ２６の移動ベクトルのみが他の移動ベクトルと方向が異なっているため、補間した各点の移動ベクトルも不自然に変化する。この結果、図２６（ｂ）の領域Ｂ２６に示すように、位置合わせ後のパスが不自然に屈曲してしまう。また、横断歩道の縞模様がずれていることから分かる通り、連結画像同士もきちんと位置合わせされてはいない。
このような現象は、矢印Ａ２６で示した移動ベクトルを用いて位置合わせを行ったことが原因である。従って、かかる現象を回避するためには、予め矢印Ａ２６に対応する対応点を排除しておくことが好ましい。このように、適切な位置合わせを実現するために、用いるべき対応点を取捨選択する処理を、対応点フィルタリング処理と呼ぶ。
FIG. 26B is an explanatory diagram showing a result of alignment performed in the state of FIG. Each point and road surface texture of the standard path NP261 are moved according to the movement vector. On the standard path NP261, for the points between the corresponding points, the movement vectors are set by interpolating the movement vectors. Since only the movement vector of the arrow A26 is different in direction from the other movement vectors, the movement vector of each interpolated point also changes unnaturally. As a result, as shown in a region B26 in FIG. 26B, the path after alignment is bent unnaturally. In addition, as can be seen from the striped pattern of the crosswalk, the connected images are not properly aligned.
Such a phenomenon is caused by performing alignment using the movement vector indicated by the arrow A26. Therefore, in order to avoid such a phenomenon, it is preferable to eliminate corresponding points corresponding to the arrow A26 in advance. In this way, the process of selecting corresponding points to be used in order to realize appropriate alignment is called a corresponding point filtering process.
図２７は対応点フィルタリング処理のフローチャートである。自動位置合わせ処理（図１９）のステップＳ２６０に相当する処理である。
処理を開始するとＣＰＵは、対応点探索結果を入力する（ステップＳ２６１）。対応点は、各連結画像から抽出された特徴点同士を比較し、対応づけた点を言う。
FIG. 27 is a flowchart of the corresponding point filtering process. This is a process corresponding to step S260 of the automatic alignment process (FIG. 19).
When the process is started, the CPU inputs a corresponding point search result (step S261). Corresponding points refer to points where feature points extracted from each connected image are compared with each other.
ＣＰＵは次に、路面テクスチャの両端領域の対応点を除去する（ステップＳ２６２）。図中にこの処理の内容を模式的に示した。
路面テクスチャＴＸ２７が配置された連結画像から、Ｐ２７１〜Ｐ２７４の対応点が設定されたとする。この処理では、パスを含む幅Ｗ２７の領域Ａ２７を規定し、この領域から外れる対応点を両端領域の対応点として除去するものとした。領域Ａ２７を規定する幅Ｗ２７は任意に設定可能である。幅Ｗ２７を大きくとれば、両端領域の対応点を十分に排除することができないし、幅Ｗ２７を小さくとれば、ほとんどの対応点が除去されてしまい、位置合わせに使用する対応点を十分に残すことができなくなる。幅Ｗ２７は、これらの両面を考慮して、任意の値を設定すればよい。
また、幅Ｗ２７は固定値とする必要はなく、例えば、道路幅に応じて変化させてもよい。また、道路幅の○％というように、道路幅を基準とする値としてもよい。
Next, the CPU removes corresponding points in both end regions of the road surface texture (step S262). The contents of this processing are schematically shown in the figure.
Assume that the corresponding points P271 to P274 are set from the connected image in which the road surface texture TX27 is arranged. In this process, a region A27 having a width W27 including a path is defined, and corresponding points that deviate from this region are removed as corresponding points in both end regions. The width W27 that defines the region A27 can be arbitrarily set. If the width W27 is increased, the corresponding points in both end regions cannot be sufficiently eliminated, and if the width W27 is decreased, most of the corresponding points are removed, leaving sufficient corresponding points used for alignment. I can't do that. The width W27 may be set to an arbitrary value in consideration of these two surfaces.
Further, the width W27 does not need to be a fixed value, and may be changed according to the road width, for example. Moreover, it is good also as a value on the basis of road width like (circle)% of road width.
次に、ＣＰＵは統計的に外れる対応点を除去する（ステップＳ２６３）。本実施例では、各移動ベクトルの向きおよび大きさが統計的に外れているものを除去するものとした。
図中に処理例を示した。パスＮＰ２７に沿って、各対応点ごとに移動ベクトルＱ２７１〜Ｑ２７５が得られているとする。下側に、各移動ベクトルの大きさおよび向きをグラフにして示した。パスＮＰ２７の上向きを正、下向きを負として向きを表すとともに、大きさをグラフの高さで表した。
図示する通り、移動ベクトルＱ２７２は負の向きとなり、他の移動ベクトルＱ２７１、Ｑ２７３〜Ｑ２７５は正の向きとなる。また、移動ベクトルＱ２７１，Ｑ２７３，Ｑ２７４はほぼ同じ大きさであり、移動ベクトルＱ２７５は他の移動ベクトルよりも大きい。ＣＰＵは、これらの結果に基づき、向きが異なる移動ベクトルＱ２７２および大きさが異なる移動ベクトルＱ２７５を除去する。
向きについては、図中の例のように正負で評価する他、パスＮＰ２７の進行方向を基準とする角度で評価してもよい。
Next, the CPU removes corresponding points that deviate statistically (step S263). In this embodiment, the movement vectors whose direction and size are statistically deviated are removed.
An example of processing is shown in the figure. It is assumed that movement vectors Q271 to Q275 are obtained for each corresponding point along the path NP27. On the lower side, the magnitude and direction of each movement vector are shown in a graph. The direction of the path NP27 was positive, the downward direction was negative, and the direction was represented, and the size was represented by the height of the graph.
As illustrated, the movement vector Q272 has a negative direction, and the other movement vectors Q271 and Q273 to Q275 have a positive direction. Further, the movement vectors Q271, Q273, and Q274 have substantially the same size, and the movement vector Q275 is larger than the other movement vectors. Based on these results, the CPU removes the movement vector Q272 having a different direction and the movement vector Q275 having a different size.
The direction may be evaluated by positive and negative as in the example in the figure, or may be evaluated by an angle based on the traveling direction of the path NP27.
統計的な除去を行う際、除去するか否かの判断基準は任意に設定可能である。例えば、移動ベクトルの向きおよび大きさの各平均値との偏差が所定値以上のものを除去するようにしてもよいし、この時の所定値は任意の値としてもよいし、標準偏差を用いて設定してもよい。 When performing statistical removal, a criterion for determining whether or not to remove can be arbitrarily set. For example, it is possible to remove those whose deviation from the average value of the direction and size of the movement vector is greater than or equal to a predetermined value. The predetermined value at this time may be an arbitrary value, or a standard deviation is used. May be set.
統計的な除去を終えると、ＣＰＵはオペレータの操作に従って、標示（ペイント）近傍の対応点を選択する処理を行う（ステップＳ２６４）。ステップＳ２６２、Ｓ２６３の処理で対応点のフィルタリングが十分に行われている場合には、この処理は省略しても差し支えない。
図中には選択例を示した。対応点Ｒ２７１，Ｒ２７２は標示とは無関係の点である。対応点Ｒ２７３、Ｒ２７４は、それぞれ標示の角である。本実施例では、これらの対応点Ｒ２７１〜Ｒ２７４は自動位置合わせ処理（図１９）のステップＳ２５０で設定されている。
オペレータは、設定された対応点ＰＲ２７１〜Ｒ２７４が表示された画面内で、マウス等のポインティングデバイスによって使用する対応点を選択する。例えば、対応点Ｒ２７１、Ｒ２７２は、標示と無関係の点であるため、オペレータは連結画像間で、適切に対応関係が設定されているか否かを判断しづらい。そこで、オペレータは、このような点については位置合わせに使用する対応点の候補から排除する。一方、対応点Ｒ２７３、Ｒ２７４は、道路標示の角であるため、連結画像間で適切に対応関係が設定されていることを比較的容易に確認することができる。そこで、オペレータは、対応点Ｒ２７３、Ｒ２７４について、対応関係の適否を判断し、適切に対応関係が設定されていると判断した場合には、位置合わせで使用する候補として選択する。
When the statistical removal is completed, the CPU performs a process of selecting corresponding points in the vicinity of the marking (painting) according to the operation of the operator (step S264). If the corresponding points are sufficiently filtered in the processes of steps S262 and S263, this process may be omitted.
An example of selection is shown in the figure. Corresponding points R271 and R272 are unrelated to the marking. Corresponding points R273 and R274 are marking corners. In the present embodiment, these corresponding points R271 to R274 are set in step S250 of the automatic alignment process (FIG. 19).
The operator selects a corresponding point to be used by a pointing device such as a mouse on the screen on which the set corresponding points PR271 to R274 are displayed. For example, since the corresponding points R271 and R272 are points unrelated to the marking, it is difficult for the operator to determine whether or not the corresponding relationship is appropriately set between the connected images. Therefore, the operator excludes such points from the corresponding point candidates used for alignment. On the other hand, since the corresponding points R273 and R274 are corners of road markings, it can be relatively easily confirmed that the corresponding relationship is appropriately set between the connected images. Therefore, the operator determines whether or not the corresponding relationship is appropriate for the corresponding points R273 and R274, and if it is determined that the corresponding relationship is appropriately set, selects the candidate for use in alignment.
このようにオペレータが目視確認して対応点を指定可能とすることにより、対応点の誤認識を抑制でき、位置精度が高いと考えられる適切な対応点を位置合わせに利用することが可能となる。
本実施例では、ＣＰＵによって自動的に設定された対応点の中から、位置合わせに使用するものを選択する例を示した。この画面内で、オペレータがポインティングデバイスを操作することで、新たな対応点を指定可能としてもよい。
In this way, by allowing the operator to visually check and specify the corresponding point, it is possible to suppress erroneous recognition of the corresponding point, and it is possible to use an appropriate corresponding point considered to have high position accuracy for alignment. .
In the present embodiment, an example is shown in which one to be used for alignment is selected from the corresponding points automatically set by the CPU. In this screen, the operator may designate a new corresponding point by operating the pointing device.
Ｅ．効果：
以上で説明した実施例の道路面撮影システム１００および路面標示地図生成装置２００によれば、道路を走行しながら取得したフレーム画像を正射変換して得られた路面テクスチャを配置することにより、走行軌跡（パス）に沿って位置精度のよい連結画像を得ることができる。更に、複数のパスに沿って得られた連結画像同士を、位置合わせして合成することにより、道路全体の路面画像を得ることができる。この際、画像を撮影した際の各パスの位置精度が最も高いものを基準パスとして、他のパスをこの基準パスに合わせる方法を採ることにより、全体の位置精度を確保しつつ路面画像を生成することができる。
本実施例では、各パスの連結画像は、路面テクスチャを配置するまでに留め、これらを一枚の画像として合成していない。従って、路面テクスチャ単位で配置を平行移動することによって、複数パスの連結画像を容易に合成可能である。
E. effect:
According to the road surface photographing system 100 and the road marking map generating device 200 of the embodiment described above, the road surface texture obtained by orthogonal transformation of the frame image acquired while traveling on the road is arranged, thereby driving. A connected image with high positional accuracy can be obtained along a trajectory (path). Furthermore, a road surface image of the entire road can be obtained by aligning and synthesizing connected images obtained along a plurality of paths. At this time, a road surface image is generated while ensuring the overall position accuracy by adopting a method that uses the path with the highest position accuracy of each path when taking an image as a reference path and aligning other paths with this reference path. can do.
In the present embodiment, the connected images of the respective paths are limited until the road surface texture is arranged, and these are not combined as a single image. Therefore, it is possible to easily synthesize a multi-pass connected image by translating the arrangement in units of road surface texture.
本実施例では、各パスの連結画像の生成、および複数パスの連結画像の合成のいずれの処理も、路面テクスチャに対するアフィン変換を施す必要がなく、単純な平行移動で行う。従って、複雑な画像処理に伴う画質の劣化を回避することができ、路面標示が鮮明な状態で表示された路面画像を得ることが可能である。また、平行移動で行うため、路面テクスチャ内の代表点を基準とする相対的な座標系は、連結画像の生成および合成の前後で維持される。この結果、代表点の絶対位置座標が得られれば、路面テクスチャ内の各点の絶対位置座標を容易に取得することが可能となり、路面標示の絶対位置座標を取得することも可能となる。 In this embodiment, both the generation of the connected image of each path and the synthesis of the combined images of a plurality of paths do not need to perform affine transformation on the road surface texture, and are performed by simple parallel movement. Therefore, it is possible to avoid deterioration in image quality due to complicated image processing, and to obtain a road surface image displayed with a clear road marking. Further, since the translation is performed by parallel movement, a relative coordinate system based on the representative point in the road texture is maintained before and after the generation and synthesis of the connected images. As a result, if the absolute position coordinates of the representative point are obtained, the absolute position coordinates of each point in the road texture can be easily obtained, and the absolute position coordinates of the road marking can also be obtained.
本実施例では、連結画像を構成する複数の路面テクスチャが重なっている領域では、生成された路面画像に対して、透明化ポリゴンを設定可能である。こうすることにより、重なり合っている路面テクスチャに含まれる路面標示の中で、最も鮮明なものを有効活用することが可能となる。従って、路面テクスチャを合成して得られる路面画像の画質を向上させることが可能である。 In the present embodiment, a transparent polygon can be set for a generated road surface image in an area where a plurality of road surface textures constituting a connected image overlap. By doing so, it becomes possible to effectively utilize the clearest road marking included in the overlapping road surface texture. Therefore, it is possible to improve the image quality of the road surface image obtained by synthesizing the road surface texture.
更に、本実施例では、対応点を自動的に設定し、位置合わせを行うことが可能であるため、オペレータの負荷を軽減することができる。また、特徴点の抽出に先立って画像前処理を行うことにより、位置精度の悪い特徴点や、対応関係に誤認識が生じやすい特徴点を予め排除することができるため、対応点の設定精度を向上することができる。また、対応点の設定後に、フィルタリングを行うことによって、不適切に設定された対応点を排除することができ、位置合わせの精度向上を図ることもできる。 Furthermore, in this embodiment, it is possible to automatically set corresponding points and perform alignment, so that the burden on the operator can be reduced. In addition, by performing image preprocessing prior to feature point extraction, feature points with poor positional accuracy and feature points that are likely to be erroneously recognized in correspondence can be excluded in advance. Can be improved. Further, by performing filtering after setting the corresponding points, it is possible to eliminate the corresponding points set inappropriately, and to improve the alignment accuracy.
以上、本発明の種々の実施例について説明したが、本発明はこれらの実施例に限定されず、その趣旨を逸脱しない範囲で種々の構成を採ることができることはいうまでもない。
例えば、連結画像は、路面テクスチャを合成した一枚の画像として生成してもよい。この場合、複数パスの合成を行う際には、連結画像を路面テクスチャに相当する複数の領域に分割した上で、領域ごとに平行移動すればよい。
本実施例では、車両に搭載したビデオカメラで撮影した画像を利用する例を示したが、車両に限らず自転車その他の種々の移動体を利用可能であり、歩行しながら撮影する方法を採っても良い。
As mentioned above, although the various Example of this invention was described, it cannot be overemphasized that this invention is not limited to these Examples, and can take a various structure in the range which does not deviate from the meaning.
For example, the connected image may be generated as a single image obtained by combining road textures. In this case, when synthesizing a plurality of paths, the connected image may be divided into a plurality of regions corresponding to the road texture, and then translated for each region.
In this embodiment, an example of using an image taken with a video camera mounted on a vehicle is shown. However, not only a vehicle but also various other moving bodies can be used, and a method of taking a picture while walking is adopted. Also good.
１００…道路面撮影システム
１１０…位置計測部
１１０…計測データ
１１２…コントローラ
１１４…ＧＰＳ
１１４Ａ…アンテナ
１１６…ＩＭＵ
１１８…ＤＭＩ
１２０…ビデオカメラ
１３０…記録装置
１４０…ハードディスク
１４２…画像データ
１４４…同期データ
１４６…計測データ
１５０…基準局データ
２００…路面標示地図生成装置
２０１…主制御部
２０２…コマンド入力部
２０３…表示制御部
２０４…データ入力部
２０５…軌跡データ算出部
２０６…画像変換部
２０７…１パス画像合成部
２１０ａ…軌跡データ
２１０ｂ…路面軌跡データ
２１０ｃ…路面テクスチャ
２１０ｄ…連結画像
２１０ｅ…道路画像
２１０ｆ…道路画像用登録データ
２１０ｇ…軌跡用登録データ
２１０ｃ…データ（路面テクスチャ
２１０…処理データ記憶部
２２０…位置合わせ処理部
２２１…透明化ポリゴン設定部
２２２…自動位置合わせ処理部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 ... Road surface imaging | photography system 110 ... Position measurement part 110 ... Measurement data 112 ... Controller 114 ... GPS
114A ... Antenna 116 ... IMU
118 ... DMI
DESCRIPTION OF SYMBOLS 120 ... Video camera 130 ... Recording apparatus 140 ... Hard disk 142 ... Image data 144 ... Synchronization data 146 ... Measurement data 150 ... Base station data 200 ... Road marking map generator 201 ... Main control part 202 ... Command input part 203 ... Display control part 204 ... Data input unit 205 ... Track data calculation unit 206 ... Image conversion unit 207 ... 1-pass image composition unit 210a ... Track data 210b ... Road surface track data 210c ... Road surface texture 210d ... Linked image 210e ... Road image 210f ... Registered data for road image 210g ... Registration data for locus 210c ... Data (road surface texture 210 ... Processing data storage unit 220 ... Alignment processing unit 221 ... Transparent polygon setting unit 222 ... Automatic alignment processing unit
Claims (12)
（ａ） 前記道路面を撮影する際の移動軌跡である複数のパスに沿って移動しながら前記標示を含む路面を撮影した連続画像の画像データと、該画像データの撮影位置を表す位置座標データとを入力する工程と、
（ｂ） 前記入力された画像データを構成する各フレーム画像を変換して、前記路面を真上から見た状態の正射画像を得る工程と、
（ｃ） 前記正射画像を前記位置座標データに基づいて、前記パス上に配置することにより、前記各パスの路面を表す連結画像を生成する工程と、
（ｄ） 前記複数のパスのうち２本以上のパスの連結画像に共通して撮影されている領域内で対応する対応点を、各連結画像の所定の特徴点を抽出する画像処理に基づいて特定する工程と、
（ｅ） 前記対応する対応点の位置が一致するように設定された移動ベクトルに基づいて、前記各パスを構成する各領域ごとに平行移動して、前記複数のパスにまたがる前記道路面の合成画像を生成する工程とを備える生成方法。 A generation method for generating a road marking map including a marking given to a road surface by a computer,
(A) Image data of a continuous image obtained by photographing a road surface including the sign while moving along a plurality of paths which are movement trajectories when photographing the road surface, and position coordinate data representing a photographing position of the image data And a step of inputting
(B) converting each frame image constituting the input image data to obtain an orthogonal image in a state where the road surface is viewed from directly above;
(C) generating a connected image representing a road surface of each path by arranging the orthographic image on the path based on the position coordinate data;
(D) Based on image processing for extracting corresponding points corresponding to each other in an area that is photographed in common in a connected image of two or more passes among the plurality of passes. Identifying process;
(E) Based on a movement vector set so that the positions of the corresponding corresponding points coincide with each other, the road surface that spans the plurality of paths is synthesized by performing parallel movement for each region constituting each path. A generation method comprising: generating an image.
前記工程（ａ）は、前記位置座標データの精度の評価データを併せて入力し、
前記工程（ｅ）は、前記複数のパスのうち、前記評価データに基づいて位置精度が最も高いと評価されるパスを前記基準パスとして設定し、該基準パスに他のパスを合わせるように前記平行移動を行う生成方法。 The generation method according to claim 1, comprising:
In the step (a), the evaluation data of the accuracy of the position coordinate data is input together,
The step (e) sets, as the reference path, a path that is evaluated to have the highest position accuracy based on the evaluation data among the plurality of paths, and matches the other paths with the reference path. Generation method that performs translation.
前記工程（ｄ）は、前記連結画像を複数に分割し、該分割されたピースごとに前記画像処理を行って、前記対応点を特定する生成方法。 The generation method according to claim 1 or 2, comprising:
The step (d) is a generation method in which the connected image is divided into a plurality of pieces, the image processing is performed for each of the divided pieces, and the corresponding points are specified.
前記連結画像は、前記位置座標データに基づいて絶対座標系に配置されており、
前記工程（ｄ）は、絶対座標系において前記連結画像の位置とは無関係に設定された区画境界線に基づいて前記連結画像を分割する生成方法。 The generation method according to claim 3, comprising:
The connected image is arranged in an absolute coordinate system based on the position coordinate data,
The step (d) is a generation method in which the connected image is divided on the basis of a partition boundary set regardless of the position of the connected image in the absolute coordinate system.
前記工程（ｄ）は、複数通りの分割態様で、前記連結画像を分割し、各分割態様に対して前記対応点を特定する生成方法。 The generation method according to claim 3 or 4, wherein
The step (d) is a generation method in which the connected image is divided in a plurality of division modes and the corresponding points are specified for each division mode.
前記工程（ｄ）は、前記対応点を特定するための画像処理に先立って、前記連結画像内で前記特徴点の候補が所定以上の密度で存在する領域の画像を予め削除する工程を有する生成方法。 It is the production | generation method in any one of Claims 1-5, Comprising:
The step (d) includes a step of deleting, in advance, an image of a region where the feature point candidates exist at a density of a predetermined density or more in the connected image prior to image processing for specifying the corresponding points. Method.
前記工程（ｄ）は、前記対応点を特定するための画像処理に先立って、前記連結画像の両端の所定幅の領域の画像を予め削除する工程を有する生成方法。 It is the production | generation method in any one of Claims 1-5, Comprising:
The method (d) includes a step of deleting in advance an image of a predetermined width area at both ends of the connected image prior to image processing for specifying the corresponding point.
前記工程（ｄ）は、前記抽出された特徴点のうち、前記パスからの距離が所定値以上であるものを削除して前記対応点を特定する生成方法。 It is the production | generation method in any one of Claims 1-7, Comprising:
The step (d) is a generation method of identifying the corresponding points by deleting the extracted feature points whose distance from the path is a predetermined value or more.
前記工程（ｄ）は、更に、
（ｄ１） 前記複数のパスついて求められた複数組の対応点に基づき、該対応点の位置が一致するように、一方のパスを他方のパスに合わせるための移動ベクトルを求める工程と、
（ｄ２） 前記工程（ｄ１）で得られた複数の移動ベクトルのうち、方向または大きさが統計的に異常と判断されるものに対応する対応点を削除する工程とを供える生成方法。 It is the production | generation method in any one of Claims 1-8,
The step (d) further includes
(D1) obtaining a movement vector for matching one path to the other path based on a plurality of sets of corresponding points obtained for the plurality of paths so that the positions of the corresponding points coincide;
(D2) A generation method comprising: a step of deleting a corresponding point corresponding to one of the plurality of movement vectors obtained in the step (d1) whose direction or size is statistically determined to be abnormal.
前記工程（ｄ）は、更に、前記対応点を表示し、オペレータの操作に基づいて該対応点の一部を選択する選択指示を受け付け、該選択指示に従って前記工程（ｆ）で使用する対応点を特定する生成方法。 It is the production | generation method in any one of Claims 1-9, Comprising:
The step (d) further displays the corresponding points, receives a selection instruction for selecting a part of the corresponding points based on an operation of an operator, and uses the corresponding points used in the step (f) according to the selection instructions. The generation method to identify.
前記道路面を撮影する際の移動軌跡である複数のパスに沿って移動しながら前記標示を含む路面を撮影した連続画像の画像データと、該画像データの撮影位置を表す位置座標データとを入力する入力部と、
前記入力された画像データを構成する各フレーム画像を変換して、前記路面を真上から見た状態の正射画像を得る画像変換部と、
前記正射画像を前記位置座標データに基づいて、前記パス上に配置することにより、前記各パスの路面を表す連結画像を生成する連結画像生成部と、
前記複数のパスのうち２本以上のパスの連結画像に共通して撮影されている領域内で対応する対応点を、各連結画像の所定の特徴点を抽出する画像処理に基づいて特定する対応点特定部と、
前記対応する対応点の位置が一致するように設定された移動ベクトルに基づいて、前記各パスを構成する各領域ごとに平行移動して、前記複数のパスにまたがる前記道路面の合成画像を生成する合成画像生成部とを備える生成装置。 A generating device for generating a road marking map including a marking given to a road surface by a computer,
Input image data of a continuous image obtained by photographing a road surface including the sign while moving along a plurality of paths that are movement trajectories when photographing the road surface, and position coordinate data representing a photographing position of the image data. An input unit to
An image conversion unit that converts each frame image constituting the input image data and obtains an orthogonal image in a state in which the road surface is viewed from directly above;
A connected image generation unit that generates a connected image representing a road surface of each path by arranging the orthogonal image on the path based on the position coordinate data;
Corresponding points that identify corresponding points in a region that is captured in common among connected images of two or more passes among the plurality of passes based on image processing that extracts predetermined feature points of each connected image A point identification part;
Based on the movement vector set so that the positions of the corresponding corresponding points coincide with each other, a parallel image is generated for each area constituting each path, and a composite image of the road surface extending over the plurality of paths is generated. A generating apparatus comprising a composite image generating unit.
前記道路面を撮影する際の移動軌跡である複数のパスに沿って移動しながら前記標示を含む路面を撮影した連続画像の画像データと、該画像データの撮影位置を表す位置座標データとを入力する入力サブプログラムと、
前記入力された画像データを構成する各フレーム画像を変換して、前記路面を真上から見た状態の正射画像を得る画像変換サブプログラムと、
前記正射画像を前記位置座標データに基づいて、前記パス上に配置することにより、前記各パスの路面を表す連結画像を生成する連結画像生成サブプログラムと、
前記複数のパスのうち２本以上のパスの連結画像に共通して撮影されている領域内で対応する対応点を、各連結画像の所定の特徴点を抽出する画像処理に基づいて特定する対応点特定サブプログラムと、
前記対応する対応点の位置が一致するように設定された移動ベクトルに基づいて、前記各パスを構成する各領域ごとに平行移動して、前記複数のパスにまたがる前記道路面の合成画像を生成する合成画像生成サブプログラムとを備えるコンピュータプログラム。
A computer program for generating a road marking map including a marking applied to a road surface,
Input image data of a continuous image obtained by photographing a road surface including the sign while moving along a plurality of paths that are movement trajectories when photographing the road surface, and position coordinate data representing a photographing position of the image data. An input subprogram to
An image conversion subprogram that converts each frame image constituting the input image data and obtains an orthogonal image in a state in which the road surface is viewed from directly above;
A connected image generation subprogram for generating a connected image representing a road surface of each path by arranging the orthogonal image on the path based on the position coordinate data;
Corresponding points that identify corresponding points in a region that is captured in common among connected images of two or more passes among the plurality of passes based on image processing that extracts predetermined feature points of each connected image A point identification subprogram;
Based on the movement vector set so that the positions of the corresponding corresponding points coincide with each other, a parallel image is generated for each area constituting each path, and a composite image of the road surface extending over the plurality of paths is generated. A computer program comprising:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2008070215A JP5363752B2 (en) | 2008-03-18 | 2008-03-18 | Road marking map generation method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2008070215A JP5363752B2 (en) | 2008-03-18 | 2008-03-18 | Road marking map generation method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2009223220A true JP2009223220A (en) | 2009-10-01 |
| JP5363752B2 JP5363752B2 (en) | 2013-12-11 |
Family
ID=41240024
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2008070215A Expired - Fee Related JP5363752B2 (en) | 2008-03-18 | 2008-03-18 | Road marking map generation method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP5363752B2 (en) |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012112951A (en) * | 2010-11-20 | 2012-06-14 | Koh Young Technology Inc | Inspection method |
| WO2012118207A1 (en) * | 2011-03-03 | 2012-09-07 | 株式会社豊田中央研究所 | Local map generation device, local map generation system, global map generation device, global map generation system, and program |
| US20130190981A1 (en) * | 2012-01-17 | 2013-07-25 | LimnTech LLC | Roadway mark data acquisition and analysis apparatus, systems, and methods |
| JP2013156609A (en) * | 2012-02-01 | 2013-08-15 | Mitsubishi Electric Corp | Photomap creation system |
| JP2013200693A (en) * | 2012-03-23 | 2013-10-03 | Fujitsu Ltd | Program, information processing method, and information processing device |
| US9298991B2 (en) | 2012-01-17 | 2016-03-29 | LimnTech LLC | GPS-based machine vision roadway mark locator, inspection apparatus, and marker |
| JP2017010393A (en) * | 2015-06-24 | 2017-01-12 | 株式会社豊田中央研究所 | Map generation device and program |
| JP2017142204A (en) * | 2016-02-12 | 2017-08-17 | 三菱電機株式会社 | Point group positioning device and point group positioning program |
| US9784843B2 (en) | 2012-01-17 | 2017-10-10 | Limn Tech LLC | Enhanced roadway mark locator, inspection apparatus, and marker |
| CN109856657A (en) * | 2019-03-04 | 2019-06-07 | 陕西师范大学 | A kind of path recording method based on image transformation |
| JP2019109592A (en) * | 2017-12-15 | 2019-07-04 | 株式会社デンソー | System and method for generating road map |
| WO2019207631A1 (en) * | 2018-04-23 | 2019-10-31 | 三菱電機株式会社 | Information processing device, detection system, information processing method, and information processing program |
| CN112017262A (en) * | 2020-08-10 | 2020-12-01 | 当家移动绿色互联网技术集团有限公司 | Pavement marker generation method and device, storage medium and electronic equipment |
| US11261571B2 (en) | 2012-01-17 | 2022-03-01 | LimnTech LLC | Roadway maintenance striping control system |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6822906B2 (en) | 2017-06-23 | 2021-01-27 | 株式会社東芝 | Transformation matrix calculation device, position estimation device, transformation matrix calculation method and position estimation method |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0512430A (en) * | 1991-07-05 | 1993-01-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Map synthesizing method |
| JPH10105689A (en) * | 1996-09-27 | 1998-04-24 | Oki Electric Ind Co Ltd | Moving body movement detector |
| JPH11185018A (en) * | 1997-12-24 | 1999-07-09 | Olympus Optical Co Ltd | Image processor |
| WO2004008744A1 (en) * | 2002-07-12 | 2004-01-22 | Iwane Laboratories, Ltd. | Road and other flat object video plan-view developing image processing method, reverse developing image conversion processing method, plan-view developing image processing device, and reverse developing image conversion processing device |
| JP2005122315A (en) * | 2003-10-14 | 2005-05-12 | Kazuo Iwane | 3dcg composition device |
| JP3820428B2 (en) * | 2003-02-25 | 2006-09-13 | 名古屋市 | Road image composition method and composition apparatus |
| WO2006114955A1 (en) * | 2005-04-25 | 2006-11-02 | Geo Technical Laboratory Co., Ltd. | Imaging position analyzing method |
| JP2007249103A (en) * | 2006-03-20 | 2007-09-27 | Zenrin Co Ltd | Road image creation system, road image creation method, and road image compositing device |
| WO2008130219A1 (en) * | 2007-04-19 | 2008-10-30 | Tele Atlas B.V. | Method of and apparatus for producing road information |
| WO2009064172A1 (en) * | 2007-11-16 | 2009-05-22 | Tele Atlas B.V. | Method of and apparatus for producing lane information |
-
2008
- 2008-03-18 JP JP2008070215A patent/JP5363752B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0512430A (en) * | 1991-07-05 | 1993-01-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Map synthesizing method |
| JPH10105689A (en) * | 1996-09-27 | 1998-04-24 | Oki Electric Ind Co Ltd | Moving body movement detector |
| JPH11185018A (en) * | 1997-12-24 | 1999-07-09 | Olympus Optical Co Ltd | Image processor |
| WO2004008744A1 (en) * | 2002-07-12 | 2004-01-22 | Iwane Laboratories, Ltd. | Road and other flat object video plan-view developing image processing method, reverse developing image conversion processing method, plan-view developing image processing device, and reverse developing image conversion processing device |
| JP3820428B2 (en) * | 2003-02-25 | 2006-09-13 | 名古屋市 | Road image composition method and composition apparatus |
| JP2005122315A (en) * | 2003-10-14 | 2005-05-12 | Kazuo Iwane | 3dcg composition device |
| WO2006114955A1 (en) * | 2005-04-25 | 2006-11-02 | Geo Technical Laboratory Co., Ltd. | Imaging position analyzing method |
| JP2007249103A (en) * | 2006-03-20 | 2007-09-27 | Zenrin Co Ltd | Road image creation system, road image creation method, and road image compositing device |
| WO2008130219A1 (en) * | 2007-04-19 | 2008-10-30 | Tele Atlas B.V. | Method of and apparatus for producing road information |
| WO2009064172A1 (en) * | 2007-11-16 | 2009-05-22 | Tele Atlas B.V. | Method of and apparatus for producing lane information |
Cited By (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9092843B2 (en) | 2010-11-20 | 2015-07-28 | Koh Young Technology Inc. | Inspection method |
| JP2012112951A (en) * | 2010-11-20 | 2012-06-14 | Koh Young Technology Inc | Inspection method |
| WO2012118207A1 (en) * | 2011-03-03 | 2012-09-07 | 株式会社豊田中央研究所 | Local map generation device, local map generation system, global map generation device, global map generation system, and program |
| JP2012185202A (en) * | 2011-03-03 | 2012-09-27 | Toyota Central R&D Labs Inc | Local map generation device, global map generation device and program |
| US9103680B2 (en) | 2011-03-03 | 2015-08-11 | Kabushiki Kaisha Toyota Chuo Kenkyusho | Local map generating device, local map generating system, global map generating device, global map generating system, and program |
| US9784843B2 (en) | 2012-01-17 | 2017-10-10 | Limn Tech LLC | Enhanced roadway mark locator, inspection apparatus, and marker |
| US20130190981A1 (en) * | 2012-01-17 | 2013-07-25 | LimnTech LLC | Roadway mark data acquisition and analysis apparatus, systems, and methods |
| US8935057B2 (en) * | 2012-01-17 | 2015-01-13 | LimnTech LLC | Roadway mark data acquisition and analysis apparatus, systems, and methods |
| US9298991B2 (en) | 2012-01-17 | 2016-03-29 | LimnTech LLC | GPS-based machine vision roadway mark locator, inspection apparatus, and marker |
| US11261571B2 (en) | 2012-01-17 | 2022-03-01 | LimnTech LLC | Roadway maintenance striping control system |
| JP2013156609A (en) * | 2012-02-01 | 2013-08-15 | Mitsubishi Electric Corp | Photomap creation system |
| JP2013200693A (en) * | 2012-03-23 | 2013-10-03 | Fujitsu Ltd | Program, information processing method, and information processing device |
| JP2017010393A (en) * | 2015-06-24 | 2017-01-12 | 株式会社豊田中央研究所 | Map generation device and program |
| JP2017142204A (en) * | 2016-02-12 | 2017-08-17 | 三菱電機株式会社 | Point group positioning device and point group positioning program |
| JP2019109592A (en) * | 2017-12-15 | 2019-07-04 | 株式会社デンソー | System and method for generating road map |
| WO2019207631A1 (en) * | 2018-04-23 | 2019-10-31 | 三菱電機株式会社 | Information processing device, detection system, information processing method, and information processing program |
| JPWO2019207631A1 (en) * | 2018-04-23 | 2020-09-03 | 三菱電機株式会社 | Information processing equipment, detection systems, information processing methods, and information processing programs |
| CN109856657A (en) * | 2019-03-04 | 2019-06-07 | 陕西师范大学 | A kind of path recording method based on image transformation |
| CN109856657B (en) * | 2019-03-04 | 2022-06-21 | 陕西师范大学 | Path recording method based on image transformation |
| CN112017262A (en) * | 2020-08-10 | 2020-12-01 | 当家移动绿色互联网技术集团有限公司 | Pavement marker generation method and device, storage medium and electronic equipment |
| CN112017262B (en) * | 2020-08-10 | 2024-01-23 | 万物镜像(北京)计算机***有限公司 | Pavement marker generation method and device, storage medium and electronic equipment |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP5363752B2 (en) | 2013-12-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5363752B2 (en) | Road marking map generation method | |
| JP5324240B2 (en) | Road marking map generation method and road marking map generation device | |
| JP2009237901A (en) | Method of creating road marker map | |
| US11551331B2 (en) | Cut-line steering methods for forming a mosaic image of a geographical area | |
| EP2057585B1 (en) | Mosaic oblique images and methods of making and using same | |
| JP2009259215A (en) | Road surface marking map generation method | |
| JP2009223817A (en) | Method for generating road surface marked map | |
| US6768813B1 (en) | Photogrammetric image processing apparatus and method | |
| JP5389964B2 (en) | Map information generator | |
| US9230300B2 (en) | Method for creating a mosaic image using masks | |
| CN104123730A (en) | Method and system for remote-sensing image and laser point cloud registration based on road features | |
| US10650583B2 (en) | Image processing device, image processing method, and image processing program | |
| JP5281424B2 (en) | Road marking map generation method | |
| CN113834492A (en) | Map matching method, system, device and readable storage medium | |
| JP5339753B2 (en) | Road marking map generation method | |
| JP5285311B2 (en) | Road marking map generation method | |
| US10859377B2 (en) | Method for improving position information associated with a collection of images | |
| JPH10269347A (en) | Method for eliminating shade shadow element on geographic image, geographic image processor and recording medium | |
| Lavigne et al. | Automatic building detection and 3D shape recovery from single monocular electro-optic imagery | |
| WO2011047732A1 (en) | Method for identifying moving foreground objects in an orthorectified photographic image | |
| JPH09179967A (en) | Map data correcting method | |
| KR101438518B1 (en) | Archaeology Topography Information System | |
| JP2021018068A (en) | Position measurement data generating apparatus, position measuring apparatus, position measurement data generating method, and position measurement data generating program | |
| CN117994744A (en) | Image data processing method, image data processing device, storage medium and vehicle | |
| Mikhail | Multi-source feature extraction and visualization in urban environments |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20110311 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20121207 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20130205 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20130329 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20130514 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20130705 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20130820 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20130906 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |