JP2015184900A - 境界検出装置および境界検出方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1から図11を参照して、第1実施形態について説明する。本実施形態は、境界検出装置および境界検出方法に関する。図1は、本発明の実施形態に係る動作を示すフローチャート、図2は、実施形態に係る境界検出装置の概略構成を示すブロック図、図3は、画像データの一例を示す図、図4は、距離画像の一例を示す図、図5は、視差勾配方向の説明図、図6は、所定の画素領域の抽出方法を説明する図、図7は、視差勾配方向を示す他の図、図8は、上端領域の抽出結果の一例を示す図、図9は、下端領域の抽出結果の一例を示す図、図10は、直線当てはめ処理についての説明図、図11は、境界線の検出結果の一例を示す図である。
(参考文献1)A. Geiger, M. Roser and R. Urtasun, \Ecient large-scale stereo matching“, Proc. Asian Conf. on Computer Vision, Queenstown, New Zealand, November 2010.
φ(u,v)=tan−1[(d(u,v+Δ)−d(u,v−Δ))/(d(u+Δ,v)−d(u−Δ,v))]…(1)
なお、d(u,v)は、視差画像中の位置(u,v)にある画素の視差の値である。
Pu(u,v)=sin[φ(u+Δ,v)−φ(u−Δ,v)]…(2)
また、段差候補点抽出部13は、下記式(3)によって、下側画素Ptdの視差勾配方向φ(u,v+Δ)に対する上側画素Ptuの視差勾配方向φ(u,v−Δ)の変化量Pv(u,v)を算出する。
Pv(u,v)=sin[φ(u,v+Δ)−φ(u,v−Δ)]…(3)
CLL= Pu(u,v)+Pv(u,v)…(4)
CLR=−Pu(u,v)−Pv(u,v)…(5)
CRL=−Pu(u,v)+Pv(u,v)…(6)
CRR= Pu(u,v)−Pv(u,v)…(7)
左側画素Ptl:φ(u−Δ,v)=π/2
右側画素Ptr:φ(u+Δ,v)=π
上側画素Ptu:φ(u,v−Δ)=π/2
下側画素Ptd:φ(u,v+Δ)=π
Pu(u,v)=sin[π−π/2]=1…(8)
Pv(u,v)=sin[π−π/2]=1…(9)
これにより、第一スコアCLLの値は+2、第二スコアCLRの値は−2、第三スコアCRLの値は0、第四スコアCRRの値は0となる。
左側画素Ptl:φ(u−Δ,v)=π
右側画素Ptr:φ(u+Δ,v)=π/2
上側画素Ptu:φ(u,v−Δ)=π
下側画素Ptd:φ(u,v+Δ)=π/2
Pu(u,v)=sin[π/2−π]=−1…(10)
Pv(u,v)=sin[π/2−π]=−1…(11)
これにより、第一スコアCLLの値は−2、第二スコアCLRの値は+2、第三スコアCRLの値は0、第四スコアCRRの値は0となる。
左側画素Ptl:φ(u−Δ,v)=π/2
右側画素Ptr:φ(u+Δ,v)=0
上側画素Ptu:φ(u,v−Δ)=0
下側画素Ptd:φ(u,v+Δ)=π/2
Pu(u,v)=sin[0−π/2]=−1…(12)
Pv(u,v)=sin[π/2−0]=1…(13)
これにより、第一スコアCLLの値は0、第二スコアCLRの値は0、第三スコアCRLの値は+2、第四スコアCRRの値は−2となる。
左側画素Ptl:φ(u−Δ,v)=0
右側画素Ptr:φ(u+Δ,v)=π/2
上側画素Ptu:φ(u,v−Δ)=π/2
下側画素Ptd:φ(u,v+Δ)=0
Pu(u,v)=sin[π/2−0]=1…(14)
Pv(u,v)=sin[0−π/2]=−1…(15)
これにより、第一スコアCLLの値は0、第二スコアCLRの値は0、第三スコアCRLの値は−2、第四スコアCRRの値は+2となる。
図10を参照して、直線当てはめについて説明する。道路境界線検出部15は、各境界線7,8,22,23について、個別に直線当てはめ処理を適用する。すなわち、道路境界線検出部15は、左側の上側境界線8について、左上境界LLが割り当てられた段差候補点群を対象として直線当てはめを行う。道路境界線検出部15は、同様にして、左側の下側境界線7、右側の下側境界線23、上側境界線22のそれぞれについて、対応するラベルが付された段差候補点群を対象として直線当てはめを行う。本実施形態の道路境界線検出部15は、まず、下側境界線7,23について、直線および後述する二次曲線の当てはめを行う。
−10<s0<10…(16)
−1<s1<1…(17)
道路境界線検出部15は、曲線道路中の縁石に対応するため、二次曲線当てはめを行う。本実施形態の道路境界線検出部15は、下記[数4]で定義する関数f2(s)が最大となる二次曲線パラメータs={s0,s1,s2}を推定する。二次曲線パラメータs={s0,s1,s2}のうち、s0,s1についての初期値は、直線当てはめ時の最適値をそのまま用いるようにすればよい。新規のパラメータs2については、例えば、初期値0、値域−0.01<s2<0.01とされる。
1.1×f1max>f2max…(18)
1.1×f1max<f2max…(19)
(複数フレームの集約)
実施形態の第1変形例について説明する。各フレームで抽出された段差候補点にはノイズが多く含まれるため、複数フレームを集約してノイズを抑制することが有効である。そのため、減衰率αを設定し、以下の[数5]、[数6]に示す更新式により前時刻の勾配変化量Pu(t-1)(u,v)、Pv(t-1)(u,v)を重み付けて加算することが好ましい。更新式のαを小さすぎる値に設定すると、道路の曲率が変化する場合とピッチ角が変動する場合に望ましくない結果をもたらすことがある。減衰率αの値は、例えば、0.5とされる。
(フーリエ解析に基づく勾配計算)
実施形態の第2変形例について説明する。例えば、下記の参考文献2のように、解析信号を用い、大域的な勾配分布を考慮した勾配方向算出方式が用いられてもよい。視差勾配方向φは、例えば、以下の[数7]に示す式により求められる。この式のたたみ込み演算は、視差d(u,v)をu(またはv)方向に1次元FFTを実施し、正の周波数成分を2倍、負の周波数成分を0として、逆FFTを実施した結果の虚数部分を求める操作と等価である。
(ウィンドウサイズの変更)
実施形態の第3変形例について説明する。カメラ2,3からの距離に応じて、画像中における縁石段差の見かけの大きさが変化する。カメラ2,3から近い位置にある縁石は、画像中で大きく映り、遠い位置にある縁石は、画像中で小さく映る。これに対して、距離情報に基づいてウィンドウサイズ、すなわち着目画素Ptと周囲の各画素Ptl,Ptr,Ptu,Ptdとの距離Δが可変とされてもよい。距離情報は、例えば、着目画素Ptの視差値d(u,v)である。視差値dの値が小さい場合、視差値dの値が大きい場合よりも距離Δの値が小さくされる。これにより、適切なウィンドウサイズで視差勾配方向φの変化を検出することができ、より遠方まで精度よく段差候補点を抽出することが可能となる。距離Δは、距離情報の変化に応じて連続的に変化しても、段階的に変化してもよい。
(ウィンドウの回転)
実施形態の第4変形例について説明する。図12は、実施形態の第4変形例に係る視差画像を示す図、図13は、実施形態の第4変形例に係るウィンドウを示す図である。画像中において、画像横方向に対する境界線の傾きが小さくなった場合には、ウィンドウを回転させることも有効である。ウィンドウの回転は、上記のようにウィンドウサイズを変更することと組み合わせて実行されてもよい。図12に示すように、境界線7,8と画像横方向とのなす角度θが小さい場合、視差勾配方向φの変化を精度よく検出できない可能性がある。図6のように、右側画素Ptrと左側画素Ptlが共にu軸上の点である場合、2つの画素の何れかが下側境界線7と重なってしまうなど、視差勾配方向φの変化が適切に検出できない可能性がある。角度θが小さくなる状況としては、例えば、前方のカーブ路に配置された縁石を検出する場合が挙げられる。車両100の正面にカーブ路の縁石がある場合、上記の角度θが小さな角度となる。これにより、境界線7,8,22,23とu軸方向とのなす角度が小さな角度となりやすく、視差勾配方向φの変化が精度よく検出できない可能性がある。
実施形態の第5変形例について説明する。図14は、実施形態の第5変形例に係る説明図である。上記実施形態の段差面は、走路の路面に対する角度が直角あるいは略直角の段差面であった。境界検出装置1によって検出可能な段差面の角度は、これには限定されない。境界検出装置1は、例えば、走路の路面に対して所定の角度で傾斜している段差面を検出することも可能である。こうした段差面としては、例えば、土手等の法面が挙げられる。境界検出装置1は、法面の下端の境界線や、上端の境界線を検出することも可能である。
実施形態の第6変形例について説明する。上記実施形態では、画素領域が主として単一の画素で構成されているが、画素領域は複数画素のまとまりであってもよい。例えば、着目画素Ptが境界線7,8,22,23のいずれかであると判定された場合に、着目画素Ptに隣接する画素についても同じ境界線7,8,22,23を構成する画素であると判定されてもよい。言い換えると、複数の画素からなる画素領域の代表画素を着目画素Ptとした場合に、着目画素Ptが境界線7,8,22,23を構成する画素である場合、当該画素領域を構成する画素は全てその境界線7,8,22,23に含まれると判定されてもよい。
実施形態の第7変形例について説明する。上記実施形態のようにスコアCLL,CLR,CRL,CRRに基づいて段差候補点を抽出することに代えて、視差勾配方向φのなす角度をそれぞれ算出して、段差候補点を抽出するようにしてもよい。例えば、上側画素Ptuの視差勾配方向φと下側画素Ptdの視差勾配方向φとのなす角度の大きさが、(π/2)±所定角度の範囲内である場合、あるいは(3π/2)±所定角度の範囲内である場合、段差候補点としての第1条件を満たすものとする。また、左側画素Ptlの視差勾配方向φと右側画素Ptrの視差勾配方向φとのなす角度の大きさが、(π/2)±所定角度の範囲内である場合、あるいは(3π/2)±所定角度の範囲内である場合、段差候補点としての第2条件を満たすものとする。段差候補点としての第1条件および第2条件がそれぞれ成立する場合、着目画素Ptは段差候補点として抽出される。
実施形態の第8変形例について説明する。上記実施形態では、右カメラ2および左カメラ3によって撮像されたステレオ画像に基づいて視差画像が生成されたが、これに限らず、単眼のカメラによって撮像されたステレオ画像に基づいて視差画像が生成されてもよい。
実施形態の第9変形例について説明する。上記実施形態では、第一方向(例えば、u軸方向)と第二方向(例えば、v軸方向)とが直交していたが、第一方向と第二方向とは垂直に交わるものには限定されない。例えば、第二方向は、第一方向とほぼ直交する方向であってもよい。
2 右カメラ
3 左カメラ
4 路面領域
5 歩道領域(左側)
6 段差面領域(左側)
7 下側境界線(左側)
8 上側境界線(左側)
11 画像取得部
12 距離データ取得部
13 段差候補点抽出部
14 座標変換部
15 道路境界線検出部
20 歩道領域(右側)
21 段差面領域(右側)
22 上側境界線(右側)
23 下側境界線(右側)
100 車両
Pt 着目画素
Ptl 左側画素
Ptr 右側画素
Ptu 上側画素
Ptd 下側画素
φ 視差勾配方向
Claims (5)
- 車両周囲環境を撮像した情報に基づいて視差画像を取得する取得部と、
前記視差画像を構成する各々の画素領域における視差勾配方向に基づいて前記各々の画素領域から所定の画素領域を抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された複数の前記所定の画素領域の少なくとも一部を繋ぎ合わせることによって走路に沿って存在する段差面の境界を検出する検出部と、
を備え、
前記所定の画素領域は、前記所定の画素領域を挟む一方側の領域の前記視差勾配方向と、他方側の領域の前記視差勾配方向とのなす角度が、直角から所定角度範囲内である画素領域である
ことを特徴とする境界検出装置。 - 前記所定の画素領域は、第一方向において前記所定の画素領域を挟んで位置する2つの画素領域の前記視差勾配方向のなす角度が、直角から所定角度範囲内であり、かつ、前記第一方向と略直交する第二方向において前記所定の画素領域を挟んで位置する2つの画素領域の前記視差勾配方向のなす角度が、直角から所定角度範囲内である画素領域である
請求項1に記載の境界検出装置。 - 前記抽出部は、前記第一方向において前記所定の画素領域を挟んで位置する2つの画素領域の前記視差勾配方向と、前記第二方向において前記所定の画素領域を挟んで位置する2つの画素領域の前記視差勾配方向とに基づいて、前記所定の画素領域が前記段差面の上側および下側の何れの境界を構成するかを分類し、
前記検出部は、前記段差面の上側の境界に分類された前記所定の画素領域同士、および前記段差面の下側の境界に分類された前記所定の画素領域同士を繋ぎ合わせる
請求項2に記載の境界検出装置。 - 前記抽出部は、前記第一方向において前記所定の画素領域を挟んで位置する2つの画素領域の前記視差勾配方向と、前記第二方向において前記所定の画素領域を挟んで位置する2つの画素領域の前記視差勾配方向とに基づいて、前記所定の画素領域が走路の左右何れの側に位置する前記段差面の境界であるかを分類し、
前記検出部は、左側に位置する前記段差面の境界に分類された前記所定の画素領域同士、および右側に位置する前記段差面の境界に分類された前記所定の画素領域同士を繋ぎ合わせる
請求項2または3に記載の境界検出装置。 - 車両周囲環境を撮像した情報に基づいて視差画像を取得する取得手順と、
前記視差画像を構成する各々の画素領域における視差勾配方向に基づいて前記各々の画素領域から所定の画素領域を抽出する抽出手順と、
前記抽出手順によって抽出された複数の前記所定の画素領域の少なくとも一部を繋ぎ合わせることによって走路に沿って存在する段差面の境界を検出する検出手順と、
を備え、
前記所定の画素領域は、前記所定の画素領域を挟む一方側の領域の前記視差勾配方向と、他方側の領域の前記視差勾配方向とのなす角度が、直角から所定角度範囲内である画素領域である
ことを特徴とする境界検出方法。
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