JP3314923B2 - Road surface moisture detection method and road surface moisture detection device - Google Patents
Road surface moisture detection method and road surface moisture detection deviceInfo
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Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は、道路の凍結状態
やロードヒーティング状態を監視するために路面上の水
分を検知する方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for detecting moisture on a road surface to monitor a frozen state or a road heating state of a road.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、路面水分検知方法として、１）道
路上に設けられた電極間の水分を電気抵抗値の変化とし
てとらえる水分電極方式（株式会社チノーや古河電工株
式会社など）や、２）路面に赤外光を投光し、その拡散
光と反射光とをフォトダイオードにより受光して路面水
分の検知に利用する方式（小糸工業株式会社）などがす
でに実用化されている。2. Description of the Related Art Conventionally, as a road surface moisture detection method, 1) a moisture electrode method (such as Chino Corporation or Furukawa Electric Co., Ltd.) which detects moisture between electrodes provided on a road as a change in electric resistance value; A method (Koito Kogyo Co., Ltd.) that projects infrared light on a road surface, receives the diffused light and the reflected light by a photodiode, and uses the light for detection of road surface moisture, etc., has already been put to practical use.
【０００３】また、これらの他にも、３）ＣＣＤカメラ
からの色信号比（Ｒ、Ｇ、Ｂ信号比）により検知する方
式や、４）路面の形状特徴量を利用するパターンマッチ
ングによる検知方式（1995年電子情報通信学会ソサイエ
ティ大会,pp.316-317,1995.）や、５）ＣＣＤカメラか
ら得られる輝度信号を用いて、路面の光沢度から検知す
る方式（電子情報通信学会論文誌,vol.181-D-II,No.10,
pp.2301-2310,Oct.1998.）や、６）水平および垂直方向
の偏光フィルタを付けたレンズを通してカメラによりと
らえ、その垂直偏光成分と水平偏光成分との差から検知
する方式（照明学会誌,vol.66,no.10,pp.450-454,198
2.）がある。[0003] In addition to these, 3) a detection method based on a color signal ratio (R, G, B signal ratio) from a CCD camera, and 4) a detection method based on pattern matching using a shape feature of a road surface. (1995 IEICE Society Conference, pp. 316-317, 1995.) and 5) a method of detecting from the glossiness of the road surface using the luminance signal obtained from the CCD camera (IEEE Transactions, vol.181-D-II, No.10,
pp. 2301-2310, Oct. 1998.) and 6) a method in which the image is captured by a camera through a lens equipped with horizontal and vertical polarization filters, and the difference between the vertical polarization component and the horizontal polarization component is detected (Journal of the Illuminating Engineering Institute of Japan). , vol.66, no.10, pp.450-454,198
2.) There is.
【０００４】さらに、７）２台の発光器を正反射および
乱反射が生じるようにそれぞれ設置し、その正反射光と
乱反射光とを１台の受光器で受光することにより路面の
水分を検知する方法（特開平８−３１３４３５）があ
る。[0004] Further, 7) two light emitters are installed so as to generate regular reflection and irregular reflection, respectively, and the specular reflection light and the irregular reflection light are received by one light receiver to detect the moisture on the road surface. There is a method (JP-A-8-313435).
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た１）および２）の方式では、カメラで観測されるよう
な２次元の広領域を検知することはできず、基本的には
点状領域、あるいは、フォトダイオードにより受光可能
な小領域が検知できるに過ぎない。そのため、例えばロ
ードヒーティング領域のすべてを検知するには、上記方
式で用いられるセンサを多数用意することが必要であ
り、経済的ではない。また、センサの設置位置も限られ
るので、全範囲を検知することは難しい。さらに、上述
の水分電極方式は、価格的には比較的安価であるが、凍
結氷が路面から浮いた状態で張った場合にはこれを検知
することができない。However, the above-mentioned methods 1) and 2) cannot detect a two-dimensional wide area as observed by a camera. Alternatively, only a small area that can be received by the photodiode can be detected. Therefore, for example, in order to detect the entire road heating area, it is necessary to prepare a large number of sensors used in the above method, which is not economical. Further, since the installation position of the sensor is also limited, it is difficult to detect the entire range. Further, the above-mentioned water electrode method is relatively inexpensive in terms of price, but cannot detect frozen ice that is stretched while floating from the road surface.
【０００６】また、上述した３）ないし６）の方式で
は、いずれも、検出精度に問題があったり、複数台のカ
メラが必要なためにシステムが複雑化するなどの問題を
内在しており、道路での実用化には至っていない。In each of the above-mentioned methods 3) to 6), there are problems such as a problem in detection accuracy and a complicated system due to the necessity of a plurality of cameras. It has not been put to practical use on roads.
【０００７】そして、上述した７）の方法では、計測領
域の大きさに限界があり、２次元の広領域を検知するこ
とはできず、また、この方法ではどこにどの程度の水分
が分布しているのかも分からない。In the above method 7), the size of the measurement area is limited, and a two-dimensional wide area cannot be detected. In this method, where and how much moisture is distributed I don't even know
【０００８】したがって、従来より、比較的広領域の水
分検知を可能とし、しかも、水分が路面上のどの位置に
どの程度の範囲で分布しているかを検知することができ
る路面水分検知方法の出現が望まれていた。Accordingly, a road surface moisture detecting method has been developed which is capable of detecting moisture in a relatively wide area and detecting at which position on the road surface and in what extent the moisture is distributed. Was desired.
【０００９】[0009]
【課題を解決するための手段】そこで、この出願に係る
発明の路面水分検知方法によれば、水分に吸収のある波
長域の光に対して感度を有するカメラにより、被検知対
象の路面を映して得た路面映像を処理して、この路面上
の水分の有無を検知する路面水分検知方法であって、水
分検知時に得た路面映像をディジタル画像に変換したも
のを被検知画像として取得するとともに、路面上の光強
度を撮像環境の明るさとしてセンサにより計測するステ
ップと、路面が乾燥した状態のときに様々な明るさの撮
像環境下で得た複数の路面映像をそれぞれディジタル画
像に変換してあらかじめ記憶させたデータベースから、
前述した光強度と一致若しくは前述した光強度と最も近
い光強度の画像を選出し、この選出した画像自体かある
いは選出した画像に濃度変換を施して得た画像を、撮像
環境の明るさがセンサの計測結果に実質的に一致する基
準画像として得るステップと、基準画像と被検知画像と
の対比処理を行って、路面上の水分の有無を検知するス
テップとを含むことを特徴とする。According to the road surface moisture detecting method of the present invention, a road surface to be detected is projected by a camera having sensitivity to light in a wavelength range that absorbs moisture. A road surface moisture detection method for processing the road surface image obtained in this way to detect the presence or absence of moisture on the road surface, wherein a road surface image obtained at the time of moisture detection is converted into a digital image, and a digital image is obtained as a detected image. Measuring the light intensity on the road surface as the brightness of the imaging environment by a sensor, and converting each of a plurality of road surface images obtained under various brightness image environments when the road surface is dry into digital images. From a database stored in advance
An image having a light intensity that matches or is closest to the light intensity described above is selected, and the selected image itself or an image obtained by performing density conversion on the selected image is used as a sensor for the brightness of the imaging environment. And a step of comparing the reference image with the detected image to detect the presence or absence of moisture on the road surface.
【００１０】このように、水分に吸収のある波長域の光
に対して感度を有するカメラで路面上の映像をとらえ、
その映像に基づくディジタル画像（被検知画像）を処理
する。上述の被検知画像は、水分が存在する部分は暗
く、水分が存在しない乾燥した部分は、たとえ路面が光
を吸収しやすいアスファルト面であっても、水分が存在
する部分よりも明るい。したがって、検知領域内に部分
的に水分が存在する場合には水分の有無を容易に知るこ
とができる。As described above, an image on a road surface is captured by a camera having sensitivity to light in a wavelength range in which moisture is absorbed,
The digital image (detected image) based on the video is processed. In the detected image described above, the portion where moisture is present is dark, and the dry portion where no moisture is present is brighter than the portion where moisture is present even if the road surface is an asphalt surface that easily absorbs light. Therefore, when moisture is partially present in the detection area, the presence or absence of moisture can be easily known.
【００１１】しかし、このままでは、検知領域の全面に
水分が存在するときの画像や、検知領域の全面が乾燥し
た状態の画像から、水分の有無を判断することができな
い。その理由は、画像の明るさ（濃度）が撮像環境の明
るさに応じて変化するためである。例えば、太陽光の光
強度に応じて路面上の水分からの反射光が変動するた
め、前者の画像は夜間時における後者の画像よりも明る
くなる場合がある。However, in this state, the presence or absence of moisture cannot be determined from an image when moisture is present on the entire surface of the detection region or an image in a state where the entire surface of the detection region is dry. The reason for this is that the brightness (density) of the image changes according to the brightness of the imaging environment. For example, since the reflected light from the moisture on the road surface varies according to the light intensity of sunlight, the former image may be brighter than the latter image at night.
【００１２】そこで、この発明では、被検知画像を撮像
環境の明るさに応じた基準画像と対比させるようにして
いる。そのため、様々な明るさの撮像環境下でとらえた
乾燥した路面の映像を用意して、各映像をそれぞれディ
ジタル画像化し、その各々を撮像時の明るさに対応させ
て記憶したデータベースを用いている。このデータベー
スから、撮像環境の明るさが被検知画像の撮像時の明る
さに一致する画像（基準画像）が得られるので、この画
像と被検知画像とを対比させれば、撮像環境の明るさの
影響は除去できる。つまり、検知領域の全面に水分が存
在するときの画像は基準画像と明るさが異なり、検知領
域の全面が乾燥した状態の画像は基準画像と明るさが同
じになるので、水分の有無を検知することが可能にな
る。Therefore, in the present invention, the detected image is compared with a reference image corresponding to the brightness of the imaging environment. For this reason, a database is used in which images of dry road surfaces captured in imaging environments of various brightness are prepared, each image is converted into a digital image, and each image is stored corresponding to the brightness at the time of imaging. . From this database, an image (reference image) in which the brightness of the imaging environment matches the brightness at the time of capturing the detected image can be obtained. By comparing this image with the detected image, the brightness of the imaging environment can be obtained. Can be eliminated. In other words, the image when moisture is present over the entire detection area has a different brightness from the reference image, and the image when the entire detection area is dry has the same brightness as the reference image. It becomes possible to do.
【００１３】また、このような方法は検知領域内に部分
的に水分が存在する場合に対しても有効であり、より高
い精度で水分の有無や分布範囲を検知することができ
る。Such a method is also effective for a case where moisture is partially present in the detection area, and the presence or absence of moisture and the distribution range can be detected with higher accuracy.
【００１４】よって、この発明によれば、水分が路面上
のどの位置にどの程度の範囲で分布しているかを比較的
高精度に検知することができ、ロードヒーティング路面
の制御情報や道路面の凍結情報を正確に提供することが
可能になる。また、カメラを用いているため、従来に比
べて検知領域は著しく拡大される。Therefore, according to the present invention, it is possible to relatively accurately detect at which position on the road surface and in what extent moisture is distributed on the road surface. Can be provided accurately. Further, since the camera is used, the detection area is significantly enlarged as compared with the related art.
【００１５】この発明の路面水分検知方法において、好
ましくは、乾燥した状態の路面映像を水分検知時と同じ
位置に設置された同じカメラから得るとともに、このと
きの撮像環境の明るさを水分検知時と同じ位置に設置さ
れた同じセンサにより計測すると良い。In the method of detecting moisture on a road surface according to the present invention, it is preferable that an image of the road surface in a dry state is obtained from the same camera installed at the same position as that at the time of detecting the moisture, and the brightness of the imaging environment at this time is determined at the time of detecting the moisture. It is good to measure by the same sensor installed in the same position as.
【００１６】また、この発明の路面水分検知方法におい
て、好ましくは、前述の対比処理では、基準画像と被検
知画像との差分画像を作成し、この差分画像を２値化す
ると良い。In the road surface moisture detection method according to the present invention, preferably, in the above-described comparison processing, a difference image between the reference image and the detected image is created, and the difference image is binarized.
【００１７】また、この発明の路面水分検知方法におい
て、好ましくは、前述の対比処理では、基準画像と被検
知画像との双方のノイズ除去処理を行い、これらノイズ
除去処理済の画像間の差分画像を作成し、この差分画像
を２値化すると良い。In the road surface moisture detection method according to the present invention, preferably, in the above-described comparison processing, noise removal processing is performed on both the reference image and the detected image, and a difference image between the noise-removed images is obtained. And the difference image may be binarized.
【００１８】また、この発明の路面水分検知方法におい
て、好ましくは、前述の対比処理では、基準画像と被検
知画像との双方のノイズ除去処理を行い、これらノイズ
除去処理済の画像の濃度拡張処理を行った後、これら濃
度拡張処理済の画像間の差分画像を作成し、この差分画
像を２値化すると良い。In the road surface moisture detection method according to the present invention, preferably, in the above-described comparison processing, noise removal processing of both the reference image and the detected image is performed, and the density expansion processing of these noise-removed images is performed. Then, a difference image between the images subjected to the density extension processing is created, and the difference image is preferably binarized.
【００１９】また、この発明の路面水分検知方法におい
て、好ましくは、前述の対比処理では、基準画像と被検
知画像との双方の濃度拡張処理を行い、これら濃度拡張
処理済の画像のノイズ除去処理を行った後、これらノイ
ズ除去処理済の画像間の差分画像を作成し、この差分画
像を２値化すると良い。In the road surface moisture detection method according to the present invention, preferably, in the above-described comparison processing, the density expansion processing of both the reference image and the detected image is performed, and the noise removal processing of these density expansion processed images is performed. Then, a difference image between these noise-removed images is created, and the difference image is preferably binarized.
【００２０】また、この発明の路面水分検知方法におい
て、好ましくは、前述のカメラは、前述の波長域の光を
選択的に透過させるバンドパスフィルタを通して前述の
路面を撮像すると良い。Further, in the road surface moisture detecting method according to the present invention, preferably, the camera captures an image of the road surface through a band-pass filter that selectively transmits light in the wavelength range.
【００２１】また、この発明の路面水分検知方法におい
て、好ましくは、前述のセンサは、前述の波長域の光に
対して感度を有するセンサであり、前述の路面上に配置
されると良い。In the method for detecting moisture on a road surface according to the present invention, preferably, the above-mentioned sensor is a sensor having sensitivity to light in the above-mentioned wavelength range, and is preferably arranged on the above-mentioned road surface.
【００２２】また、この発明の路面水分検知方法におい
て、好ましくは、路面の撮像時に、路面に対して、水分
に吸収のある波長域の光を投光器により照射すると良
い。In the road surface moisture detecting method according to the present invention, it is preferable that the road surface is irradiated with light having a wavelength range that absorbs moisture by using a projector when the road surface is imaged.
【００２３】また、この出願に係る発明の路面水分検知
装置によれば、被検知対象の路面を映すカメラから得た
路面映像を用いて路面上の水分の有無を検知する路面水
分検知装置であって、水分に吸収のある波長域の光に対
して感度を有する前述のカメラと、路面上の光強度を撮
像環境の明るさとして計測するセンサと、カメラから得
られた路面映像をディジタル画像に変換するイメージデ
ィジタライザと、路面が乾燥した状態のときに様々な明
るさの撮像環境下で得た複数の路面映像をそれぞれディ
ジタル画像に変換して記憶したデータベースを格納する
メモリ装置と、センサの計測結果に応じた前述した光強
度と一致若しくは前述した光強度と最も近い光強度の画
像をデータベースから読み出し、この読み出した画像自
体かあるいは読み出した画像に濃度変換を施して得た画
像を、撮像環境の明るさがセンサの計測結果に実質的に
一致する基準画像として出力する基準画像出力装置と、
イメージディジタライザから出力されたディジタル画像
が被検知画像として送られると、この被検知画像の撮像
環境の明るさに応じた基準画像を基準画像出力装置から
受け取って、この基準画像と被検知画像との対比処理を
行う対比処理装置とを具えることを特徴とする。Further, according to the road surface moisture detecting device of the present invention, the road surface moisture detecting device detects the presence or absence of moisture on the road surface by using a road surface image obtained from a camera which projects the road surface to be detected. The above-mentioned camera, which has sensitivity to light in the wavelength range where moisture is absorbed, a sensor that measures the light intensity on the road surface as the brightness of the imaging environment, and the road surface image obtained from the camera into a digital image An image digitizer to be converted, a memory device for storing a database in which a plurality of road surface images obtained in an imaging environment of various brightnesses when the road surface is in a dry state is converted into digital images and stored, and a sensor for the sensor. An image with a light intensity that matches or is closest to the light intensity described above according to the measurement result is read from the database, and the read image itself or the read image is read. The image obtained by applying a density conversion on the image, a reference image output apparatus the brightness of the imaging environment is output as the reference image that substantially matches the measurement result of the sensor,
When the digital image output from the image digitizer is sent as a detected image, a reference image corresponding to the brightness of the imaging environment of the detected image is received from the reference image output device, and the reference image and the detected image are And a comparison processing device for performing the comparison processing.
【００２４】このような路面水分検知装置は、水分が路
面上のどの位置にどの程度の範囲で分布しているかを比
較的高精度に検知することができ、ロードヒーティング
路面の制御情報や道路面の凍結情報を正確に提供するこ
とができる。また、カメラを用いているため、従来に比
べて検知領域は著しく拡大される。Such a road surface moisture detecting device can detect with relatively high accuracy which position on the road surface and in what extent the moisture is distributed on the road surface. The freezing information of the surface can be provided accurately. Further, since the camera is used, the detection area is significantly enlarged as compared with the related art.
【００２５】[0025]
【発明の実施の形態】以下、図を参照して、この発明の
実施の形態につき説明する。なお、図は、この発明が理
解できる程度に形状および配置関係を概略的に示してい
るに過ぎない。また、以下に記載される数値等の条件は
単なる一例に過ぎない。よって、この発明は、この実施
の形態に何ら限定されることがない。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. It should be noted that the drawings merely schematically show the shapes and arrangement relations so that the present invention can be understood. The conditions such as numerical values described below are merely examples. Therefore, the present invention is not limited to this embodiment.
【００２６】図１は、この実施の形態の路面水分検知装
置の構成を示す図である。図１に示す装置は、カメラ１
０と、センサ１２と、イメージディジタライザ１４と、
画像処理装置１６と、投光器１８ａおよび１８ｂと、デ
ィスプレイ装置３４とを具えている。この構成によれ
ば、被検知対象の路面２０を映すカメラ１０から路面映
像が得られ、この路面映像はイメージディジタライザ１
４によりディジタル画像に変換される。そして、この画
像とセンサ１２の計測結果とは画像処理装置１６により
処理され、その結果、路面２０上の水分２２の存在が検
知される。FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a road surface moisture detecting device according to this embodiment. The device shown in FIG.
0, a sensor 12, an image digitizer 14,
It includes an image processing device 16, light projectors 18a and 18b, and a display device. According to this configuration, a road surface image is obtained from the camera 10 that projects the road surface 20 to be detected, and the road surface image is obtained by the image digitizer 1.
4 is converted into a digital image. The image and the measurement result of the sensor 12 are processed by the image processing device 16, and as a result, the presence of the water 22 on the road surface 20 is detected.
【００２７】上述のカメラ１０は、水分に吸収のある波
長域の光に対して感度を有するカメラであり、この例で
は、このカメラ１０として赤外線カメラが用いられる。
カメラ１０は、被検知対象の路面２０の上方に設置さ
れ、例えばカメラ１０の光軸は鉛直方向に一致した状態
に配向される。このカメラ１０のγ係数は１であり、こ
のカメラ１０に入射光が無いときの出力映像の濃淡値は
「０」である。The above-described camera 10 is a camera having sensitivity to light in a wavelength range that absorbs moisture. In this example, an infrared camera is used as the camera 10.
The camera 10 is installed above the road surface 20 to be detected. For example, the optical axis of the camera 10 is oriented so as to coincide with the vertical direction. The γ coefficient of the camera 10 is 1, and the gray level of the output image when the camera 10 has no incident light is “0”.
【００２８】また、このカメラ１０は、上述した波長域
の光を選択的に透過させるバンドパスフィルタ４４を通
して路面２０を撮像するように構成されている。すなわ
ち、カメラ１０のレンズ系にバンドパスフィルタ４４が
組み込まれている。したがって、カメラ１０によりとら
えられた路面映像は、上述した波長域の光により形成さ
れる像である。The camera 10 is configured to capture an image of the road surface 20 through a band-pass filter 44 that selectively transmits light in the above-described wavelength range. That is, the bandpass filter 44 is incorporated in the lens system of the camera 10. Therefore, the road surface image captured by the camera 10 is an image formed by the light in the above-described wavelength range.
【００２９】また、上述のセンサ１２は、路面２０上の
光強度を撮像環境の明るさとして計測するものであり、
水分に吸収のある波長域の光に対して感度を有してい
る。このセンサ１２は、路面上に配置されるのが好適で
ある。The above-described sensor 12 measures the light intensity on the road surface 20 as the brightness of the imaging environment.
It has sensitivity to light in the wavelength range that absorbs moisture. This sensor 12 is preferably arranged on a road surface.
【００３０】また、イメージディジタライザ１４は、カ
メラ１０から得られた路面映像（アナログ映像）をディ
ジタル画像に変換するものである。このイメージディジ
タライザ１４は、サンプリング部２４とＡ／Ｄ変換部２
６とを具えている。カメラ１０からの路面映像はサンプ
リング部２４によって空間的に標本化され、すなわち所
定数の画素に分解され、さらに、Ａ／Ｄ変換部２６によ
り量子化されて、画素の値すなわち濃度値が決定され
る。The image digitizer 14 converts a road surface image (analog image) obtained from the camera 10 into a digital image. The image digitizer 14 includes a sampling unit 24 and an A / D conversion unit 2
6 and so on. The road surface image from the camera 10 is spatially sampled by the sampling unit 24, that is, decomposed into a predetermined number of pixels, and further quantized by the A / D conversion unit 26 to determine the pixel value, that is, the density value. You.
【００３１】また、画像処理装置１６は、メモリ装置２
８、基準画像出力装置３０および対比処理装置３２を具
えている。これら各装置は、メモリ装置、入出力装置お
よびＣＰＵ（中央演算処理装置）を含むいわゆるコンピ
ュータ装置として構成しても良い。このように構成した
ときには、上述したメモリ装置２８、基準画像出力装置
３０および対比処理装置３２の各々の動作やこれらの間
におけるデータ送受のタイミングなどが、不図示のＣＰ
Ｕによって制御される。The image processing device 16 includes the memory device 2
8, a reference image output device 30 and a comparison processing device 32 are provided. Each of these devices may be configured as a so-called computer device including a memory device, an input / output device, and a CPU (Central Processing Unit). With such a configuration, the operations of the memory device 28, the reference image output device 30, and the comparison processing device 32 described above, and the timing of data transmission and reception between them, etc.
U controls.
【００３２】上述したメモリ装置２８は、あらかじめ作
成したデータベースを格納しておくためのものである。
このデータベースは、路面２０が乾燥した状態のときに
様々な明るさの撮像環境下で得た複数の路面映像をそれ
ぞれディジタル画像に変換して記憶したものである。し
たがって、メモリ装置２８内には、複数のディジタル画
像がそれぞれ撮像環境の明るさに対応付けされた状態で
保存されている。メモリ装置２８内に記憶された画像
は、カメラ１０によりとらえられた映像に基づくディジ
タル画像である。また、メモリ装置２８内に撮像環境の
明るさとして記憶された値は、上述したセンサ１２によ
り計測された光強度の値に相当する。この値が指定され
ると、それに対応する画像がデータベースから読み出さ
れる。The above-described memory device 28 is for storing a database created in advance.
This database is obtained by converting a plurality of road surface images obtained in an imaging environment of various brightnesses when the road surface 20 is in a dry state into digital images, and storing the converted digital images. Therefore, a plurality of digital images are stored in the memory device 28 in a state of being associated with the brightness of the imaging environment. The image stored in the memory device 28 is a digital image based on the video captured by the camera 10. Further, the value stored as the brightness of the imaging environment in the memory device 28 corresponds to the value of the light intensity measured by the sensor 12 described above. When this value is specified, the corresponding image is read from the database.
【００３３】図２は、データベースの内容を示す表であ
る。この例のデータベースには、ｎ個（ｎは自然数）の
画像が含まれている。表の第１欄にはセンサ１２により
計測された光強度の値λ1 〜λn が示されており、表の
第２欄には画像Ｑ1 （ｉ，ｊ）〜Ｑn （ｉ，ｊ）が示さ
れている。各画像Ｑ1 （ｉ，ｊ）〜Ｑn （ｉ，ｊ）は、
それぞれ光強度の値λ1 〜λn に対応付けされている。
つまり、例えば画像Ｑ 1 （ｉ，ｊ）は、光強度の値λ1
の撮像環境の下で得られた映像に基づくディジタル画像
である。FIG. 2 is a table showing the contents of the database.
You. The database in this example has n (n is a natural number)
Images are included. In the first column of the table, the sensor 12
Measured light intensity value λ1 ~ Λn Is shown, and in the table
The image Q is in the second column1 (I, j)-Qn (I, j) indicates
Have been. Each image Q1 (I, j)-Qn (I, j) is
The light intensity value λ1 ~ Λn Is associated with.
That is, for example, the image Q 1 (I, j) is the light intensity value λ1
Image based on video obtained under various imaging environments
It is.
【００３４】次に、上述の基準画像出力装置３０につい
て説明する。この基準画像出力装置３０は、センサ１２
から水分検知時における計測結果が入力されると、その
値に応じた前述した光強度と一致若しくは前述した光強
度と最も近い光強度の画像をメモリ装置２８内のデータ
ベースから読み出す。そして、この読み出した画像自体
かあるいは読み出した画像に濃度変換を施して得た画像
を、撮像環境の明るさがセンサ１２の計測結果に実質的
に一致する基準画像として出力する。つまり、基準画像
出力装置３０は、センサ１２の計測結果の値に一致する
値がデータベースにあるときは、その値に対応する画像
を基準画像として出力する。一方、基準画像出力装置３
０は、センサ１２の計測結果の値に一致する値がデータ
ベースにないときは、その値に好ましくは最も近い値を
データベースから検索し、その検索した値に応じた画像
をデータベースから読み出し、さらに、読み出した画像
に濃度変換処理を施したものを基準画像として出力す
る。この濃度変換処理は、データベースから読み出した
画像の濃度がセンサ１２の計測結果に対応する撮像環境
の明るさの下で得た映像の明るさに等しくなるように行
われる。基準画像出力装置３０から出力された基準画像
は、上述の対比処理装置３２に送られる。Next, the reference image output device 30 will be described. The reference image output device 30 includes the sensor 12
When a measurement result at the time of moisture detection is input from the CPU, an image having a light intensity that matches or is closest to the above-described light intensity according to the value is read from a database in the memory device 28. Then, the read image itself or an image obtained by performing density conversion on the read image is output as a reference image in which the brightness of the imaging environment substantially matches the measurement result of the sensor 12. That is, when there is a value in the database that matches the value of the measurement result of the sensor 12, the reference image output device 30 outputs an image corresponding to the value as the reference image. On the other hand, the reference image output device 3
0 means that when there is no value matching the value of the measurement result of the sensor 12 in the database, a value which is preferably closest to the value is searched from the database, an image corresponding to the searched value is read from the database, and An image obtained by performing a density conversion process on the read image is output as a reference image. This density conversion processing is performed so that the density of the image read from the database is equal to the brightness of the image obtained under the brightness of the imaging environment corresponding to the measurement result of the sensor 12. The reference image output from the reference image output device 30 is sent to the above-described comparison processing device 32.
【００３５】ここで、上述の濃度変換処理につき説明す
る。この例では、上述のカメラ１０のγ係数が１であ
り、カメラ１０の、入射光が無いときの出力映像の濃淡
値が「０」であるから、濃度変換後の画像すなわち基準
画像は下記に示す（１）式で表される線形補間により求
めることができる。Here, the above-described density conversion processing will be described. In this example, since the γ coefficient of the above-described camera 10 is 1 and the density value of the output image of the camera 10 when there is no incident light is “0”, the image after the density conversion, that is, the reference image is as follows. It can be obtained by linear interpolation represented by the following equation (1).
【００３６】なお、（１）式において、求めたい基準画
像の２次元配列を記号Ｆ（ｉ，ｊ）で表している。記号
ｉおよびｊは、ディジタル画像の行列表現をＦＯＲＴＲ
ＡＮ型としたときの２次元配列における第１および第２
添字をそれぞれ表している。画像の大きさをＭ×Ｎ画素
（ＭおよびＮは自然数）とすると、１≦ｉ≦Ｍ、１≦ｊ
≦Ｎとなる。また、センサ１２により計測される光強度
の値を記号ａ（Ｗ／ｍ 2 ）により表し、データベースに
記録されている光強度の値を記号ｂ（Ｗ／ｍ2）により
表す。さらに、光強度ｂに対応付けられたデータベース
中の画像を記号Ｑ（ｉ，ｊ）によって表す。In equation (1), the reference image to be obtained is
The two-dimensional array of images is represented by the symbol F (i, j). symbol
i and j form the matrix representation of the digital image
First and second two-dimensional arrays in AN type
Subscripts are indicated respectively. M × N pixels for image size
(M and N are natural numbers), 1 ≦ i ≦ M, 1 ≦ j
≤N. Also, the light intensity measured by the sensor 12
Of the symbol a (W / m Two ) And stored in the database
The value of the recorded light intensity is represented by the symbol b (W / mTwoBy)
Represent. Furthermore, a database associated with the light intensity b
The image inside is represented by the symbol Q (i, j).
【００３７】 Ｆ（ｉ，ｊ）＝（ａ／ｂ）・Ｑ（ｉ，ｊ） ・・・（１） 例えば、メモリ装置２８内に図２に示したデータベース
が格納されている場合において、センサ１２により計測
された光強度の値ａがλ1 ＜ａ＜λ2 であるときには、
基準画像Ｆ（ｉ，ｊ）は次式（２）または（３）に従い
求めることができる。F (i, j) = (a / b) · Q (i, j) (1) For example, when the database shown in FIG. When the value a of the light intensity measured by 12 is λ 1 <a <λ 2 ,
The reference image F (i, j) can be obtained according to the following equation (2) or (3).
【００３８】 Ｆ（ｉ，ｊ）＝（ａ／λ1 ）・Ｑ1 （ｉ，ｊ） ・・・（２） Ｆ（ｉ，ｊ）＝（ａ／λ2 ）・Ｑ2 （ｉ，ｊ） ・・・（３） 次に、上述の対比処理装置３２につき説明する。この対
比処理装置３２は、イメージディジタライザ１４から出
力されたディジタル画像が被検知画像として送られる
と、この被検知画像の撮像環境の明るさに応じた基準画
像を基準画像出力装置３０から受け取り、この基準画像
と被検知画像との対比処理を行う。その結果、基準画像
と被検知画像との相違点が検出され、水分の有無や分布
位置が検知される。F (i, j) = (a / λ 1 ) · Q 1 (i, j) (2) F (i, j) = (a / λ 2 ) · Q 2 (i, j) (3) Next, the above-described comparison processing device 32 will be described. When the digital image output from the image digitizer 14 is sent as the detected image, the comparison processing device 32 receives from the reference image output device 30 a reference image corresponding to the brightness of the imaging environment of the detected image, A comparison process between the reference image and the detected image is performed. As a result, the difference between the reference image and the detected image is detected, and the presence or absence and the distribution position of moisture are detected.
【００３９】この例の対比処理装置３２は、ノイズ除去
処理部３６、濃度拡張処理部３８、差分画像作成部４０
および２値化処理部４２から構成されている。イメージ
ディジタライザ１４からの被検知画像と、基準画像出力
装置３０からの基準画像とは、ノイズ除去処理部３６に
入力される。このノイズ除去処理部３６は、基準画像と
被検知画像との双方のノイズ除去処理を行う。このよう
なノイズ除去処理は、一般的な平滑化フィルタにより実
現される。濃度拡張処理部３８は、ノイズ除去処理部３
６から送られたノイズ除去処理済の画像の濃度拡張処理
を行う。すなわち、例えば、画像の濃度値の範囲が最小
濃度値から最大濃度値まで線形的に拡張される。この結
果、画像のコントラストが明瞭になる。差分画像作成部
４０は、濃度拡張処理部３８から送られた濃度拡張処理
済の画像間の差分画像を作成する。２値化処理部４２
は、差分画像作成部４０から送られた差分画像を２値化
して２値画像を作成する。The comparison processor 32 of this example includes a noise removal processor 36, a density expansion processor 38, and a difference image generator 40
And a binarization processing section 42. The detected image from the image digitizer 14 and the reference image from the reference image output device 30 are input to the noise removal processing unit 36. The noise removal processing unit 36 performs a noise removal process on both the reference image and the detected image. Such noise removal processing is realized by a general smoothing filter. The density extension processing unit 38 includes the noise removal processing unit 3
The density expansion processing of the image after the noise removal processing sent from 6 is performed. That is, for example, the range of the density value of the image is linearly extended from the minimum density value to the maximum density value. As a result, the contrast of the image becomes clear. The difference image creation unit 40 creates a difference image between the images subjected to the density extension processing sent from the density extension processing unit 38. Binarization processing unit 42
Creates a binary image by binarizing the difference image sent from the difference image creation unit 40.
【００４０】以上説明した画像処理装置１６により処理
される画像や処理後の画像などは、ディスプレイ装置３
４に映し出すことができる。例えば、上述した基準画像
や被検知画像や差分画像や２値画像などをディスプレイ
装置３４に表示させることができる。The image processed by the image processing device 16 described above and the processed image are displayed on the display device 3.
4 can be projected. For example, the above-described reference image, detected image, difference image, binary image, or the like can be displayed on the display device 34.
【００４１】また、投光器１８ａおよび１８ｂは、それ
ぞれ水分に吸収のある波長域の光を路面２０に対して照
射するものである。この例の投光器１８ａおよび１８ｂ
は、路面２０に対して斜め方向からそれぞれ投光を行う
ように配置されている。このような投光器１８ａおよび
１８ｂを用いると、カメラ１０によりとらえられる路面
２０上の水分２２の像がより鮮明化される。The light projectors 18a and 18b irradiate the road surface 20 with light in a wavelength range that absorbs moisture. Projectors 18a and 18b of this example
Are arranged so as to project light from the diagonal direction to the road surface 20, respectively. By using such light projectors 18a and 18b, the image of the water 22 on the road surface 20 captured by the camera 10 is sharpened.
【００４２】ここで、メモリ装置２８内に格納されるデ
ータベースの作成方法について説明する。このデータベ
ースの作成方法としては、以下に説明する３つの方法の
うちのいずれかが用いられる。Here, a method of creating a database stored in the memory device 28 will be described. As a method for creating this database, any one of the three methods described below is used.
【００４３】１）図１に示すカメラ１０により、太陽光
が無い夜間から太陽光が降り注ぐ日中までの段階的に明
るさが変化する撮像環境の下で、乾燥した路面の映像を
とらえる。このとき、投光器１８ａおよび１８ｂによ
り、路面２０に対して所定の光を照射しておく。これら
路面映像をイメージディジタライザ１４によってディジ
タル化し、撮像環境の明るさに対応付けてメモリ装置２
８に記録する。撮像環境の明るさとは、図１に示すセン
サ１２により計測された路面２０上の光強度の値であ
る。1) The camera 10 shown in FIG. 1 captures an image of a dry road surface under an imaging environment in which the brightness changes stepwise from the night when there is no sunlight to the day when sunlight falls. At this time, predetermined light is irradiated on the road surface 20 by the light projectors 18a and 18b. These road surface images are digitized by the image digitizer 14 and are associated with the brightness of the imaging environment.
Record in 8. The brightness of the imaging environment is a value of the light intensity on the road surface 20 measured by the sensor 12 shown in FIG.
【００４４】２）１）と同じであるが、撮像環境の明る
さとして、図１に示すセンサ１２により計測された路面
２０上の光強度の値から、投光器１８ａおよび１８ｂに
より照射される光の光強度の値を差し引いた値が用いら
れる。2) Same as 1) except that the brightness of the light emitted from the light projectors 18a and 18b is determined from the value of the light intensity on the road surface 20 measured by the sensor 12 shown in FIG. The value obtained by subtracting the value of the light intensity is used.
【００４５】３）図１に示す光学系（カメラ１０、セン
サ１２、投光器１８ａおよび１８ｂ）を暗室などの中に
置き、実際の撮像時と同じ配置および同じ向きに設置す
る。このとき、投光器１８ａおよび１８ｂにより、路面
２０に対して所定の光を照射しておく。そして、路面か
ら所定の距離だけ離れた位置に白色光源ランプを設置し
て、センサ１２により計測されるこのランプからの光の
強度が、太陽光が無い夜間時にセンサ１２で計測される
光の強度に一致するようになし、かつ、このランプから
の光が平行光に近い状態になるように路面２０に対し投
光する。そして、このときの乾燥した路面２０をカメラ
１０により撮像する。次に、センサ１２により計測され
る上述の白色光源ランプからの光の強度が、太陽光の降
り注ぐ日中にセンサ１２で計測される光の強度に一致す
るように調整して、このときの乾燥した路面をカメラ１
０により撮像する。これら撮像した路面映像はイメージ
ディジタライザ１４によってディジタル化される。この
ような両極端の明るさの画像が得られると、その中間の
明るさの画像は上述した濃度変換処理によって求めるこ
とができる。その結果、ある一定の光強度の間隔で明る
さが変化する画像群が求められ、これら画像が撮像環境
の明るさに対応付けされてメモリ装置２８に記録され
る。3) The optical system (camera 10, sensor 12, light projectors 18a and 18b) shown in FIG. 1 is placed in a dark room or the like, and is placed in the same arrangement and in the same direction as in actual imaging. At this time, predetermined light is irradiated on the road surface 20 by the light projectors 18a and 18b. Then, a white light source lamp is installed at a position separated by a predetermined distance from the road surface, and the intensity of light from the lamp measured by the sensor 12 is equal to the intensity of light measured by the sensor 12 at night when there is no sunlight. And the light from this lamp is projected onto the road surface 20 so as to be in a state close to parallel light. Then, the camera 10 captures an image of the dry road surface 20 at this time. Next, the intensity of the light from the white light source lamp measured by the sensor 12 is adjusted so as to match the intensity of the light measured by the sensor 12 during the day when sunlight falls, and the drying at this time is performed. Camera 1
0 is imaged. These captured road surface images are digitized by the image digitizer 14. When an image of such extreme brightness is obtained, an image of intermediate brightness can be obtained by the above-described density conversion processing. As a result, an image group whose brightness changes at a certain light intensity interval is obtained, and these images are recorded in the memory device 28 in association with the brightness of the imaging environment.
【００４６】以上説明したように、上記１）ないし３）
の方法により得られたデータベースは、基本的には、図
２に示したデータベースのようになる。すなわち、段階
的に変化する光強度の値λ1 〜λn に対して、乾燥した
路面の画像Ｑ1 （ｉ，ｊ）〜Ｑn （ｉ，ｊ）がそれぞれ
対応付けされている。As described above, the above 1) to 3)
The database obtained by the above method is basically like the database shown in FIG. In other words, the dry road surface images Q 1 (i, j) to Q n (i, j) are respectively associated with the light intensity values λ 1 to λ n that change stepwise.
【００４７】次に、この実施の形態の路面水分検知装置
の動作内容および動作手順につき、図３を参照して説明
する。図３は、路面水分検知装置の動作フローを示すフ
ローチャートである。また、図４ないし図１０の各図も
あわせて参照する。図４は、この例で用いられるデータ
ベースの内容を示す表である。図５ないし図１０は、そ
れぞれカメラ１０で得られた路面映像に基づく画像を示
した図である。Next, the operation contents and operation procedure of the road surface moisture detecting device of this embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a flowchart illustrating an operation flow of the road surface moisture detection device. 4 to 10 are also referred to. FIG. 4 is a table showing the contents of the database used in this example. 5 to 10 are views showing images based on road surface images obtained by the camera 10, respectively.
【００４８】最初に、この例で用いられるデータベース
につき説明する。この例では、図４に示されたデータベ
ースがメモリ装置２８内に格納されて使用される。この
例のデータベースには、２０個の画像が含まれている。
表の第１欄にはセンサ１２により計測された光強度の値
がＷ／ｍ2 単位で示されており、０．０Ｗ／ｍ2 および
９５０．０Ｗ／ｍ2 と、０．０Ｗ／ｍ2 から９５０．０
Ｗ／ｍ2 までの間の５０Ｗ／ｍ2 おきの値とが記録され
ている。すなわち、０．０Ｗ／ｍ2 、５０．０Ｗ／ｍ
2 、１００．０Ｗ／ｍ2 、・・・、９００．０Ｗ／ｍ
2 、９５０．０Ｗ／ｍ2 という２０個の値が記録されて
いる。また、表の第２欄には乾燥した路面の映像に基づ
く画像Ｑ1 （ｉ，ｊ）〜Ｑ20（ｉ，ｊ）が示されてい
る。各画像Ｑ1（ｉ，ｊ）〜Ｑ20（ｉ，ｊ）は、それぞ
れ０．０Ｗ／ｍ2 から９５０．０Ｗ／ｍ 2 までの光強度
の値に順次に対応付けされている。すなわち、画像Ｑ1
（ｉ，ｊ）から画像Ｑ20（ｉ，ｊ）の順に対応する光強
度の値が増大する。例えば、画像Ｑ1 （ｉ，ｊ）は、
０．０Ｗ／ｍ2 の光強度値の撮像環境の下で得られた映
像に基づくディジタル画像である。また、画像Ｑ
20（ｉ，ｊ）は、９５０．０Ｗ／ｍ 2 の光強度値の撮像
環境の下で得られた映像に基づくディジタル画像であ
る。First, the database used in this example
Will be described. In this example, the database shown in FIG.
Resources are stored and used in the memory device 28. this
The example database contains 20 images.
In the first column of the table, the value of the light intensity measured by the sensor 12 is shown.
Is W / mTwo Indicated in units, 0.0 W / mTwo and
950.0 W / mTwo And 0.0W / mTwo From 950.0
W / mTwo Up to 50W / mTwo And every other value is recorded
ing. That is, 0.0 W / mTwo , 50.0W / m
Two , 100.0 W / mTwo , ..., 900.0 W / m
Two , 950.0 W / mTwo 20 values are recorded
I have. The second column in the table is based on images of dry road surfaces.
Image Q1 (I, j)-Q20(I, j) is shown
You. Each image Q1(I, j)-Q20(I, j)
0.0W / mTwo To 950.0 W / m Two Light intensity up to
Are sequentially associated with the values. That is, the image Q1
Image Q from (i, j)20Light intensity corresponding to the order of (i, j)
The degree value increases. For example, image Q1 (I, j) is
0.0W / mTwo Of light intensity values obtained under the imaging environment
It is a digital image based image. Also, the image Q
20(I, j) is 950.0 W / m Two Imaging of light intensity values
Digital image based on the video obtained
You.
【００４９】さらに、画像Ｑ1 （ｉ，ｊ）〜Ｑ20（ｉ，
ｊ）の各々の大きさは、５１２×５１２であり、１画素
８ビットとする。以下、検知手順につき順次に説明す
る。Further, images Q 1 (i, j) to Q 20 (i, j
The size of each of j) is 512 × 512, and is 8 bits per pixel. Hereinafter, the detection procedure will be sequentially described.
【００５０】まず、カメラ１０によりとらえた路面２０
の映像を画像処理装置１６に取り込むとともに、路面２
０上の光強度をセンサ１２により計測する（図３のＳ
１）。カメラ１０から得られた路面映像は、イメージデ
ィジタライザ１４によりディジタル画像に変換された
後、被検知画像として画像処理装置１６内の対比処理装
置３２に取り込まれる。図５には、画像処理装置１６に
取り込まれた被検知画像４６が示されている。被検知画
像４６中、２つの楕円形領域がそれぞれ水分像４８（図
１に示す水分２２の像）であり、その背景領域は路面像
５０（図１に示す路面２０の像）である。また、被検知
画像４６中の多数の黒点はノイズ５２を表している。First, the road surface 20 captured by the camera 10
Of the road surface 2
The light intensity above zero is measured by the sensor 12 (S in FIG. 3).
1). The road surface image obtained from the camera 10 is converted into a digital image by the image digitizer 14, and is captured as a detected image by the comparison processing device 32 in the image processing device 16. FIG. 5 shows the detected image 46 captured by the image processing device 16. In the detected image 46, each of the two elliptical regions is a moisture image 48 (the image of the moisture 22 shown in FIG. 1), and the background region is a road surface image 50 (the image of the road surface 20 shown in FIG. 1). Many black points in the detected image 46 represent noise 52.
【００５１】また、センサ１２で計測された路面２０上
の光強度の値は、撮像環境の明るさとして画像処理装置
１６内の基準画像出力装置３０に送られる。基準画像出
力装置３０は、センサ１２からの計測結果に応じた前述
した光強度と一致若しくは前述した光強度と最も近い光
強度の画像をメモリ装置２８内のデータベースから読み
出す（図３のＳ２）。The value of the light intensity on the road surface 20 measured by the sensor 12 is sent to the reference image output device 30 in the image processing device 16 as the brightness of the imaging environment. The reference image output device 30 reads from the database in the memory device 28 an image having a light intensity that matches or is closest to the above-described light intensity according to the measurement result from the sensor 12 (S2 in FIG. 3).
【００５２】例えば、センサ１２により計測された光強
度値が８０．０Ｗ／ｍ2 であるとする。この値は、図４
のデータベース中には無いので、基準画像出力装置３０
は、データベース中の８０．０Ｗ／ｍ2 の値に最も近い
光強度値である１００．０Ｗ／ｍ2 を検索する。そし
て、基準画像出力装置３０は、この検索した光強度値に
対応する画像Ｑ3 （ｉ，ｊ）をデータベースから読み出
す。For example, it is assumed that the light intensity value measured by the sensor 12 is 80.0 W / m 2 . This value is shown in FIG.
Of the reference image output device 30
Retrieves 100.0W / m 2, the closest intensity value to the value of 80.0W / m 2 in the database. Then, the reference image output device 30 reads out the image Q 3 (i, j) corresponding to the searched light intensity value from the database.
【００５３】そして、基準画像出力装置３０は、画像Ｑ
3 （ｉ，ｊ）に対して下式（４）に従って補間を行い、
基準画像Ｆ（ｉ，ｊ）を求める（図３のＳ３）。The reference image output device 30 outputs the image Q
3 Interpolate (i, j) according to the following equation (4)
The reference image F (i, j) is obtained (S3 in FIG. 3).
【００５４】 Ｆ（ｉ，ｊ）＝（８０．０／１００．０）・Ｑ3 （ｉ，ｊ） ・・・（４） なお、記号ｉおよびｊは、１≦ｉ≦５１２、１≦ｊ≦５
１２を満足する整数である。F (i, j) = (80.0 / 100.0) · Q 3 (i, j) (4) where symbols i and j are 1 ≦ i ≦ 512, 1 ≦ j ≦ 5
It is an integer satisfying 12.
【００５５】図６には、上述した処理により求めた基準
画像Ｆ（ｉ，ｊ）（図６中の基準画像５４）が示されて
いる。この基準画像５４中には、乾燥した路面２０の路
面像５６が映っている。この路面像５６の部分の濃度値
は、被検知画像４６における路面像５０の部分の濃度値
に一致している。また、基準画像５４中の多数の黒点は
ノイズ５８を表している。FIG. 6 shows a reference image F (i, j) (reference image 54 in FIG. 6) obtained by the above-described processing. In the reference image 54, a road surface image 56 of the dry road surface 20 is shown. The density value of the portion of the road surface image 56 matches the density value of the portion of the road surface image 50 in the detected image 46. Many black points in the reference image 54 represent noise 58.
【００５６】続いて、求めた基準画像は、被検知画像と
同様に対比処理装置３２に送られる。そして、対比処理
装置３２は、基準画像と被検知画像との対比処理を行
う。まず、基準画像および被検知画像は、ノイズ除去処
理部３６に送られてノイズ除去処理を受ける（図３のＳ
４）。続いて、基準画像および被検知画像は、濃度拡張
処理部３８に送られて濃度拡張処理を受ける（図３のＳ
５）。図７には、ノイズ除去および濃度拡張後の被検知
画像４６ａが示されている。図８には、ノイズ除去およ
び濃度拡張後の基準画像５４ａが示されている。図７お
よび図８に示すように、被検知画像４６ａおよび基準画
像５４ａの双方ともノイズが除去されている。また、図
７の被検知画像４６ａでは、水分像４８ａと路面像５０
ａとの濃度差が拡張されて明瞭化されている。基準画像
５４ａ中の路面像５６ａの濃度値は、被検知画像４６ａ
中の路面像５０ａの濃度値に一致している。Subsequently, the obtained reference image is sent to the comparison processing device 32 in the same manner as the detected image. Then, the comparison processing device 32 performs a comparison process between the reference image and the detected image. First, the reference image and the detected image are sent to the noise removal processing unit 36 and subjected to noise removal processing (S in FIG. 3).
4). Subsequently, the reference image and the detected image are sent to the density expansion processing section 38 and undergo density expansion processing (S in FIG. 3).
5). FIG. 7 shows a detected image 46a after noise removal and density expansion. FIG. 8 shows a reference image 54a after noise removal and density expansion. As shown in FIGS. 7 and 8, noise is removed from both the detected image 46a and the reference image 54a. In addition, in the detected image 46a of FIG.
The density difference from a is expanded and clarified. The density value of the road surface image 56a in the reference image 54a is the detected image 46a
It corresponds to the density value of the middle road surface image 50a.
【００５７】次に、基準画像および被検知画像は差分画
像作成部４０に送られる。差分画像作成部４０は、基準
画像および被検知画像の差分をとり、差分画像を作成す
る（図３のＳ６）。例えば、基準画像および被検知画像
をそれぞれ記号Ｆ（ｉ，ｊ）およびＰ（ｉ，ｊ）で表す
と、差分画像Ｒ（ｉ，ｊ）は次式（５）に従い得ること
ができる。Next, the reference image and the detected image are sent to the difference image creating section 40. The difference image creation unit 40 calculates a difference between the reference image and the detected image to create a difference image (S6 in FIG. 3). For example, if the reference image and the detected image are represented by symbols F (i, j) and P (i, j), respectively, the difference image R (i, j) can be obtained according to the following equation (5).
【００５８】 Ｒ（ｉ，ｊ）＝｜Ｐ（ｉ，ｊ）−Ｆ（ｉ，ｊ）｜ ・・・（５） 図９には、求めた差分画像６０が示されている。このよ
うに差分をとることで、投光器１８ａおよび１８ｂによ
る投光面の中心部から周辺にわたる光の強弱に基づくム
ラの影響が補正される。その結果、差分画像６０中の水
分像６２は、路面像６４に対してより鮮明化され、次の
ステップの２値化処理が容易になる。R (i, j) = | P (i, j) -F (i, j) | (5) FIG. 9 shows the obtained difference image 60. By taking the difference in this way, the influence of unevenness based on the intensity of light from the center to the periphery of the light projecting surfaces of the light projectors 18a and 18b is corrected. As a result, the moisture image 62 in the difference image 60 is sharper than the road surface image 64, and the binarization process in the next step is facilitated.
【００５９】次に、差分画像は２値化処理部４２に送ら
れる。２値化処理部４２は、差分画の２値化処理を行っ
て２値画像を作成する（図３のＳ７）。この２値化処理
では、しきい値の決定を通常の判別分析法により行って
いる。図１０には、求めた２値画像６６が示されてい
る。図中、楕円形の黒塗り領域が検知された水分像６８
を表している。Next, the difference image is sent to the binarization processing section 42. The binarization processing unit 42 performs a binarization process on the difference image to create a binary image (S7 in FIG. 3). In this binarization process, the threshold value is determined by a normal discriminant analysis method. FIG. 10 shows the obtained binary image 66. In the figure, a moisture image 68 in which an elliptical black region is detected
Is represented.
【００６０】なお、この実施の形態の対比処理装置３２
による対比処理は、下記のように適宜に変更することが
できる。Note that the comparison processing device 32 of this embodiment
Can be appropriately changed as described below.
【００６１】例えば、対比処理を、入力された基準画像
と被検知画像との差分画像を作成し、この差分画像を２
値化する処理としても良い。For example, in the comparison processing, a difference image between the input reference image and the detected image is created, and this difference image is
It may be a process of converting into a value.
【００６２】また、対比処理を、入力された基準画像と
被検知画像との双方のノイズ除去処理を行い、これらノ
イズ除去処理済の画像間の差分画像を作成し、この差分
画像を２値化する処理としても良い。In the comparison processing, noise removal processing is performed on both the input reference image and the detected image, a difference image between these noise-removed images is created, and this difference image is binarized. May be performed.
【００６３】また、対比処理を、入力された基準画像と
被検知画像との双方の濃度拡張処理を行い、これら濃度
拡張処理済の画像のノイズ除去処理を行った後にこれら
ノイズ除去処理済の画像間の差分画像を作成し、この差
分画像を２値化する処理としても良い。In contrast processing, the density expansion processing of both the input reference image and the detected image is performed, the noise removal processing is performed on these density-expanded images, and then the noise-removed images are processed. A process may be performed in which a difference image is created between the images and the difference image is binarized.
【００６４】[0064]
【発明の効果】この発明の路面水分検知方法によれば、
水分に吸収のある波長域の光に対して感度を有するカメ
ラで路面上の映像をとらえ、その映像に基づくディジタ
ル画像（被検知画像）を処理する。また、被検知画像を
撮像環境の明るさに応じた基準画像と対比させる。その
ため、様々な明るさの撮像環境下でとらえた乾燥した路
面の映像を用意して、各映像をそれぞれディジタル画像
化し、その各々を撮像時の明るさに対応させてデータベ
ースとして記憶しておく。このデータベースから、撮像
環境の明るさが被検知画像の撮像時の明るさに一致する
画像（基準画像）が得られる。このような基準画像を被
検知画像と対比させるようにしているので、撮像環境の
明るさに影響されずに、水分を検知することが可能であ
る。また、カメラを用いているため、従来に比べて検知
領域は著しく拡大される。さらに、この発明によれば、
水分が路面上のどの位置にどの程度の範囲で分布してい
るかを比較的高精度に検知することができる。よって、
ロードヒーティング路面の制御情報や道路面の凍結情報
を正確に提供することが可能になる。According to the road surface moisture detecting method of the present invention,
An image on the road surface is captured by a camera having sensitivity to light in a wavelength range in which moisture is absorbed, and a digital image (detected image) based on the image is processed. Also, the detected image is compared with a reference image corresponding to the brightness of the imaging environment. For this reason, dry road images captured under various brightness image capturing environments are prepared, each image is converted into a digital image, and each image is stored as a database corresponding to the brightness at the time of image capturing. From this database, an image (reference image) in which the brightness of the imaging environment matches the brightness of the detected image at the time of imaging is obtained. Since such a reference image is compared with the detected image, it is possible to detect moisture without being affected by the brightness of the imaging environment. Further, since the camera is used, the detection area is significantly enlarged as compared with the related art. Furthermore, according to the present invention,
It is possible to relatively accurately detect at which position on the road surface and in what extent the moisture is distributed on the road surface. Therefore,
It is possible to accurately provide road heating road surface control information and road surface freezing information.
【図１】実施の形態の路面水分検知装置の構成を示す図
である。FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a road surface moisture detecting device according to an embodiment.
【図２】データベースの内容を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing the contents of a database.
【図３】路面水分検知装置の動作フローを示す図であ
る。FIG. 3 is a diagram showing an operation flow of the road surface moisture detecting device.
【図４】データベースの内容を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing the contents of a database.
【図５】被検知画像を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing a detected image.
【図６】基準画像を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing a reference image.
【図７】ノイズ除去および濃度拡張後の被検知画像を示
す図である。FIG. 7 is a diagram showing a detected image after noise removal and density expansion.
【図８】ノイズ除去および濃度拡張後の基準画像を示す
図である。FIG. 8 is a diagram showing a reference image after noise removal and density expansion.
【図９】差分画像を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing a difference image.
【図１０】２値画像を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing a binary image.
１０：カメラ １２：センサ １４：イメージディジタライザ １６：画像処理装置 １８ａ，１８ｂ：投光器 ２０：路面 ２２：水分 ２４：サンプリング部 ２６：Ａ／Ｄ変換部 ２８：メモリ装置 ３０：基準画像出力装置 ３２：対比処理装置 ３４：ディスプレイ装置 ３６：ノイズ除去処理部 ３８：濃度拡張処理部 ４０：差分画像作成部 ４２：２値化処理部 ４４：バンドパスフィルタ ４６，４６ａ：被検知画像 ４８，４８ａ，６２，６８：水分像 ５０，５０ａ，５６，５６ａ，６４：路面像 ５２，５８：ノイズ ５４，５４ａ：基準画像 ６０：差分画像 ６６：２値画像 Reference Signs List 10: Camera 12: Sensor 14: Image digitizer 16: Image processing device 18a, 18b: Projector 20: Road surface 22: Moisture 24: Sampling unit 26: A / D conversion unit 28: Memory device 30: Reference image output device 32: Comparison processing unit 34: Display unit 36: Noise removal processing unit 38: Density expansion processing unit 40: Difference image creation unit 42: Binarization processing unit 44: Band pass filter 46, 46a: Detected image 48, 48a, 62, 68: moisture image 50, 50a, 56, 56a, 64: road surface image 52, 58: noise 54, 54a: reference image 60: difference image 66: binary image
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 池上 真志樹 北海道札幌市豊平区月寒東２条17丁目２ 番１号 工業技術院北海道工業技術研究 所内 (72)発明者 波 通隆 北海道札幌市北区北19条西11丁目１番地 北海道立工業試験場内 (72)発明者 堤 大祐 北海道札幌市北区北19条西11丁目１番地 北海道立工業試験場内 (72)発明者 長尾 信一 北海道札幌市北区北19条西11丁目１番地 北海道立工業試験場内 (72)発明者 磯田 和志 北海道江別市対雁２−１ 北海道電力株 式会社総合研究所内 (72)発明者 渡辺 伸央 北海道江別市対雁２−１ 北海道電力株 式会社総合研究所内 (72)発明者 村上 康之 北海道江別市対雁２−１ 北海道電力株 式会社総合研究所内 審査官 樋口 宗彦 (56)参考文献 特開 平５−334445（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−334444（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 21/00 - 21/01 G01N 21/17 - 21/61 G01W 1/00 実用ファイル（ＰＡＴＯＬＩＳ) 特許ファイル（ＰＡＴＯＬＩＳ)──────────────────────────────────────────────────続 き Continuing on the front page (72) Inventor Masiki Ikegami Hokkaido Industrial Technology Research Institute, 2-17-1, Tsukikanhigashi, Toyohira-ku, Sapporo-city, Hokkaido 11-11-1, Kita-ku, Ward, Hokkaido Industrial Testing Center (72) Inventor Daisuke Tsutsumi 1-1-1, Kita-ku, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido In-Hokkaido Industrial Testing Facility (72) 11-11-1, Kita-ku, Kita-ku, 1-chome, Hokkaido Pref.Industrial Research Laboratory (72) Inventor Kazushi Isoda, vs. Ebetsu, Hokkaido 2-1 Hokkaido Electric Power Company, Ltd. Wild goose 2-1 In Hokkaido Electric Power Company Research Institute (72) Inventor Yasuyuki Murakami Examination in Hokkaido Electric Power Company Research Institute in Ebetsu City, Hokkaido 2-1 Munehiko Higuchi (56) Reference Patent flat 5-334445 (JP, A) JP flat 5-334444 (JP, A) (58 ) investigated the field (Int.Cl. 7, DB name) G01N 21/00 - 21/01 G01N 21/17-21/61 G01W 1/00 Practical file (PATOLIS) Patent file (PATOLIS)
Claims (17)
度を有するカメラにより、被検知対象の路面を映して得
た路面映像を処理して、該路面上の水分の有無を検知す
る路面水分検知方法であって、 水分検知時に得た路面映像をディジタル画像に変換した
ものを被検知画像として取得するとともに、前記路面上
の光強度を撮像環境の明るさとしてセンサにより計測す
るステップと、 前記路面が乾燥した状態のときに様々な明るさの撮像環
境下で得た複数の路面映像をそれぞれディジタル画像に
変換してあらかじめ記憶させたデータベースから、前記
光強度と一致若しくは前記光強度と最も近い光強度の画
像を選出し、該選出した画像自体かあるいは該選出した
画像に濃度変換を施して得た画像を、撮像環境の明るさ
が前記センサの計測結果に実質的に一致する基準画像と
して得るステップと、 前記基準画像と前記被検知画像との対比処理を行って、
前記路面上の水分の有無を検知するステップとを含む ことを特徴とする路面水分検知方法。1. A road surface image obtained by projecting a road surface of a detection target by a camera having sensitivity to light in a wavelength range in which water is absorbed, and detecting presence / absence of water on the road surface. A road surface moisture detection method, wherein a road surface image obtained at the time of moisture detection is converted into a digital image and a digital image is acquired as a detected image, and the light intensity on the road surface is measured by a sensor as the brightness of an imaging environment; and A plurality of road surface images obtained under an imaging environment of various brightness when the road surface is in a dry state are converted into digital images, respectively, from a database stored in advance, and the light intensity matches or the light intensity. The image with the closest light intensity is selected, and the selected image itself or the image obtained by performing the density conversion on the selected image is converted into a measurement result of the brightness of the imaging environment by the sensor. And obtaining a reference image matching qualitatively, the performing comparison processing between the detected image and the reference image,
Detecting the presence / absence of moisture on the road surface.
いて、 前記乾燥した状態の路面映像を前記水分検知時と同じ位
置に設置された同じカメラから得るとともに、このとき
の撮像環境の明るさを前記水分検知時と同じ位置に設置
された同じセンサにより計測することを特徴とする路面
水分検知方法。2. The road surface moisture detection method according to claim 1, wherein the road surface image in the dry state is obtained from the same camera installed at the same position as that at the time of the moisture detection, and the brightness of the imaging environment at this time. Is measured by the same sensor installed at the same position as when the moisture is detected.
いて、 前記対比処理では、前記基準画像と前記被検知画像との
差分画像を作成し、該差分画像を２値化することを特徴
とする路面水分検知方法。3. The road surface moisture detection method according to claim 1, wherein in the comparison processing, a difference image between the reference image and the detected image is created, and the difference image is binarized. Road surface moisture detection method.
いて、 前記対比処理では、前記基準画像と前記被検知画像との
双方のノイズ除去処理を行い、これらノイズ除去処理済
の画像間の差分画像を作成し、該差分画像を２値化する
ことを特徴とする路面水分検知方法。4. The road surface moisture detection method according to claim 1, wherein, in the comparing process, noise removal processing is performed on both the reference image and the detected image, and a difference between the images after the noise removal processing is performed. A road surface moisture detection method, comprising: creating an image and binarizing the difference image.
いて、 前記対比処理では、前記基準画像と前記被検知画像との
双方のノイズ除去処理を行い、これらノイズ除去処理済
の画像の濃度拡張処理を行った後、これら濃度拡張処理
済の画像間の差分画像を作成し、該差分画像を２値化す
ることを特徴とする路面水分検知方法。5. The road surface moisture detection method according to claim 1, wherein in the comparison processing, noise removal processing is performed on both the reference image and the detected image, and the density of the noise-removed image is expanded. A road surface moisture detection method comprising: performing a process, creating a difference image between the images subjected to the density extension processing, and binarizing the difference image.
いて、 前記対比処理では、前記基準画像と前記被検知画像との
双方の濃度拡張処理を行い、これら濃度拡張処理済の画
像のノイズ除去処理を行った後、これらノイズ除去処理
済の画像間の差分画像を作成し、該差分画像を２値化す
ることを特徴とする路面水分検知方法。6. The road surface moisture detection method according to claim 1, wherein, in the comparing process, a density expansion process is performed on both the reference image and the detected image, and noise removal of the image after the density expansion process is performed. A road surface moisture detection method comprising: performing a process, creating a difference image between these noise-removed images, and binarizing the difference image.
いて、 前記カメラは、前記波長域の光を選択的に透過させるバ
ンドパスフィルタを通して前記路面を撮像することを特
徴とする路面水分検知方法。7. The road surface moisture detection method according to claim 1, wherein the camera captures an image of the road surface through a band-pass filter that selectively transmits light in the wavelength range. .
いて、 前記センサは、前記波長域の光に対して感度を有するセ
ンサであり、前記路面上に配置されることを特徴とする
路面水分検知方法。8. The road surface moisture detecting method according to claim 1, wherein the sensor is a sensor having sensitivity to light in the wavelength range, and is disposed on the road surface. Detection method.
いて、 前記路面の撮像時に、前記路面に対して、水分に吸収の
ある波長域の光を投光器により照射することを特徴とす
る路面水分検知方法。9. The road surface moisture detecting method according to claim 1, wherein light of a wavelength range in which moisture is absorbed by the floodlight is applied to the road surface when the road surface is imaged. Detection method.
た路面映像を用いて路面上の水分の有無を検知する路面
水分検知装置であって、 水分に吸収のある波長域の光に対して感度を有する前記
カメラと、 前記路面上の光強度を撮像環境の明るさとして計測する
センサと、 前記カメラから得られた路面映像をディジタル画像に変
換するイメージディジタライザと、 前記路面が乾燥した状態のときに様々な明るさの撮像環
境下で得た複数の路面映像をそれぞれディジタル画像に
変換して記憶したデータベースを格納するメモリ装置
と、 前記センサの計測結果に応じた前記光強度と一致若しく
は前記光強度と最も近い光強度の画像を前記データベー
スから読み出し、該読み出した画像自体かあるいは該読
み出した画像に濃度変換を施して得た画像を、撮像環境
の明るさが前記センサの計測結果に実質的に一致する基
準画像として出力する基準画像出力装置と、 前記イメージディジタライザから出力されたディジタル
画像が被検知画像として送られると、該被検知画像の撮
像環境の明るさに応じた基準画像を前記基準画像出力装
置から受け取って、該基準画像と前記被検知画像との対
比処理を行う対比処理装置とを具える ことを特徴とする路面水分検知装置。10. A road surface moisture detecting device for detecting the presence or absence of moisture on a road surface by using a road surface image obtained from a camera that projects a road surface of a detection target, wherein the device detects light in a wavelength range in which moisture is absorbed. A camera having sensitivity, a sensor for measuring light intensity on the road surface as brightness of an imaging environment, an image digitizer for converting a road surface image obtained from the camera into a digital image, and a state where the road surface is dry A memory device that stores a database in which a plurality of road surface images obtained under various brightness image capturing environments are converted into digital images and stores the same, and the light intensity according to the measurement result of the sensor or An image having a light intensity closest to the light intensity is read from the database, and the read image itself or an image obtained by performing density conversion on the read image; A reference image output device that outputs a reference image whose brightness of the imaging environment substantially matches the measurement result of the sensor; and a digital image output from the image digitizer is transmitted as a detected image. A road surface receiving a reference image corresponding to the brightness of an imaging environment of the detected image from the reference image output device, and performing a comparison process between the reference image and the detected image; Moisture detector.
において、 前記対比処理装置は、前記基準画像と前記被検知画像と
の差分画像を作成する差分画像作成部と、該差分画像を
２値化する２値化処理部とを具えることを特徴とする路
面水分検知装置。11. The road surface moisture detection device according to claim 10, wherein the comparison processing device is a difference image creation unit that creates a difference image between the reference image and the detected image, and the difference image is a binary image. A road surface moisture detection device, comprising:
において、 前記対比処理装置は、前記基準画像と前記被検知画像と
の双方のノイズ除去処理を行うノイズ除去処理部と、こ
れらノイズ除去処理済の画像間の差分画像を作成する差
分画像作成部と、該差分画像を２値化する２値化処理部
とを具えることを特徴とする路面水分検知装置。12. The road surface moisture detection device according to claim 10, wherein the comparison processing device performs a noise removal process on both the reference image and the detected image, and a noise removal process. A road surface moisture detection device, comprising: a difference image creation unit that creates a difference image between already processed images; and a binarization processing unit that binarizes the difference image.
において、 前記対比処理装置は、前記基準画像と前記被検知画像と
の双方のノイズ除去処理を行うノイズ除去処理部と、こ
れらノイズ除去処理済の画像の濃度拡張処理を行う濃度
拡張処理部と、これら濃度拡張処理済の画像間の差分画
像を作成する差分画像作成部と、該差分画像を２値化す
る２値化処理部とを具えることを特徴とする路面水分検
知装置。13. The road surface moisture detection device according to claim 10, wherein the comparison processing device performs a noise removal process on both the reference image and the detected image, and the noise removal process. A density expansion processing unit that performs density expansion processing of the already processed image, a difference image generation unit that generates a difference image between these density expansion processed images, and a binarization processing unit that binarizes the difference image. Road surface moisture detection device characterized by comprising.
において、 前記対比処理装置は、前記基準画像と前記被検知画像と
の双方の濃度拡張処理を行う濃度拡張処理部と、これら
濃度拡張処理済の画像のノイズ除去処理を行うノイズ除
去処理部と、これらノイズ除去処理済の画像間の差分画
像を作成する差分画像作成部と、該差分画像を２値化す
る２値化処理部とを具えることを特徴とする路面水分検
知装置。14. The road surface moisture detection device according to claim 10, wherein the comparison processing device performs a density expansion process on both the reference image and the detected image, and a density expansion process. A noise removal processing unit that performs a noise removal process on the already processed image, a difference image creation unit that creates a difference image between these noise removal processed images, and a binarization processing unit that binarizes the difference image. Road surface moisture detection device characterized by comprising.
において、 前記カメラは、前記波長域の光を選択的に透過させるバ
ンドパスフィルタを通して前記路面を撮像するように構
成されることを特徴とする路面水分検知装置。15. The road surface moisture detecting device according to claim 10, wherein the camera is configured to image the road surface through a band-pass filter that selectively transmits light in the wavelength range. Road surface moisture detector.
において、 前記センサは、前記波長域の光に対して感度を有するセ
ンサであり、前記路面上に配置されることを特徴とする
路面水分検知装置。16. The road surface moisture detecting device according to claim 10, wherein the sensor is a sensor having sensitivity to light in the wavelength range, and is disposed on the road surface. Detection device.
において、 水分に吸収のある波長域の光を前記路面に対して照射す
る投光器をさらに具えることを特徴とする路面水分検知
装置。17. The road surface moisture detection device according to claim 10, further comprising a light projector for irradiating the road surface with light in a wavelength range that absorbs moisture.
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