JP4855672B2

JP4855672B2 - Part extraction program

Info

Publication number: JP4855672B2
Application number: JP2004358848A
Authority: JP
Inventors: 国和高橋
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2004-12-10
Filing date: 2004-12-10
Publication date: 2012-01-18
Anticipated expiration: 2024-12-10
Also published as: JP2006164193A

Description

この発明は、車両の特定の部位を抽出する特定部位抽出プログラムに関し、特に環境条件によらず、車両の色を判別すべき部位を正確に抽出することができる特定部位抽出プログラムに関するものである。 The present invention relates to a specific part extraction program for extracting a specific part of a vehicle, and more particularly to a specific part extraction program capable of accurately extracting a part where the color of a vehicle is to be distinguished regardless of environmental conditions.

近年、交通監視等の分野において、多くの車両の中から特定の車両を検出するために、車両のナンバープレートと共に車両の色を判別する必要性が高まっている。なぜなら、ナンバープレートの文字や数字などを正確に判別できない場合でも、車両の特定部位の色が判別可能であれば、特定の車両を迅速に検索することができるからである。 In recent years, in the field of traffic monitoring and the like, in order to detect a specific vehicle among many vehicles, the necessity of discriminating the color of the vehicle together with the vehicle license plate is increasing. This is because even if letters and numbers on the license plate cannot be accurately determined, a specific vehicle can be quickly searched if the color of a specific part of the vehicle can be determined.

そこで、カメラなどで撮影された車両の画像から特定の部位（ボンネット、ルーフおよびトランクなど）を抽出し、抽出した部位の色を判別する車色判別装置が利用されている。具体的に、この車色判別装置が、車両の画像からボンネットの色を判別する場合には、車両位置の縦方向の１ラインまたは複数ラインの濃度分布を求め、濃度分布が一定になる部分をボンネット領域として抽出し、抽出した領域の色を判別している（例えば特許文献１参照）。 Therefore, a vehicle color discriminating apparatus that extracts a specific part (bonnet, roof, trunk, etc.) from an image of a vehicle photographed by a camera or the like and discriminates the color of the extracted part is used. Specifically, when this vehicle color discrimination device discriminates the color of the hood from the vehicle image, the density distribution of one line or a plurality of lines in the vertical direction of the vehicle position is obtained, and a portion where the density distribution is constant is obtained. A bonnet region is extracted, and the color of the extracted region is determined (for example, see Patent Document 1).

特開２０００−２２２６７３号公報JP 2000-222673 A

しかしながら、従来にかかる技術では環境条件（日光の乱反射、朝焼け・夕焼けの反射、逆光・影、雨、雪、霧、対向車・後続車のライトなど）によって、車両の濃度分布が一定とならず、車両の色を判別するのに適さない車両の部位を誤って抽出してしまうという問題があった。 However, in the conventional technology, the concentration distribution of the vehicle is not constant due to environmental conditions (irregular reflection of sunlight, reflection of sunrise / sunset, backlight / shadow, rain, snow, fog, lights of oncoming / following vehicles, etc.) There is a problem that a part of the vehicle that is not suitable for discriminating the color of the vehicle is erroneously extracted.

例えば、図１８−１のように、環境状況によって、ボンネットの濃度分布以外にもフロントグリルやバンパーの濃度分布がほぼ一定になってしまうため、ボンネット領域を抽出したつもりでも、フロントグリルやパンパーがボンネット領域として抽出されてしまい、車両の部位の色を正確に判別することができなかった。 For example, as shown in Fig. 18-1, the concentration distribution of the front grille and bumper becomes almost constant in addition to the bonnet concentration distribution depending on the environmental conditions. It was extracted as a bonnet region, and the color of the vehicle part could not be accurately determined.

また、図１８−２のように、環境状況によって、ボンネット上の濃度分布が一定とならない場合もあり、濃度分布が一定となる領域をボンネットとして抽出する従来の手法では、正確にボンネット領域を抽出することができなかった。 Also, as shown in FIG. 18-2, the concentration distribution on the bonnet may not be constant depending on the environmental conditions. In the conventional method of extracting a region where the concentration distribution is constant as a bonnet, the bonnet region is accurately extracted. I couldn't.

すなわち、環境条件によらず、車両の色を判別すべき部位を正確に抽出することが極めて重要な課題となっている。 In other words, it is an extremely important issue to accurately extract the part where the color of the vehicle should be determined regardless of the environmental conditions.

この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、環境条件によらず車両の部位を正確に抽出することができる特定部位抽出プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems caused by the prior art, and an object thereof is to provide a specific part extraction program that can accurately extract a part of a vehicle regardless of environmental conditions. .

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、車両の特定の部位を抽出する特定部位抽出プログラムであって、車両の画像を基にして、該車両の複数の特徴的な部分を検出する特徴部分検出手順と前記特徴部分検出手順において検出された車両の複数の特徴的な部分を基にして、複数の特徴的な部分に囲まれる領域を該車両の特定の部位として抽出する特定部位抽出手順と、をコンピュータに実行させ、前記特定部位抽出手順は、二つのサイドミラーとナンバープレートとを三角形に見立て、該三角形の中点を特定し、前記中点周辺の光や色の情報を含んだ属性情報を検出し、前記中点から円状に前記属性情報の検出を行い、前記属性情報の変化のない領域をボンネット領域として抽出することを特徴とする。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, the present invention is a specific part extraction program for extracting a specific part of a vehicle, and a plurality of characteristic features of the vehicle based on an image of the vehicle. Based on a characteristic part detection procedure for detecting a part and a plurality of characteristic parts of the vehicle detected in the characteristic part detection procedure, an area surrounded by the characteristic parts is extracted as a specific part of the vehicle The specific part extraction procedure is executed by a computer, and the specific part extraction procedure considers two side mirrors and a license plate as a triangle, specifies a midpoint of the triangle, and determines light and color around the midpoint. Attribute information including the above information is detected, the attribute information is detected in a circle from the middle point, and a region where the attribute information does not change is extracted as a bonnet region .

本発明によれば、環境条件によらず、車両色を判別すべき特定部位を正確に抽出することができるという効果を奏する。 According to the present invention, there is an effect that it is possible to accurately extract a specific portion where a vehicle color should be determined regardless of environmental conditions.

以下に添付図面を参照して、この発明に係る特定部位抽出プログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。 Exemplary embodiments of a specific part extracting program according to the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings.

まず、本実施例に係る特定部位抽出の概念について説明する。図１は、本実施例に係る特定部位抽出の概念を説明するための説明図である。なお、図１では一例としてボンネット領域を抽出する場合について説明する。 First, the concept of specific part extraction according to the present embodiment will be described. FIG. 1 is an explanatory diagram for explaining the concept of specific part extraction according to the present embodiment. Note that FIG. 1 illustrates a case where a bonnet region is extracted as an example.

同図に示すように、本発明では、カメラで撮影された車両の画像から、車両の特徴的な部分（サイドミラーやナンバープレートなど）を検出し、検出した部分を基にボンネット領域上の点を特定する（二つのサイドミラーとナンバープレートで三角形を構成し、構成した三角形の中点をボンネット上の点として特定する）。 As shown in the figure, in the present invention, a characteristic part of a vehicle (side mirror, license plate, etc.) is detected from a vehicle image taken by a camera, and a point on the bonnet region is detected based on the detected part. (A triangle is composed of two side mirrors and a license plate, and the midpoint of the triangle is identified as a point on the bonnet).

そして、特定したボンネット領域上の点近辺の属性情報を検出し、検出した属性情報に大きな変化が見られない領域をボンネット領域として抽出する。ここで、属性情報とは、光束、光度、光量、照度、光束発散度、輝度などの測光量や色相、明度、彩度、濃度などの色属性を示す。 Then, attribute information in the vicinity of the point on the specified bonnet area is detected, and an area where no significant change is found in the detected attribute information is extracted as a bonnet area. Here, the attribute information indicates a photometric quantity such as a luminous flux, a luminous intensity, a light quantity, an illuminance, a luminous flux divergence, and a luminance, and a color attribute such as a hue, brightness, saturation, and density.

図２は、特定された点近辺の明度の検出結果のグラフを示す図である（ここでは説明の便宜上、属性情報の一例として明度を検出した場合を示すが、属性情報に含まれる各要素全て、あるいはいずれかの組み合わせを検出することもできる）。 FIG. 2 is a diagram showing a graph of the lightness detection result near the specified point (here, for convenience of explanation, a case where lightness is detected as an example of attribute information is shown, but all elements included in the attribute information are shown. Or any combination).

図２に示すように、特徴的な部分を基に特定された点を０番目の画素とし、周辺の画素に対応する明度の値を、常に一つ前の値と比較して、比較値が所定値以内（例えば１５以内）の領域をボンネット領域とする。図２の例では３番目の画素までがボンネット領域となる。 As shown in FIG. 2, the point specified based on the characteristic part is set as the 0th pixel, and the brightness value corresponding to the surrounding pixels is always compared with the previous value. A region within a predetermined value (for example, within 15) is defined as a bonnet region. In the example of FIG. 2, up to the third pixel is the bonnet region.

次に、本実施例に係る特定部位抽出システムの構成について説明する。図３は、本実施例に係る特定部位抽出システムのシステム構成を示すブロック図である。同図に示すように、この特定部位抽出システムは、白黒カメラ１０，２０、カラーカメラ３０，４０およびクライアント２００が画像蓄積サーバ１００に接続され、クライアント２００は、キーボードなどの入力装置５０およびディスプレイなどの表示装置６０に接続されている。 Next, the configuration of the specific part extraction system according to the present embodiment will be described. FIG. 3 is a block diagram illustrating the system configuration of the specific part extraction system according to the present embodiment. As shown in the figure, in this specific part extraction system, monochrome cameras 10 and 20, color cameras 30 and 40, and a client 200 are connected to an image storage server 100. The client 200 includes an input device 50 such as a keyboard and a display. The display device 60 is connected.

白黒カメラ１０，２０は、近赤外線照明部を具備し、車両の白黒画像を撮影し、撮影した白黒画像のデータ（以下、白黒画像データ）を画像蓄積サーバ１００に送信する装置であり、カラーカメラ３０，４０は、車両のカラー画像を撮影し、撮影したカラー画像のデータ（以下、カラー画像データ）を画像蓄積サーバ１００に送信する装置である。なお、カラーカメラ３０，４０は、カラー画像データに、カラー画像を撮影した時間や場所等の情報を含ませる。 The black-and-white cameras 10 and 20 are devices that include a near-infrared illumination unit, take a black-and-white image of a vehicle, and transmit the captured black-and-white image data (hereinafter referred to as black-and-white image data) to the image storage server 100. Reference numerals 30 and 40 denote devices that take a color image of the vehicle and transmit the taken color image data (hereinafter, color image data) to the image storage server 100. The color cameras 30 and 40 include information such as the time and place where the color image is taken in the color image data.

クライアント２００は、入力装置５０から時間や場所等を受け付け、受け付けた時間や場所等に対応する車両の画像や車両の特定部位の色などを画像蓄積サーバ１００に要求する装置である。また、クライアント２００は、画像蓄積サーバ１００から受信した車両の画像や車両の特定部位の色などを表示装置６０に表示させる。 The client 200 is a device that receives time, place, and the like from the input device 50 and requests the image storage server 100 for a vehicle image, a color of a specific part of the vehicle, and the like corresponding to the received time, place, and the like. Further, the client 200 causes the display device 60 to display the vehicle image received from the image storage server 100, the color of a specific part of the vehicle, and the like.

クライアント２００は、検索条件指定部２１０と、メモリ２２０と、表示処理部２３０とを有する。検索条件指定部２１０は、車両の画像や車両の特定部位の色などを検索する場合の検索条件となる場所や時間などのデータを入力装置５０から受け付け、検索条件に該当する車両の画像や車両の特定部位の色などを画像蓄積サーバ１００に要求する処理部である。 The client 200 includes a search condition specifying unit 210, a memory 220, and a display processing unit 230. The search condition designating unit 210 receives data such as a location and time as a search condition when searching for an image of a vehicle, a color of a specific part of the vehicle, and the like from the input device 50 and receives an image of the vehicle or vehicle corresponding to the search condition This is a processing unit that requests the image storage server 100 for the color of the specific part.

メモリ２２０は、画像蓄積サーバ１００から受信する車両の画像や車両の特定部位の色などにかかるデータを記憶する記憶部であり、表示処理部２３０は、メモリ２２０に記憶された車両の画像や車両の特定部位の色などのデータを基にして、車両の画像や車両の特定部位の色などを表示装置６０に表示させる処理部である。 The memory 220 is a storage unit that stores data related to the image of the vehicle received from the image storage server 100, the color of a specific part of the vehicle, and the like. The display processing unit 230 stores the image of the vehicle and the vehicle stored in the memory 220. This is a processing unit that displays the image of the vehicle, the color of the specific part of the vehicle, and the like on the display device 60 based on the data such as the color of the specific part.

画像蓄積サーバ１００は、白黒カメラ１０，２０からの白黒画像データおよびカラーカメラ３０，４０からのカラー画像データを蓄積すると共に、各画像データから車両の特定部位を抽出し、抽出した特定部位の色を判別する装置である。 The image storage server 100 stores black and white image data from the black and white cameras 10 and 20 and color image data from the color cameras 30 and 40, extracts a specific part of the vehicle from each image data, and extracts the color of the extracted specific part. It is a device that discriminates.

画像蓄積サーバ１００は、画像データ管理部１１０と、特定部位抽出処理部１２０と、車体色判別処理部１３０と、画像データ記憶部１４０とを有する。画像データ管理部１１０は、白黒カメラ１０，２０からの白黒画像データおよびカラーカメラ３０，４０からのカラー画像データを取得し、取得した各画像データを特定部位抽出処理部１２０に渡す処理部である。また、画像データ管理部１１０は、クライアント２００から検索条件にかかる情報を受け付け、受け付けた検索条件に該当する車両の画像、車両の特定部位の形状および特定部位の色などを画像データ記憶部１４０から検索し、検索したデータをクライアント２００に送信する処理部である。 The image storage server 100 includes an image data management unit 110, a specific part extraction processing unit 120, a vehicle body color determination processing unit 130, and an image data storage unit 140. The image data management unit 110 is a processing unit that acquires the black and white image data from the black and white cameras 10 and 20 and the color image data from the color cameras 30 and 40 and passes the acquired image data to the specific part extraction processing unit 120. . Further, the image data management unit 110 receives information related to the search condition from the client 200, and the image of the vehicle corresponding to the received search condition, the shape of the specific part of the vehicle, the color of the specific part, and the like from the image data storage unit 140. A processing unit that searches and transmits the searched data to the client 200.

特定部位抽出処理部１２０は、画像データ管理部１１０から白黒画像データおよびカラー画像データを取得し、取得した白黒画像データおよびカラー画像データを基にしてカラー画像上の車両の特定部位（ボンネット領域、ルーフ領域、車体側面、ドア領域、トランク領域など）を抽出する処理部であり、ナンバープレート検出部１２０ａと、パーツ検出部１２０ｂと、特定領域抽出部１２０ｃとを有する。 The specific part extraction processing unit 120 acquires the black and white image data and the color image data from the image data management unit 110, and based on the acquired black and white image data and the color image data, the specific part of the vehicle (bonnet region, A roof region, a vehicle body side surface, a door region, a trunk region, and the like), and includes a license plate detection unit 120a, a parts detection unit 120b, and a specific region extraction unit 120c.

ナンバープレート検出部１２０ａは、画像データ管理部１１０から白黒画像データおよびカラー画像データを取得し、取得した各画像データを基にしてナンバープレートの位置を検出する処理部である。 The license plate detection unit 120a is a processing unit that acquires monochrome image data and color image data from the image data management unit 110, and detects the position of the license plate based on each acquired image data.

具体的に、このナンバープレート検出部１２０ａは、まず、白黒画像データから車両のナンバープレートを切り出し、切り出したナンバープレートの文字や数字を補正（白黒カメラによって撮影された白黒画像は、白黒カメラの取り付け位置により斜めに撮影されるため、正面から撮影したように白黒画像を補正）する。 Specifically, the license plate detection unit 120a first cuts out a vehicle license plate from the black and white image data, and corrects characters and numbers of the cut out license plate (a black and white image taken by a black and white camera is attached to the black and white camera). Since the image is taken obliquely depending on the position, the black and white image is corrected as if taken from the front.

続いて、ナンバープレート検出部１２０ａは、補正した白黒画像のナンバープレートの画像サイズを、カラー画像に合うように変更し、傾きを加え、白黒画像のナンバープレートをカラー画像に重ねて、カラー画像のナンバープレートの位置を検出する。そして、ナンバープレート検出部１２０ａは、検出したナンバープレートの位置の情報（ナンバープレート位置情報）を特定領域抽出部１２０ｃに渡す。 Subsequently, the license plate detection unit 120a changes the image size of the corrected monochrome image license plate so as to match the color image, adds inclination, and superimposes the monochrome image license plate on the color image, thereby correcting the color image. Detect the position of the license plate. Then, the license plate detection unit 120a passes the detected information on the position of the license plate (number plate position information) to the specific area extraction unit 120c.

なお、ナンバープレート検出部１２０ａは、ナンバープレートの位置を検出する場合に、白黒画像データからナンバープレートを切り出す場合と同様の手法を用いて、直接カラー画像のナンバープレートの位置を検出してもよいし、白黒画像からナンバープレートを切り出した後、補正を加える前のナンバープレートのサイズをカラー画像と合致するように変更し、白黒画像のナンバープレートをカラー画像に重ねて、カラー画像上のナンバープレートの位置を検出してもよい。 When detecting the position of the license plate, the license plate detection unit 120a may directly detect the position of the license plate of the color image by using the same method as that for extracting the license plate from the black and white image data. After the license plate is cut out from the black and white image, the size of the license plate before correction is changed so that it matches the color image, and the license plate of the black and white image is overlaid on the color image. May be detected.

パーツ検出部１２０ｂは、画像データ管理部１１０からカラー画像データを取得し、取得したカラー画像データを基にして、車両の特徴的な部分（サイドミラー、ヘッドライト、テールランプなど）を検出する処理部である。なお、パーツ検出部１２０ｂは、特定部位抽出処理部１２０が、車両のどの部位（ボンネット領域、ルーフ領域、車両側面とドア領域、トランク領域など）を抽出するかによって、車両から検出する部分が異なる。なお、特定部位抽出処理部１２０が車両のどの部位を抽出するかは予め、ユーザなどによって設定されている。 The parts detection unit 120b acquires color image data from the image data management unit 110, and detects a characteristic part (side mirror, headlight, tail lamp, etc.) of the vehicle based on the acquired color image data. It is. The parts detection unit 120b has different parts to be detected from the vehicle depending on which part of the vehicle (bonnet area, roof area, vehicle side and door area, trunk area, etc.) the specific part extraction processing unit 120 extracts. . Note that which part of the vehicle the specific part extraction processing unit 120 extracts is set in advance by a user or the like.

したがって、本実施例では、特定領域抽出部１２０ｃがボンネット領域を抽出する場合、ルーフ領域を抽出する場合、車両側面とドア領域を抽出する場合、トランク領域を抽出する場合にわけて、パーツ検出部１２０ｂがカラー画像から検出する車両の部分について説明する。 Therefore, in this embodiment, when the specific area extracting unit 120c extracts the hood area, the roof area is extracted, the vehicle side surface and the door area are extracted, or the trunk area is extracted, the parts detecting unit The part of the vehicle that 120b detects from the color image will be described.

まず、特定部位抽出処理部１２０がボンネット領域を抽出する場合のパーツ検出部１２０ｂについて説明する。図４は、特定部位抽出処理部１２０がボンネット領域を抽出する場合の車両の各部分を説明するための説明図である。 First, the parts detection unit 120b when the specific part extraction processing unit 120 extracts the bonnet region will be described. FIG. 4 is an explanatory diagram for explaining each part of the vehicle when the specific part extraction processing unit 120 extracts a bonnet region.

パーツ検出部１２０ｂは、特定部位抽出処理部１２０がボンネット領域を抽出する場合には、カラー画像データからサイドミラー１ａ、ヘッドランプ１ｂおよびフロントミラー１ｃの位置を検出し、検出した各部分の位置の情報（サイドミラー位置情報、ヘッドランプ位置情報、フロントミラー位置情報）をカラー画像データと共に特定領域抽出部１２０ｃに渡す。 When the specific part extraction processing unit 120 extracts the bonnet region, the parts detection unit 120b detects the positions of the side mirror 1a, the headlamp 1b, and the front mirror 1c from the color image data, and detects the position of each detected part. Information (side mirror position information, headlamp position information, front mirror position information) is passed to the specific area extraction unit 120c together with the color image data.

続いて、特定部位抽出処理部１２０がルーフ領域を抽出する場合のパーツ検出部１２０ｂについて説明する。図５は、特定部位抽出処理部１２０がルーフ領域を抽出する場合の車両の各部分を説明するための説明図である。 Next, the parts detection unit 120b when the specific part extraction processing unit 120 extracts the roof area will be described. FIG. 5 is an explanatory diagram for explaining each part of the vehicle when the specific part extraction processing unit 120 extracts the roof region.

パーツ検出部１２０ｂは、特定部位抽出処理部１２０がルーフ領域を抽出する場合には、カラー画像データからサイドミラー２ａ、フロントガラス２ｂ、ヘッドランプ２ｃ、フロントミラー２ｄの位置を検出し、検出した各部分の位置の情報（サイドミラー位置情報、フロントガラス位置情報、ヘッドランプ位置情報、フロントミラー位置情報）をカラー画像データと共に特定領域抽出部１２０ｃに渡す。 When the specific part extraction processing unit 120 extracts the roof area, the parts detection unit 120b detects the positions of the side mirror 2a, the windshield 2b, the headlamp 2c, and the front mirror 2d from the color image data, and detects each detected Information on the position of the part (side mirror position information, windshield position information, headlamp position information, front mirror position information) is passed to the specific area extraction unit 120c together with the color image data.

続いて、特定部位抽出処理部１２０が車両側面とドア領域とを抽出する場合のパーツ検出部１２０について説明する。図６は、特定部位抽出処理部１２０が車両側面とドア領域とを抽出する場合の車両の各部分を説明するための説明図である。 Then, the parts detection part 120 in case the specific part extraction process part 120 extracts a vehicle side surface and a door area | region is demonstrated. FIG. 6 is an explanatory diagram for explaining each part of the vehicle when the specific part extraction processing unit 120 extracts the vehicle side surface and the door region.

パーツ検出部１２０ｂは、特定部位抽出処理部１２０が車両側面とドア領域とを抽出する場合には、カラー画像データからサイドミラー３ａ、ヘッドランプ３ｂ、タイヤ３ｃの位置を検出し、検出した各部分の位置の情報（サイドミラー位置情報、ヘッドランプ位置情報、タイヤ位置情報）をカラー画像データと共に特定領域抽出部１２０ｃに渡す。 When the specific part extraction processing unit 120 extracts the vehicle side surface and the door region, the parts detection unit 120b detects the positions of the side mirror 3a, the headlamp 3b, and the tire 3c from the color image data. The position information (side mirror position information, headlamp position information, tire position information) is transferred to the specific area extraction unit 120c together with the color image data.

続いて、特定部位抽出処理部１２０がトランク領域を抽出する場合のパーツ検出部１２０について説明する。図７は、特定部位抽出処理部１２０がトランク領域を抽出する場合の車両の各部分を説明するための説明図である。 Next, the parts detection unit 120 when the specific part extraction processing unit 120 extracts a trunk region will be described. FIG. 7 is an explanatory diagram for explaining each part of the vehicle when the specific part extraction processing unit 120 extracts a trunk region.

パーツ検出部１２０ｂは、特定部位抽出処理部１２０がトランク領域を抽出する場合には、カラー画像データからリアガラス４ａ、テールランプ４ｂ、排気用マフラー４ｃ、タイヤ４ｄの位置を検出し、検出した各部分の位置の情報（リアガラス位置情報、テールランプ位置情報、排気用マフラー位置情報、タイヤ位置情報）をカラー画像データと共に特定領域抽出部１２０ｃに渡す。 When the specific part extraction processing unit 120 extracts the trunk region, the part detection unit 120b detects the positions of the rear glass 4a, the tail lamp 4b, the exhaust muffler 4c, and the tire 4d from the color image data, and detects the detected parts. Position information (rear glass position information, tail lamp position information, exhaust muffler position information, tire position information) is passed to the specific area extraction unit 120c together with the color image data.

特定領域抽出部１２０ｃは、ナンバープレート検出部１２０ａおよびパーツ検出部１２０ｂから車両の各部分の位置情報を取得し、取得した位置情報を基にしてカラー画像上の車両の特定の部位を抽出する処理部である。 The specific region extraction unit 120c acquires position information of each part of the vehicle from the license plate detection unit 120a and the part detection unit 120b, and extracts a specific part of the vehicle on the color image based on the acquired position information. Part.

なお、特定領域抽出部１２０ｃは、車両のどの領域（ボンネット領域、ルーフ領域、車両側面とドア領域、トランク領域など）を抽出するかによって、処理が異なる。したがって、本実施例では、特定領域抽出部１２０ｃがボンネット領域を抽出する場合、ルーフ領域を抽出する場合、車両側面とドア領域を抽出する場合、トランク領域を抽出する場合にわけて説明する。 The specific area extraction unit 120c has different processing depending on which area of the vehicle (bonnet area, roof area, vehicle side and door area, trunk area, etc.) is to be extracted. Therefore, in this embodiment, the specific area extraction unit 120c extracts a hood area, extracts a roof area, extracts a vehicle side surface and a door area, and extracts a trunk area.

まず、特定領域抽出部１２０ｃがボンネット領域を抽出する場合について説明する。なお、特定領域抽出部１２０ｃのボンネット領域を抽出する手法は複数存在するため、本実施例では、各手法を順に示すが、どの手法を用いてもよい。 First, the case where the specific area extraction unit 120c extracts the hood area will be described. In addition, since there are a plurality of methods for extracting the bonnet region of the specific region extraction unit 120c, in this embodiment, each method is shown in order, but any method may be used.

ボンネット領域を抽出する手法その一として、特定領域抽出部１２０ｃは、ナンバープレート位置情報およびサイドミラー位置情報とを基にして、カラー画像上のナンバープレートおよびサイドミラーの位置を特定し、ナンバープレート位置と２つのサイドミラー位置との３点から、その中点を検出する。 As one of the methods for extracting the bonnet area, the specific area extracting unit 120c specifies the position of the license plate and the side mirror on the color image based on the license plate position information and the side mirror position information. And the middle point is detected from the three points of the two side mirror positions.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、検出した中点から円状に属性情報のうちいずれか一つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化のない領域（属性情報に含まれる各要素の変化のない領域が重なる領域）をボンネット領域と判定し、判定したボンネット領域を抽出する。特定領域抽出部１２０ｃは、抽出したボンネット領域の情報をボンネット領域情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 Then, the specific area extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information in a circular shape from the detected midpoint, and an area in which the attribute information does not change (in the attribute information). A region in which regions included in each element that do not change overlap is determined as a bonnet region, and the determined bonnet region is extracted. The specific area extraction unit 120c passes the extracted bonnet area information as bonnet area information to the vehicle body color discrimination processing unit 130 together with the color image data.

ボンネット領域を抽出する手法その二として、特定領域抽出部１２０ｃは、ヘッドランプ位置情報およびサイドミラー位置情報とを基にして、カラー画像上のヘッドランプおよびサイドミラー位置を特定し、２つのヘッドランプの位置と２つのサイドミラーの位置を四角形の頂点に見立て、その四角形の対角線の交点を検出する。 As a second method of extracting the bonnet area, the specific area extracting unit 120c specifies the headlamp and side mirror positions on the color image based on the headlamp position information and the side mirror position information, and uses the two headlamps. And the positions of the two side mirrors are assumed to be the vertices of a rectangle, and the intersection of the diagonal lines of the rectangle is detected.

そして、特定部位抽出部１２０ｃは、検出した交点から円状に属性情報のうちいずれか一つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化のない領域（属性情報に含まれる各要素の変化のない領域が重なる領域）をボンネット領域と判定し、判定したボンネット領域を抽出する。特定領域抽出部１２０ｃは、抽出したボンネット領域の情報をボンネット領域情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 Then, the specific part extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information in a circular shape from the detected intersection, and includes an area where the attribute information does not change (included in the attribute information). The area where the areas without change of each element overlap is determined as the bonnet area, and the determined bonnet area is extracted. The specific area extraction unit 120c passes the extracted bonnet area information as bonnet area information to the vehicle body color discrimination processing unit 130 together with the color image data.

ボンネット領域を抽出する手法その三として、特定領域抽出部１２０ｃは、ヘッドランプ位置情報、サイドミラー位置情報およびナンバープレート位置情報を基にして、カラー画像上のヘッドランプ、サイドミラーおよびナンバープレートの位置を特定し、２つのヘッドランプの位置と２つのサイドミラーの位置とナンバープレートの位置とを五角形の頂点に見立て、その五角形の中点を検出する。 As a third method of extracting the bonnet region, the specific region extracting unit 120c uses the headlamp position information, the side mirror position information, and the license plate position information to determine the positions of the headlamp, the side mirror, and the license plate on the color image. The position of the two headlamps, the position of the two side mirrors, and the position of the license plate are regarded as the vertices of a pentagon, and the midpoint of the pentagon is detected.

ボンネット領域を抽出する手法その四として、特定領域抽出部１２０ｃは、サイドミラー位置情報およびヘッドライト位置情報を基にして、カラー画像上のヘッドランプおよびサイドミラーの位置を特定し、２つのサイドミラーの位置と、左ヘッドライト（車両を正面から見た場合を基準としている。以下同様）の位置とを三角形の頂点に見立て、その中点を検出する。 As a fourth method of extracting the bonnet region, the specific region extracting unit 120c specifies the positions of the headlamp and the side mirror on the color image based on the side mirror position information and the headlight position information, and uses the two side mirrors. And the position of the left headlight (when the vehicle is viewed from the front. The same applies hereinafter) as the apex of the triangle, and the midpoint is detected.

ボンネット領域を抽出する手法その五として、特定領域抽出部１２０ｃは、サイドミラー位置情報およびヘッドライト位置情報を基にして、カラー画像上のヘッドランプおよびサイドミラーの位置を特定し、２つのサイドミラーの位置と、右ヘッドライトの位置とを三角形の頂点に見立て、その中点を検出する。 As a fifth method of extracting the bonnet region, the specific region extraction unit 120c specifies the positions of the headlamp and the side mirror on the color image based on the side mirror position information and the headlight position information, and uses the two side mirrors. The position of the right headlight and the position of the right headlight are regarded as the vertices of a triangle, and the midpoint thereof is detected.

ボンネット領域を抽出する手法その六として、特定領域抽出部１２０ｃは、サイドミラー位置情報およびヘッドライト位置情報を基にして、カラー画像上のヘッドランプおよびサイドミラーの位置を特定し、２つのヘッドライトの位置と、左サイドミラーの位置とを三角形の頂点に見立て、その中点を検出する。 As a sixth method of extracting the bonnet region, the specific region extracting unit 120c specifies the positions of the headlamp and the side mirror on the color image based on the side mirror position information and the headlight position information, and uses the two headlights. The position of the left side mirror and the position of the left side mirror are regarded as the vertices of a triangle, and the midpoint thereof is detected.

ボンネット領域を抽出する手法その七として、特定領域抽出部１２０ｃは、サイドミラー位置情報およびヘッドライト位置情報を基にして、カラー画像上のヘッドランプおよびサイドミラーの位置を特定し、２つのヘッドライトの位置と、右サイドミラーの位置とを三角形の頂点に見立て、その中点を検出する。 As a seventh method of extracting the bonnet region, the specific region extraction unit 120c specifies the positions of the headlamp and the side mirror on the color image based on the side mirror position information and the headlight position information, and uses the two headlights. The position of and the position of the right side mirror are regarded as the vertices of a triangle, and the midpoint thereof is detected.

ボンネット領域を抽出する手法その八として、特定領域抽出部１２０ｃは、サイドミラー位置情報を基にして、２つのサイドミラーの位置を特定する。そして、特定領域抽出部１２０ｃは、２つのサイドミラーの中点から円状に属性情報のいずれか一つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、変化のない領域をそれぞれ抽出し、変化のない領域が重なる領域をフロントガラス領域と判断する。 As the eighth method for extracting the bonnet region, the specific region extraction unit 120c specifies the positions of the two side mirrors based on the side mirror position information. Then, the specific area extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information in a circular shape from the middle point of the two side mirrors, and extracts the areas without change, The area where the areas without change overlap is determined as the windshield area.

続いて、特定領域抽出部１２０ｃは、カラー画像上、フロントガラス領域の下辺から下方へ属性情報のいずれか一つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の要素のいずれかに変化の見られる地点（フロントグリル）までの領域をボンネット領域と判定し、判定したボンネット領域を抽出する。特定領域抽出部１２０ｃは抽出したボンネット領域の情報をボンネット領域情報としてカラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 Subsequently, the specific area extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of attribute information from the lower side of the windshield area to the lower side on the color image, and detects any one of the elements of the attribute information. The region up to the point where the change is seen (front grill) is determined as the bonnet region, and the determined bonnet region is extracted. The specific area extraction unit 120c passes the extracted bonnet area information as bonnet area information to the vehicle body color discrimination processing unit 130 together with the color image data.

ボンネット領域を抽出する手法その九として、特定領域抽出部１２０ｃは、ヘッドランプ位置情報およびナンバープレート位置情報を基にして、カラー画像上のヘッドランプの位置およびナンバープレートの位置を特定し、ヘッドランプ間を中心線として、ナンバープレートの位置と線対称になる位置を検出する。 As a ninth method of extracting the bonnet region, the specific region extraction unit 120c specifies the position of the headlamp and the number plate on the color image based on the headlamp position information and the license plate position information, and the headlamp A position that is line-symmetric with the position of the license plate is detected with the gap as the center line.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、検出した位置から円状に、属性情報のうちいずれか一つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化のない領域（属性情報に含まれる各要素の変化のない領域が重なる領域）をボンネット領域と判定し、判定したボンネット領域を抽出する。特定領域抽出部１２０ｃは、抽出したボンネット領域の情報をボンネット領域情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 Then, the specific area extracting unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information in a circular shape from the detected position, and the area without the change of the attribute information (the attribute information is converted into the attribute information). A region in which regions included in each element that do not change overlap is determined as a bonnet region, and the determined bonnet region is extracted. The specific area extraction unit 120c passes the extracted bonnet area information as bonnet area information to the vehicle body color discrimination processing unit 130 together with the color image data.

ボンネット領域を抽出する手法その十として、特定領域抽出部１２０ｃは、ヘッドランプ位置情報を基にして、カラー画像上のヘッドランプの位置を特定し、ヘッドランプ領域の上辺から上方へ属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化が見られる地点（フロントガラスと路面）までの領域をボンネット領域と判定し、判定したボンネット領域を抽出する。特定領域抽出部１２０ｃは、抽出したボンネット領域の情報をボンネット領域情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 As a tenth method of extracting the bonnet area, the specific area extracting unit 120c specifies the position of the headlamp on the color image based on the headlamp position information, and the attribute information is extracted upward from the upper side of the headlamp area. One, all, or any combination thereof is detected, a region up to a point (windshield and road surface) where the change of attribute information is seen is determined as a bonnet region, and the determined bonnet region is extracted. The specific area extraction unit 120c passes the extracted bonnet area information as bonnet area information to the vehicle body color discrimination processing unit 130 together with the color image data.

ボンネット領域を抽出する手法その十一として、特定領域抽出部１２０ｃは、フロントミラー位置情報を基にして、カラー画像上の２つのフロントミラーの位置を特定し、二つのフロントミラー間の中点を検出する。 As the eleventh method for extracting the bonnet region, the specific region extraction unit 120c specifies the positions of the two front mirrors on the color image based on the front mirror position information, and determines the midpoint between the two front mirrors. To detect.

ボンネット領域を抽出する手法その十二として、特定領域抽出部１２０ｃは、フロントミラー位置情報を基にして、カラー画像上のフロントミラーの位置を特定し、２つのフロントミラーと車両との接点を検出し、２つの接点間の中点を検出する。 As a twelfth method of extracting the bonnet region, the specific region extraction unit 120c identifies the position of the front mirror on the color image based on the front mirror position information, and detects the contact point between the two front mirrors and the vehicle. And the midpoint between the two contacts is detected.

続いて、特定領域抽出部１２０ｃは、検出した中点から円状に属性情報のうちいずれか一つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化のない領域（属性情報に含まれる各要素の変化のない領域が重なる領域）をボンネット領域と判定し、判定したボンネット領域を抽出する。特定領域抽出部１２０ｃは、抽出したボンネット領域の情報をボンネット領域情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 Subsequently, the specific area extracting unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information in a circle from the detected midpoint, and the area (attribute information) in which the attribute information does not change. Are determined to be bonnet areas, and the determined bonnet areas are extracted. The specific area extraction unit 120c passes the extracted bonnet area information as bonnet area information to the vehicle body color discrimination processing unit 130 together with the color image data.

ボンネット領域を抽出する手法その十三として、特定領域抽出部１２０ｃは、フロントミラー位置情報を基にして、カラー画像上のフロントミラーの位置を特定し、２つのフロントミラーと車両との接点を検出する。 As a thirteenth method of extracting the bonnet region, the specific region extracting unit 120c specifies the position of the front mirror on the color image based on the front mirror position information, and detects the contact point between the two front mirrors and the vehicle. To do.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、接点間を線に見立て、カラー画像上、線から下方に属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の要素のいずれかに変化の見られる地点（フロントグリル）までの領域をボンネット領域と判定し、判定したボンネット領域を抽出する。特定領域抽出部１２０ｃは、抽出したボンネット領域の情報をボンネット領域情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 Then, the specific area extraction unit 120c treats the contact points as lines, detects any one, all, or any combination of the attribute information on the color image and below the line, and extracts the elements of the attribute information. A region up to a point where the change is seen (front grill) is determined as a bonnet region, and the determined bonnet region is extracted. The specific area extraction unit 120c passes the extracted bonnet area information as bonnet area information to the vehicle body color discrimination processing unit 130 together with the color image data.

ボンネット領域を抽出する手法その十四として、特定領域抽出部１２０ｃは、フロントミラー位置情報を基にして、カラー画像上のフロントミラーの位置を特定し、２つのフロントミラーと車両との接点を検出する。 As a fourteenth method of extracting the bonnet area, the specific area extracting unit 120c specifies the position of the front mirror on the color image based on the front mirror position information, and detects the contact point between the two front mirrors and the vehicle. To do.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、接点間を線に見立て、カラー画像上、線から上方に属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の要素のいずれかに変化の見られる地点（フロントガラスと路面）までの領域をボンネット領域と判定し、判定したボンネット領域を抽出する。特定領域抽出部１２０ｃは、抽出したボンネット領域の情報をボンネット領域情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 Then, the specific area extraction unit 120c treats the contact points as lines, detects any one, all, or any combination of the attribute information on the color image and above the line, and extracts the elements of the attribute information. A region up to a point where a change is seen (windshield and road surface) is determined as a bonnet region, and the determined bonnet region is extracted. The specific area extraction unit 120c passes the extracted bonnet area information as bonnet area information to the vehicle body color discrimination processing unit 130 together with the color image data.

ボンネット領域を抽出する手法その十五として、特定領域抽出部１２０ｃは、フロントミラー位置情報およびヘッドランプ位置情報を基にして、カラー画像上のフロントミラーの位置およびヘッドランプの位置を特定する。 As a fifteenth method for extracting the bonnet region, the specific region extracting unit 120c specifies the position of the front mirror and the position of the headlamp on the color image based on the front mirror position information and the headlamp position information.

続いて、特定領域抽出部１２０ｃは、２つのフロントミラーの位置と２つのヘッドランプの位置とを四角形の頂点に見立て、その四角形の対角線の交点を検出し、検出した交点から円状に属性情報のうちいずれか一つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化のない領域（属性情報に含まれる各要素の変化のない領域が重なる領域）をボンネット領域と判定し、判定したボンネット領域を抽出する。特定領域抽出部１２０ｃは、抽出したボンネット領域の情報をボンネット領域情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 Subsequently, the specific area extraction unit 120c considers the position of the two front mirrors and the position of the two headlamps as the vertices of a rectangle, detects the intersection of the diagonals of the rectangle, and circularly attribute information from the detected intersection. Any one, all, or any combination of them is detected, and an area in which attribute information does not change (area in which each element included in the attribute information does not change) is determined as a bonnet area. The determined bonnet area is extracted. The specific area extraction unit 120c passes the extracted bonnet area information as bonnet area information to the vehicle body color discrimination processing unit 130 together with the color image data.

ボンネット領域を抽出する手法その十六として、特定領域抽出部１２０ｃは、フロントミラー位置情報およびナンバープレート位置情報を基にして、カラー画像上のフロントミラーの位置およびナンバープレートの位置を特定し、ナンバープレートの位置と２つのフロントミラーの位置の３点から、その中点を検出する。 As a sixteenth method of extracting the bonnet region, the specific region extracting unit 120c specifies the position of the front mirror and the number plate on the color image based on the front mirror position information and the license plate position information, The middle point is detected from the three points of the plate position and the two front mirror positions.

ボンネット領域を抽出する手法その十七として、特定領域抽出部１２０ｃは、フロントミラー位置情報およびヘッドランプ位置情報を基にして、カラー画像上のフロントミラーの位置およびヘッドランプの位置を特定し、２つのフロントミラーと左ヘッドランプを三角形の頂点に見立て、その中点を検出する。 As a seventeenth method for extracting the bonnet area, the specific area extracting unit 120c specifies the position of the front mirror and the position of the headlamp on the color image based on the front mirror position information and the headlamp position information. Two front mirrors and a left headlamp are regarded as the vertices of a triangle, and their midpoint is detected.

ボンネット領域を抽出する手法その十八として、特定領域抽出部１２０ｃは、フロントミラー位置情報およびヘッドランプ位置情報を基にして、カラー画像上のフロントミラーの位置およびヘッドランプの位置を特定し、２つのフロントミラーと右ヘッドランプを三角形の頂点に見立て、その中点を検出する。 As a method for extracting the bonnet area, the specific area extracting unit 120c specifies the position of the front mirror and the position of the headlamp on the color image based on the front mirror position information and the headlamp position information. Two front mirrors and a right headlamp are regarded as the vertices of a triangle, and the midpoint is detected.

ボンネット領域を抽出する手法その十九として、特定領域抽出部１２０ｃは、フロントミラー位置情報およびヘッドランプ位置情報を基にして、カラー画像上のフロントミラーの位置およびヘッドランプの位置を特定し、２つのヘッドランプと左フロントミラーを三角形の頂点に見立て、その中点を検出する。 As a nineteenth method for extracting the bonnet area, the specific area extracting unit 120c specifies the position of the front mirror and the position of the headlamp on the color image based on the front mirror position information and the headlamp position information. Two headlamps and the left front mirror are regarded as the vertices of a triangle, and their midpoint is detected.

ボンネット領域を抽出する手法その二十として、特定領域抽出部１２０ｃは、フロントミラー位置情報およびヘッドランプ位置情報を基にして、カラー画像上のフロントミラーの位置およびヘッドランプの位置を特定し、２つのヘッドランプと右フロントミラーを三角形の頂点に見立て、その中点を検出する。 As a twentieth method of extracting the bonnet area, the specific area extracting unit 120c specifies the position of the front mirror and the position of the headlamp on the color image based on the front mirror position information and the headlamp position information. Assume two headlamps and right front mirror at the apex of a triangle, and detect the midpoint.

ボンネット領域を抽出する手法その二十一として、特定領域抽出部１２０ｃは、ナンバープレート位置情報を基にして、カラー画像上のナンバープレートの位置を特定し、ナンバープレートと同じ寸法のプレートを、特定したナンバープレートの上に所定数配置する。所定数目のプレートはボンネット領域に配置されるため、特定領域抽出部１２０ｃは、所定数目のプレートの対角線の中点を検出する。 As a 21st method of extracting the bonnet area, the specific area extracting unit 120c specifies the position of the license plate on the color image based on the license plate position information, and specifies the plate having the same size as the license plate. Place a predetermined number on the number plate. Since the predetermined number of plates are arranged in the bonnet region, the specific region extraction unit 120c detects the midpoint of the diagonal line of the predetermined number of plates.

次に、特定領域抽出部１２０ｃがルーフ領域を抽出する場合について説明する。なお、特定領域抽出部１２０ｃのルーフ領域を抽出する手法は複数存在するため、本実施例では、各手法を順に示すが、どの手法を用いてもよい。 Next, a case where the specific area extraction unit 120c extracts a roof area will be described. In addition, since there are a plurality of methods for extracting the roof region of the specific region extraction unit 120c, each method is sequentially shown in the present embodiment, but any method may be used.

ルーフ領域を抽出する手法その一として、特定領域抽出部１２０ｃは、カラー画像を基にして色認識を行い、色調が安定しない領域をフロントガラス領域と判定する。そして、特定領域抽出部１２０ｃは、カラー画像上、フロントガラス領域の上辺から上方へ属性情報のいずれか一つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、変化の見られる地点（路面かリアガラスか画面端）までの領域をルーフ領域と判定し、判定したルーフ領域を抽出する。特定領域抽出部１２０ｃは、抽出したルーフ領域の情報をルーフ領域情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 As one method for extracting a roof area, the specific area extraction unit 120c performs color recognition based on a color image, and determines an area where the color tone is not stable as a windshield area. Then, the specific area extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information from the upper side of the windshield area to the upper side on the color image, and detects a change point (road surface). The area up to the rear glass or screen edge) is determined as the roof area, and the determined roof area is extracted. The specific area extraction unit 120c passes the extracted roof area information as roof area information to the vehicle body color discrimination processing unit 130 together with the color image data.

ルーフ領域を抽出する手法その二として、特定領域抽出部１２０ｃは、サイドミラー位置情報を基にして、カラー画像上のサイドミラーの位置を特定し、２つのサイドミラー間の中点を検出し、検出した中点から円状に属性情報のいずれか一つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、変化のない領域をそれぞれ抽出し、それかの領域が重なる領域をフロントガラス領域と判定する。 As a second method of extracting the roof area, the specific area extraction unit 120c specifies the position of the side mirror on the color image based on the side mirror position information, detects the midpoint between the two side mirrors, Detect any one, all, or any combination of the attribute information in a circle from the detected midpoint, extract the areas that do not change, and define the area where these areas overlap as the windshield area judge.

続いて、特定領域抽出部１２０ｃは、カラー画像上、フロントガラス領域の上辺から上方へ属性情報のいずれか一つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、変化の見られる地点（路面かリアガラスか画面端）までの領域をルーフ領域と判定し、判定したルーフ領域を抽出する。特定領域抽出部１２０ｃは、抽出したルーフ領域の情報をルーフ領域情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 Subsequently, the specific area extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information from the upper side of the windshield area on the color image, and detects a change point (road surface). Or the rear glass or screen edge) is determined as the roof area, and the determined roof area is extracted. The specific area extraction unit 120c passes the extracted roof area information as roof area information to the vehicle body color discrimination processing unit 130 together with the color image data.

ルーフ領域を抽出する手法その三として、特定領域抽出部１２０ｃは、サイドミラー位置情報およびナンバープレート位置情報を基にして、カラー画像上のサイドミラーの位置およびナンバープレートの位置を特定し、２つのサイドミラーとナンバープレートを三角形の頂点に見立て、その中点を検出する。 As a third method of extracting the roof area, the specific area extracting unit 120c specifies the position of the side mirror and the number plate on the color image based on the side mirror position information and the license plate position information, and The side mirror and license plate are regarded as the vertices of a triangle, and the midpoint is detected.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、検出した中点を中心として、ナンバープレートの位置（ナンバープレートの中心点またはナンバープレートの四隅の点など）と点対称になる点から円状に属性情報のうちいずれか一つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化のない領域（属性情報に含まれる各要素の変化のない領域が重なる領域）をルーフ領域と判定し、判定したルーフ領域を抽出する。特定領域抽出部１２０ｃは、抽出したルーフ領域の情報をルーフ領域情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 Then, the specific area extracting unit 120c circles the attribute information from a point that is symmetric with respect to the position of the license plate (the center point of the license plate or the four corner points of the license plate) with the detected middle point as the center. Any one, all, or any combination is detected, and an area where there is no change in attribute information (an area where there is no change in each element included in the attribute information) is determined as a roof area and determined The roof area is extracted. The specific area extraction unit 120c passes the extracted roof area information as roof area information to the vehicle body color discrimination processing unit 130 together with the color image data.

ルーフ領域を抽出する手法その四として、特定領域抽出部１２０ｃは、サイドミラー位置情報を基にして、カラー画像上のサイドミラーの位置を特定し、サイドミラー領域の上辺から上方へ属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、画像端以外で属性情報の変化の見られる地点までの領域をサイドガラス領域と判定する。 As a fourth method of extracting the roof area, the specific area extracting unit 120c specifies the position of the side mirror on the color image based on the side mirror position information, and any attribute information is moved upward from the upper side of the side mirror area. One, all, or any combination thereof is detected, and an area up to a point where a change in the attribute information is seen other than the image end is determined as a side glass area.

続いて、特定領域抽出部１２０ｃは、カラー画像上、サイドガラス領域の上辺から上方へ属性情報のうちいずれか一つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の各要素のいずれかに変化の見られる地点（路面かリアガラスか画面端）までの領域をルーフ領域と判定し、判定したルーフ領域を抽出する。特定領域抽出部１２０ｃは、抽出したルーフ領域の情報をルーフ領域情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 Subsequently, the specific area extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information from the upper side of the side glass area to the upper side on the color image, and detects any of the elements of the attribute information. The area up to the point where the change is seen (road surface, rear glass or screen edge) is determined as the roof area, and the determined roof area is extracted. The specific area extraction unit 120c passes the extracted roof area information as roof area information to the vehicle body color discrimination processing unit 130 together with the color image data.

ルーフ領域を抽出する手法その五として、特定領域抽出部１２０ｃは、サイドミラー位置情報およびヘッドランプ位置情報を基にして、カラー画像上のサイドミラーの位置およびヘッドランプの位置を特定し、２つのサイドミラーおよび２つのヘッドランプを四角形の頂点に見立て、その四角形の対角線の交点を検出する。 As a fifth method for extracting the roof area, the specific area extraction unit 120c specifies the position of the side mirror and the position of the headlamp on the color image based on the side mirror position information and the headlamp position information, and The side mirror and the two headlamps are regarded as the vertices of a quadrangle, and the intersection of the squares of the quadrangle is detected.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、サイドミラー間を中心線とし、対角線の交点の位置と線対称になる位置を検出し、そこから円状に属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化のない領域をそれぞれ抽出し、それらの領域が重なる領域をフロントガラス領域と判定する。 Then, the specific area extraction unit 120c detects the position that is symmetrical with the position of the intersection of the diagonal lines, with the center line between the side mirrors, and then any one, all, or any of the attribute information in a circular shape therefrom These combinations are detected, areas where there is no change in attribute information are extracted, and an area where these areas overlap is determined as a windshield area.

続いて、特定領域抽出部１２０ｃは、カラー画像上のフロントガラス領域の上辺から上方へ属性情報のいずれか一つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、変化の見られる地点（路面かリアガラスか画面端）までの領域をルーフ領域と判定し、判定したルーフ領域を抽出する。特定領域抽出部１２０ｃは、抽出したルーフ領域の情報をルーフ領域情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 Subsequently, the specific area extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information from the upper side of the windshield area on the color image to the upper side, and a point where the change is seen (road surface) Or the rear glass or screen edge) is determined as the roof area, and the determined roof area is extracted. The specific area extraction unit 120c passes the extracted roof area information as roof area information to the vehicle body color discrimination processing unit 130 together with the color image data.

ルーフ領域を抽出する手法その六として、特定領域抽出部１２０ｃは、サイドミラー位置情報およびヘッドランプ位置情報を基にして、カラー画像上のサイドミラーの位置およびヘッドランプの位置とを特定し、２つのサイドミラーと左ヘッドランプ（撮影用のカメラが車両の左上方に設置されている場合）を平行四辺形の頂点の３つに見立て、平行四辺形にかかる残りの１点を検出する。 As a sixth method of extracting the roof area, the specific area extracting unit 120c specifies the position of the side mirror and the position of the headlamp on the color image based on the side mirror position information and the headlamp position information, and 2 Two side mirrors and a left headlamp (when a shooting camera is installed in the upper left of the vehicle) are regarded as three apexes of the parallelogram, and the remaining one point on the parallelogram is detected.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、検出した１点から円状に属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化のない領域をそれぞれ抽出し、それらの領域が重なる領域をフロントガラス領域と判定する。 Then, the specific area extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information in a circular shape from the detected one point, and extracts each area where the attribute information does not change, A region where these regions overlap is determined as a windshield region.

ルーフ領域を抽出する手法その七として、特定領域抽出部１２０ｃは、サイドミラー位置情報およびヘッドランプ位置情報を基にして、カラー画像上のサイドミラーの位置およびヘッドランプの位置とを特定し、２つのサイドミラーと右ヘッドランプ（撮影用のカメラが車両の右上方に設置されている場合）を平行四辺形の頂点の３つに見立て、平行四辺形にかかる残りの１点を検出する。 As a seventh method of extracting the roof area, the specific area extracting unit 120c specifies the position of the side mirror and the position of the headlamp on the color image based on the side mirror position information and the headlamp position information. Two side mirrors and a right headlamp (when a camera for shooting is installed at the upper right of the vehicle) are regarded as three apexes of the parallelogram, and the remaining one point on the parallelogram is detected.

次に、特定領域抽出部１２０ｃが車両側面とドア領域とを抽出する場合について説明する。なお、特定領域抽出部１２０ｃの車両側面とドア領域とを抽出する手法は複数存在するため、本実施例では、各手法を順に示すが、どの手法を用いてもよい。 Next, a case where the specific region extraction unit 120c extracts the vehicle side surface and the door region will be described. In addition, since there are a plurality of methods for extracting the vehicle side surface and the door region of the specific region extraction unit 120c, in this embodiment, each method is shown in order, but any method may be used.

車両側面とドア領域とを抽出する手法その一として、特定領域抽出部１２０ｃは、ヘッドランプ位置情報を基にして、カラー画像上のヘッドランプの位置を特定し、右ヘッドランプ（車を前から見た場合）領域の右端から右方へ属性情報の１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報に含まれる要素のいずれかに変化の見られる地点（路面か画面端）までの領域を車両側面とドア領域と判定し、判定した車両側面とドア領域とを抽出する。 As one method for extracting the vehicle side surface and the door region, the specific region extraction unit 120c specifies the position of the headlamp on the color image based on the headlamp position information, and the right headlamp (the vehicle from the front). (When viewed) Detects one or all or any combination of attribute information from the right end of the area to the right, and a point where a change is seen in any of the elements included in the attribute information (road surface or screen edge) ) Are determined as the vehicle side surface and the door region, and the determined vehicle side surface and the door region are extracted.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、抽出した車両側面とドア領域の情報を車両側面情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。ただし、これはカラーカメラ３０が車両の右前方に設置されている場合であり、カラーカメラ３０が左前方に取り付けられている場合には、左ヘッドランプ領域の左端から左方へ属性情報の検出を行うことになる。 Then, the specific area extraction unit 120c passes the extracted vehicle side surface and door area information as vehicle side information to the vehicle body color determination processing unit 130 together with the color image data. However, this is a case where the color camera 30 is installed on the right front side of the vehicle. When the color camera 30 is mounted on the left front side, the attribute information is detected from the left end of the left headlamp area to the left. Will do.

車両側面とドア領域とを抽出する手法その二として、特定領域抽出部１２０ｃは、ヘッドランプ位置情報およびサイドミラー位置情報を基にして、カラー画像上のヘッドランプの位置およびサイドミラーの位置とを特定し、右ヘッドランプと右サイドミラー間を線に見立て、カラー画像上そこから右方へ属性情報の１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報に含まれる要素のいずれかに変化の見られる地点（路面か画面端）までの領域を車両側面とドア領域と判定し、判定した車両側面とドア領域とを抽出する。 As a second method of extracting the vehicle side surface and the door region, the specific region extraction unit 120c determines the headlamp position and the side mirror position on the color image based on the headlamp position information and the side mirror position information. Identify the line between the right headlamp and the right side mirror, detect one, all, or any combination of attribute information from the right to the right on the color image. A region up to a point where a change is seen (road surface or screen edge) is determined as a vehicle side surface and a door region, and the determined vehicle side surface and door region are extracted.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、抽出した車両側面とドア領域の情報を車両側面情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。ただし、これはカラーカメラ３０が車両の右前方に設置されている場合であり、カラーカメラ３０が左前方に取り付けられている場合には、左ヘッドランプと左サイドミラー間を線に見立て、カラー画像上そこから左方へ属性情報の検出を行うことになる。 Then, the specific area extraction unit 120c passes the extracted vehicle side surface and door area information as vehicle side information to the vehicle body color determination processing unit 130 together with the color image data. However, this is a case where the color camera 30 is installed on the right front side of the vehicle. When the color camera 30 is mounted on the left front side, the color between the left headlamp and the left side mirror is regarded as a line. The attribute information is detected from left to right on the image.

車両側面とドア領域とを抽出する手法その三として、特定領域抽出部１２０ｃは、ヘッドランプ位置情報およびナンバープレート位置情報を基にして、カラー画像上のヘッドランプの位置およびナンバープレートの位置を特定し、右ヘッドランプを中心点とし、ナンバープレートの位置と点対称になる地点を検出する。 As a third method of extracting the vehicle side surface and the door region, the specific region extraction unit 120c specifies the position of the headlamp and the number plate on the color image based on the headlamp position information and the license plate position information. Then, a point that is point-symmetric with the position of the license plate is detected with the right headlamp as the center point.

そして、特定領域検出部１２０ｃは、検出した地点から円状に属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化のない領域をそれぞれ抽出し、それらの領域が重なる領域を車両側面とドア領域と判定し、判定した車両側面とドア領域とを抽出する。 Then, the specific area detection unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information in a circular shape from the detected point, and extracts areas where there is no change in the attribute information. A region where the two regions overlap is determined as a vehicle side surface and a door region, and the determined vehicle side surface and door region are extracted.

続いて、特定領域検出部１２０ｃは、抽出した車両側面とドア領域の情報を車両側面情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。ただし、これは、カラーカメラ３０が車両の右上方に設置されている場合であり、カラーカメラ３０が車両の左上方に設置されている場合には、左ヘッドランプを中心点とし、ナンバープレートの位置と点対称になる地点を検出し、属性情報を検出することになる。 Subsequently, the specific region detection unit 120c passes the extracted vehicle side surface and door region information as vehicle side information to the vehicle body color determination processing unit 130 together with the color image data. However, this is a case where the color camera 30 is installed on the upper right side of the vehicle, and when the color camera 30 is installed on the upper left side of the vehicle, the left headlamp is the center point and the number plate A point that is point-symmetric with the position is detected, and attribute information is detected.

車両側面とドア領域とを抽出する手法その四として、特定領域抽出部１２０ｃは、サイドミラー位置情報を基にして、カラー画像上のサイドミラーの位置を特定し、２つのサイドミラー間を線に見立て、線の延長線上を画像右方向に向かって属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の要素のいずれかに変化の見られる地点（路面か画面端）までの領域を車両側面とドア領域と判定し、判定した車両側面とドア領域とを抽出する。 As a fourth method of extracting the vehicle side surface and the door region, the specific region extraction unit 120c specifies the position of the side mirror on the color image based on the side mirror position information, and uses a line between the two side mirrors. At the same time, detect any one, all, or any combination of attribute information on the extension of the line toward the right of the image, and a point where a change is seen in any of the attribute information elements (road surface or The area up to the screen end) is determined as the vehicle side face and the door area, and the determined vehicle side face and the door area are extracted.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、抽出した車両側面とドア領域の情報を車両側面情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。ただし、これは、カラーカメラ３０が車両の右上方に設置されている場合であり、カラーカメラ３０が車両の左上方に設置されている場合には、２つのサイドミラー間を線に見立て、線の延長線上を画像左方法に向かって属性情報を検出することになる。 Then, the specific area extraction unit 120c passes the extracted vehicle side surface and door area information as vehicle side information to the vehicle body color determination processing unit 130 together with the color image data. However, this is a case where the color camera 30 is installed on the upper right side of the vehicle, and when the color camera 30 is installed on the upper left side of the vehicle, the line between the two side mirrors is regarded as a line. Attribute information is detected on the extension line of the image toward the image left direction.

車両側面とドア領域とを抽出する手法その五として、特定領域抽出部１２０ｃは、サイドミラー位置情報とタイヤ位置情報とを基にして、カラー画像上のサイドミラーの位置とタイヤの位置とを特定し、右サイドミラーと右前輪のタイヤ間の中点を検出する。 As a fifth method of extracting the vehicle side surface and the door region, the specific region extraction unit 120c specifies the position of the side mirror and the position of the tire on the color image based on the side mirror position information and the tire position information. The middle point between the right side mirror and the right front tire is detected.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、検出した中点から円状に属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化のない領域をそれぞれ抽出し、それらの領域が重なる領域を車両側面およびドア領域と判定し、判定した車両側面とドア領域とを抽出する。 Then, the specific region extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information in a circular shape from the detected midpoint, and extracts each region where the attribute information does not change, A region where these regions overlap is determined as a vehicle side surface and a door region, and the determined vehicle side surface and door region are extracted.

続いて、特定領域抽出部１２０ｃは、抽出した車両側面とドア領域の情報を車両側面情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。ただし、これは、カラーカメラ３０が車両の右上方に設置されている場合であり、カラーカメラ３０が車両の左上方に設置されている場合には、左サイドミラーと左前輪のタイヤ間の中点を検出し、検出した中点から円状に属性情報を検出することになる。 Subsequently, the specific region extraction unit 120c passes the extracted vehicle side surface and door region information as vehicle side information to the vehicle body color determination processing unit 130 together with the color image data. However, this is a case where the color camera 30 is installed on the upper right side of the vehicle, and when the color camera 30 is installed on the upper left side of the vehicle, the middle part between the left side mirror and the tire on the left front wheel. A point is detected, and attribute information is detected in a circular shape from the detected midpoint.

車両側面とドア領域とを抽出する手法その六（車両側面に文字が書かれている場合）として、特定領域抽出部１２０ｃは、サイドミラー位置情報、タイヤ位置情報およびヘッドランプ位置情報を基にして、カラー画面上のサイドミラーの位置、タイヤの位置およびヘッドランプの位置を特定し、右前後輪のタイヤ、右ヘッドランプ、右サイドミラー、車両領域の最右点上部で囲まれる領域を車両側面とドア領域として区切り、区切った領域内に含まれる文字以外を車両側面とドア領域として抽出する。 As a sixth method for extracting the vehicle side surface and the door region (when characters are written on the vehicle side surface), the specific region extraction unit 120c is based on the side mirror position information, the tire position information, and the headlamp position information. Identify the position of the side mirror on the color screen, the position of the tire and the position of the headlamp, and the area enclosed by the right front and rear wheel tires, the right headlamp, the right side mirror, and the uppermost rightmost point of the vehicle area And the door area, and characters other than those included in the divided area are extracted as the vehicle side face and the door area.

続いて、特定領域抽出部１２０ｃは、抽出した車両側面とドア領域の情報を車両側面情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。ただし、これは、カラーカメラ３０が車両の右上方に設置されている場合であり、カラーカメラ３０が車両の左上方に設置されている場合には、左前後輪のタイヤ、左ヘッドランプ、左サイドミラー、車両領域の最左点上部で囲まれる領域を車両側面とドア領域として区切り、区切った領域内に含まれる文字以外を車両側面とドア領域として抽出することになる。 Subsequently, the specific region extraction unit 120c passes the extracted vehicle side surface and door region information as vehicle side information to the vehicle body color determination processing unit 130 together with the color image data. However, this is a case where the color camera 30 is installed on the upper right side of the vehicle, and when the color camera 30 is installed on the upper left side of the vehicle, the left front and rear wheel tires, the left headlamp, The region surrounded by the side mirror and the upper leftmost point of the vehicle region is divided as a vehicle side surface and a door region, and characters other than those included in the divided region are extracted as the vehicle side surface and the door region.

車両側面とドア領域とを抽出する手法その七（車両側面の色が二色以上に分かれている場合）として、特定領域抽出部１２０ｃは、サイドミラー位置情報、タイヤ位置情報およびヘッドランプ位置情報を基にして、カラー画面上のサイドミラーの位置、タイヤの位置およびヘッドランプの位置を特定し、右前後輪のタイヤ、右ヘッドランプ、右サイドミラー、車両領域の最右点上部で囲まれる領域を車両側面とドア領域として区切り、区切った領域外周から内側に向かって属性情報のいずれか一つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の各要素の変化のない領域をそれぞれ抽出し、それらの領域が重なる領域毎に色識別を行い、車両の色は複数色であると判定する。 As a seventh method for extracting the vehicle side surface and the door region (when the color of the vehicle side surface is divided into two or more colors), the specific region extraction unit 120c uses the side mirror position information, the tire position information, and the headlamp position information. Based on this, the position of the side mirror on the color screen, the position of the tire and the position of the headlamp are specified, and the area enclosed by the right front and rear wheel tires, the right headlamp, the right side mirror, and the uppermost right point of the vehicle area The vehicle is separated from the vehicle side and the door region, and any one, all, or any combination of the attribute information is detected inward from the outer periphery of the divided region, and an area in which each element of the attribute information is not changed is detected. Each is extracted, and color identification is performed for each of the overlapping regions, and it is determined that the vehicle has a plurality of colors.

続いて、特定領域抽出部１２０ｃは、区切った領域を車両側面とドア領域として抽出し、抽出した領域の情報を車両側面情報として、カラー画像データおよび車両の側面は複数色である旨の情報を車体色判別処理部１３０に渡す。ただし、これは、カラーカメラ３０が車両の右上方に設置されている場合であり、カラーカメラ３０が車両の左上方に設置されている場合には、左前後輪のタイヤ、左ヘッドランプ、左サイドミラー、車両領域の最左点上部で囲まれる領域を車両側面とドア領域として区切り、区切った領域の外周から内側に向かって属性情報を検出することになる。 Subsequently, the specific area extraction unit 120c extracts the divided areas as the vehicle side face and the door area, and uses the extracted area information as the vehicle side information, and the color image data and the information indicating that the vehicle side face has a plurality of colors. It is passed to the vehicle body color discrimination processing unit 130. However, this is a case where the color camera 30 is installed on the upper right side of the vehicle, and when the color camera 30 is installed on the upper left side of the vehicle, the left front and rear wheel tires, the left headlamp, The area surrounded by the side mirror and the upper leftmost part of the vehicle area is divided as a vehicle side face and a door area, and attribute information is detected from the outer periphery to the inside of the divided area.

次に、特定領域抽出部１２０ｃがトランク領域を抽出する場合について説明する。なお、特定領域抽出部１２０ｃのトランク領域を抽出する手法は複数存在するため、本実施例では、各手法を順に示すが、どの手法を用いてもよい。 Next, a case where the specific region extraction unit 120c extracts a trunk region will be described. In addition, since there are a plurality of methods for extracting the trunk region of the specific region extraction unit 120c, in this embodiment, each method is shown in order, but any method may be used.

トランク領域を抽出する手法その一として、特定領域抽出部１２０ｃは、カラー画像の色認識を行い、色調が安定しない領域をリアガラス領域と判定し、カラー画像上、リアガラス領域の下辺から下方へ属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の要素のいずれかに変化の見られる地点（リアバンパー、ナンバープレート、テールランプ等）までの領域をトランク領域と判定し、判定したトランク領域を抽出する。そして、特定領域抽出部１２０ｃは、抽出したトランク領域をトランク領域情報としてカラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 As one method for extracting a trunk area, the specific area extraction unit 120c performs color recognition of a color image, determines an area where the color tone is not stable as a rear glass area, and sets attribute information on the color image from the lower side of the rear glass area downward. Any one, all, or any combination of these are detected, and the area up to the point (rear bumper, license plate, tail lamp, etc.) where any of the elements of the attribute information is changed is determined as the trunk area The determined trunk area is extracted. Then, the specific area extracting unit 120c passes the extracted trunk area as trunk area information to the vehicle body color discrimination processing unit 130 together with the color image data.

トランク領域を抽出する手法その二として、特定領域抽出部１２０ｃは、テールランプ位置情報を基にして、カラー画像上のテールランプの位置を特定し、テールランプ領域の上辺から上方に属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の要素のいずれかに変化の見られる地点（路面かリアガラス）までの領域をトランク領域と判定する。 As a second method of extracting the trunk area, the specific area extracting unit 120c specifies the position of the tail lamp on the color image based on the tail lamp position information, and selects any one of the attribute information from the upper side of the tail lamp area. Alternatively, all or any combination is detected, and a region up to a point (road surface or rear glass) where any of the elements of the attribute information is changed is determined as a trunk region.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、判定したトランク領域を抽出し、抽出したトランク領域をトランク領域情報としてカラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 Then, the specific area extraction unit 120c extracts the determined trunk area, and passes the extracted trunk area as trunk area information to the vehicle body color determination processing unit 130 together with the color image data.

トランク領域を抽出する手法その三として、特定領域抽出部１２０ｃは、テールランプ位置情報およびナンバープレート位置情報を基にして、カラー画像上のテールランプの位置とナンバープレートの位置とを特定し、２つのテールランプ間を中心線と見立て、ナンバープレートの位置と線対称になる位置を検出する。 As a third method of extracting the trunk region, the specific region extracting unit 120c specifies the position of the tail lamp and the number plate on the color image based on the tail lamp position information and the license plate position information, and uses the two tail lamps. Assume that the gap is the center line, and detect the position that is line-symmetric with the position of the license plate.

続いて、特定領域抽出部１２０ｃは、検出した位置から円状に属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化のない領域をそれぞれ抽出し、属性情報の各要素の変化のない領域が重なる領域をトランク領域と判定し、判定したトランク領域を抽出し、抽出したトランク領域をトランク領域情報としてカラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 Subsequently, the specific area extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information in a circular shape from the detected position, and extracts each area where there is no change in the attribute information. The area where the areas where the elements of the attribute information do not change overlap is determined as the trunk area, the determined trunk area is extracted, and the extracted trunk area is transferred to the vehicle body color determination processing unit 130 as the trunk area information together with the color image data.

トランク領域を抽出する手法その四として、特定領域抽出部１２０ｃは、テールランプ位置情報およびナンバープレート位置情報を基にして、カラー画像上のテールランプの位置およびナンバープレートの位置を特定し、２つのテールランプとナンバープレートを平行四辺形の頂点の３点に見立て、平行四辺形にかかる残りの１点を検出する。 As a fourth method of extracting the trunk region, the specific region extraction unit 120c specifies the position of the tail lamp and the number plate on the color image based on the tail lamp position information and the license plate position information, The license plate is regarded as three points at the apex of the parallelogram, and the remaining one point on the parallelogram is detected.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、検出した１点から円状に属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化のない領域をそれぞれ抽出し、属性情報の各要素の変化のない領域が重なる領域をトランク領域と判定し、判定したトランク領域を抽出し、抽出したトランク領域をトランク領域情報としてカラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 Then, the specific area extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information in a circular shape from the detected one point, and extracts each area where the attribute information does not change, The area where the areas where the elements of the attribute information do not change overlap is determined as the trunk area, the determined trunk area is extracted, and the extracted trunk area is transferred to the vehicle body color determination processing unit 130 as the trunk area information together with the color image data.

トランク領域を抽出する手法その五として、特定領域抽出部１２０ｃは、テールランプ位置情報および排気用マフラー位置情報を基にして、カラー画像上のテールランプの位置および排気用マフラーの位置を特定し、２つのテールランプ間を中心線と見立て、排気用マフラーの位置と線対称になる位置を検出する。 As a fifth method of extracting the trunk region, the specific region extracting unit 120c specifies the position of the tail lamp and the exhaust muffler on the color image based on the tail lamp position information and the exhaust muffler position information, and The position between the tail lamps is regarded as a center line, and a position that is symmetrical with the position of the exhaust muffler is detected.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、検出した位置から円状に属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化のない領域をそれぞれ抽出し、属性情報の各要素の変化のない領域が重なる領域をトランク領域と判定し、判定したトランク領域を抽出し、抽出したトランク領域をトランク領域情報としてカラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 Then, the specific area extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information in a circular shape from the detected position, and extracts each area where the attribute information does not change, A region where regions where information elements do not change overlap is determined as a trunk region, the determined trunk region is extracted, and the extracted trunk region is transferred to the vehicle body color determination processing unit 130 as color region data along with the color image data.

トランク領域を抽出する手法その六として、特定領域抽出部１２０ｃは、テールランプ位置情報および排気用マフラー位置情報を基にして、カラー画像上のテールランプの位置および排気用マフラーの位置を特定し、２つのテールランプおよび排気用マフラーを平行四辺形の頂点の３つに見立て、平行四辺形にかかる残りの１つを検出する。 As a sixth method for extracting the trunk region, the specific region extraction unit 120c specifies the position of the tail lamp and the exhaust muffler on the color image based on the tail lamp position information and the exhaust muffler position information, and The tail lamp and the exhaust muffler are regarded as three apexes of the parallelogram, and the remaining one of the parallelogram is detected.

トランク領域を抽出する手法その七として、特定領域抽出部１２０ｃは、テールランプ位置情報およびナンバープレート位置情報を基にして、カラー画像上のテールランプの位置およびナンバープレートの位置を特定し、２つのテールランプおよびナンバープレートを平行四辺形の頂点の３つに見立て、平行四辺形にかかる残りの１つを検出する。 As a seventh method of extracting the trunk region, the specific region extracting unit 120c specifies the position of the tail lamp and the number plate on the color image based on the tail lamp position information and the license plate position information, The license plate is regarded as three vertices of the parallelogram, and the remaining one of the parallelogram is detected.

ところで、車両の画像からルーフ領域を抽出する場合に、車両を背面から撮影した画像を利用する場合がある。そこで、本実施例では、背面から撮影した画像を利用してルーフ領域を抽出する手法を例として、２通り示す。 By the way, when extracting a roof area | region from the image of a vehicle, the image which image | photographed the vehicle from the back may be utilized. Therefore, in this embodiment, two methods are shown as an example of a method of extracting a roof area using an image taken from the back side.

まず１つ目として、特定領域抽出部１２０ｃは、カラー画像を基に色認識を行い、色調が安定しない領域をリアガラス領域と判定し、カラー画像上、リアガラス領域の上辺から上方へ属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の各要素のいずれかに変化の見られる領域をルーフ領域と判定する。 First, the specific area extraction unit 120c performs color recognition on the basis of a color image, determines an area where the color tone is not stable as a rear glass area, and adds any attribute information from the upper side of the rear glass area to the upper side on the color image. One, all, or any combination thereof is detected, and an area where any of the elements of the attribute information is changed is determined as a roof area.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、ルーフ領域を抽出し、抽出したルーフ領域をルーフ領域情報としてカラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 Then, the specific area extraction unit 120c extracts the roof area, and passes the extracted roof area to the vehicle body color determination processing unit 130 together with the color image data as roof area information.

２つ目として、特定領域抽出部１２０ｃは、テールランプ位置情報を基にして、カラー画像上のテールランプの位置を特定し、テールランプ領域の上辺から上方に属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の各要素の変化の見られる地点の内、車両領域外に出ない地点を検出する。 Secondly, the specific area extraction unit 120c specifies the position of the tail lamp on the color image based on the tail lamp position information, and any one or all of the attribute information from the upper side of the tail lamp area, or Any combination is detected, and a point that does not go out of the vehicle area is detected among points where the change of each element of the attribute information is seen.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、検出した地点から上方扇型に属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、変化のない領域をそれぞれ抽出し、それらの領域が重なる領域をリアガラス領域と判定する。 Then, the specific area extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information from the detected point in an upward fan shape, extracts the areas without change, and extracts these areas. Is determined as the rear glass region.

続いて、特定領域抽出部１２０ｃは、リアガラス領域の上辺から上方に属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の各要素のいずれかに変化の見られる地点（路面、画面端またはフロントガラスなど）までの領域をルーフ領域として判定し、ルーフ領域を抽出する。特定領域抽出部１２０ｃは、抽出したルーフ領域をルーフ領域情報としてカラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。 Subsequently, the specific area extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information from the upper side of the rear glass area upward, and sees a change in any element of the attribute information. An area up to a point (road surface, screen edge or windshield, etc.) is determined as a roof area, and the roof area is extracted. The specific area extraction unit 120c passes the extracted roof area to the vehicle body color determination processing unit 130 together with the color image data as roof area information.

ところで、車両の画像から車両側面とドア領域とを抽出する場合に、車両を背面から撮影した画像を利用する場合がある。そこで、本実施例では、背面から撮影した画像を利用して車両側面とドア領域とを抽出する手法を例として、８通り示す。 By the way, when extracting a vehicle side surface and a door area | region from the image of a vehicle, the image which image | photographed the vehicle from the back may be utilized. Therefore, in this embodiment, eight methods are shown as an example of extracting a vehicle side surface and a door region using an image taken from the back side.

まず１つ目として、特定領域抽出部１２０ｃは、テールランプ位置情報およびタイヤ位置情報を基にして、カラー画像上のテールランプの位置およびタイヤの位置を特定し、右テールランプと右後輪タイヤ間の中点を検出する。 First, the specific area extracting unit 120c specifies the position of the tail lamp and the tire position on the color image based on the tail lamp position information and the tire position information, and determines the position between the right tail lamp and the right rear wheel tire. Detect points.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、検出した中点から円状に属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化のない領域をそれぞれ抽出し、属性情報の各要素の変化のない領域が重なる領域を車両側面とドア領域と判定し、判定した車両側面とドア領域を抽出し、抽出した車両側面とドア領域を車両側面情報としてカラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。ただし、これは、カラーカメラ３０が車両の右上方に設置されている場合であり、カラーカメラ３０が左上方に設置されている場合には、特定領域抽出部１２０ｃは、左テールランプと左後輪タイヤ間の中点を検出することになる。 Then, the specific region extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information in a circular shape from the detected midpoint, and extracts each region where the attribute information does not change, The areas where the elements of the attribute information do not change overlap are determined as the vehicle side face and the door area, the determined vehicle side face and the door area are extracted, and the extracted vehicle side face and the door area are used as the vehicle side face information together with the color image data. It is passed to the vehicle body color discrimination processing unit 130. However, this is a case where the color camera 30 is installed on the upper right side of the vehicle, and when the color camera 30 is installed on the upper left side, the specific area extracting unit 120c uses the left tail lamp and the left rear wheel. The midpoint between the tires will be detected.

２つ目として、特定領域抽出部１２０ｃは、テールランプ位置情報、タイヤ位置情報およびサイドミラー位置情報を基にして、カラー画像上のテールランプの位置、タイヤの位置およびサイドミラーの位置を特定し、右テールランプと右後輪のタイヤと右サイドミラーの３点からその中点を検出する。 Second, the specific area extraction unit 120c specifies the position of the tail lamp, the position of the tire, and the position of the side mirror on the color image based on the tail lamp position information, the tire position information, and the side mirror position information. The middle point is detected from the three points of the tail lamp, the right rear wheel tire and the right side mirror.

続いて、特定領域抽出部１２０ｃは、検出した中点から円状に属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化のない領域をそれぞれ抽出し、属性情報の各要素の変化のない領域が重なる領域を車両側面とドア領域と判定し、判定した車両側面とドア領域を抽出し、抽出した車両側面とドア領域を車両側面情報としてカラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。ただし、これは、カラーカメラ３０が車両の右上方に設置されている場合であり、カラーカメラ３０が左上方に設置されている場合には、特定領域抽出部１２０ｃは、左テールランプと左後輪のタイヤと左サイドミラーの３点からその中点を検出することになる。 Subsequently, the specific area extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information in a circular shape from the detected midpoint, and extracts each area where there is no change in the attribute information. The areas where the elements of the attribute information do not change overlap are determined as the vehicle side surface and the door region, the determined vehicle side surface and the door region are extracted, and the extracted vehicle side surface and the door region are used as the vehicle side surface information. At the same time, it is passed to the vehicle body color discrimination processing unit 130. However, this is a case where the color camera 30 is installed on the upper right side of the vehicle, and when the color camera 30 is installed on the upper left side, the specific area extracting unit 120c uses the left tail lamp and the left rear wheel. The middle point is detected from the three points of the tire and the left side mirror.

３つ目として、特定領域抽出部１２０ｃは、テールランプ位置情報、タイヤ位置情報およびサイドミラー位置情報を基にして、カラー画像上のテールランプの位置、タイヤの位置およびサイドミラーの位置を特定し、右テールランプと右前輪のタイヤと右サイドミラーの３点からその中点を検出する。 Third, the specific area extraction unit 120c specifies the position of the tail lamp, the position of the tire, and the position of the side mirror on the color image based on the tail lamp position information, the tire position information, and the side mirror position information. The middle point is detected from the three points of the tail lamp, the right front wheel tire and the right side mirror.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、検出した中点から円状に属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化のない領域をそれぞれ抽出し、属性情報の各要素の変化のない領域が重なる領域を車両側面とドア領域と判定し、判定した車両側面とドア領域を抽出し、抽出した車両側面とドア領域を車両側面情報としてカラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。ただし、これは、カラーカメラ３０が車両の右上方に設置されている場合であり、カラーカメラ３０が左上方に設置されている場合には、特定領域抽出部１２０ｃは、左テールランプと左前輪のタイヤと左サイドミラーの３点からその中点を検出することになる。 Then, the specific region extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information in a circular shape from the detected midpoint, and extracts each region where the attribute information does not change, The areas where the elements of the attribute information do not change overlap are determined as the vehicle side face and the door area, the determined vehicle side face and the door area are extracted, and the extracted vehicle side face and the door area are used as the vehicle side face information together with the color image data. It is passed to the vehicle body color discrimination processing unit 130. However, this is a case where the color camera 30 is installed on the upper right side of the vehicle, and when the color camera 30 is installed on the upper left side, the specific area extracting unit 120c has the left tail lamp and the left front wheel. The midpoint is detected from the three points of the tire and the left side mirror.

４つ目として、特定領域抽出部１２０ｃは、テールランプ位置情報を基にして、カラー画像上のテールランプの位置を特定し、右テールランプ領域の右辺から右方へ属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の各要素のどれかに変化の見られる地点（路面か画面端）までの領域を車両側面とドア領域と判定する。 Fourth, the specific area extraction unit 120c specifies the position of the tail lamp on the color image based on the tail lamp position information, and any one or all of the attribute information from the right side of the right tail lamp area to the right. Alternatively, any combination is detected, and an area up to a point (road surface or screen edge) where a change is observed in any of the elements of the attribute information is determined as the vehicle side face and the door area.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、判定した車両側面とドア領域を抽出し、抽出した車両側面とドア領域とを車両側面情報としてカラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。ただし、これは、カラーカメラ３０が車両の右上方に設置されている場合であり、カラーカメラ３０が左上方に設置されている場合には、特定領域抽出部１２０ｃは、左テールランプ領域の左辺から左方へ属性情報を検出することになる。 Then, the specific area extraction unit 120c extracts the determined vehicle side surface and door region, and passes the extracted vehicle side surface and door region to the vehicle body color determination processing unit 130 together with color image data as vehicle side surface information. However, this is a case where the color camera 30 is installed on the upper right side of the vehicle. When the color camera 30 is installed on the upper left side, the specific area extracting unit 120c starts from the left side of the left tail lamp area. The attribute information is detected to the left.

５つ目として、特定領域抽出部１２０ｃは、テールランプ位置情報とナンバープレート位置情報を基にして、カラー画像上のテールランプの位置およびナンバープレートの位置を特定し、右テールランプを中心点とし、ナンバープレートの位置と点対照になる地点を検出する。 Fifth, the specific area extracting unit 120c specifies the position of the tail lamp and the license plate on the color image based on the tail lamp position information and the license plate position information, and uses the right tail lamp as the center point, The point which becomes a point contrast with the position of is detected.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、検出した地点から円状に属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化のない領域をそれぞれ抽出し、属性情報の各要素の変化のない領域が重なる領域を車両側面とドア領域と判定し、判定した車両側面とドア領域を抽出し、抽出した車両側面とドア領域を車両側面情報としてカラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。ただし、これは、カラーカメラ３０が車両の右上方に設置されている場合であり、カラーカメラ３０が左上方に設置されている場合には、特定領域抽出部１２０ｃは、左テールランプを中心点とし、ナンバープレートの位置と点対照になる地点を検出することになる。 Then, the specific area extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information in a circular shape from the detected point, and extracts each area where there is no change in the attribute information. The areas where the information elements do not change overlap are determined as the vehicle side face and the door area, the determined vehicle side face and door area are extracted, and the extracted vehicle side face and door area are used as the vehicle side face information together with the color image data. It passes to the color discrimination processing unit 130. However, this is a case where the color camera 30 is installed on the upper right side of the vehicle. When the color camera 30 is installed on the upper left side, the specific area extracting unit 120c uses the left tail lamp as the center point. The point which becomes the point contrast with the position of the license plate will be detected.

６つ目として、特定領域抽出部１２０ｃは、テールランプ位置情報およびタイヤ位置情報を基にして、カラー画像上のテールランプの位置およびタイヤの位置を特定し、右テールランプと右前輪のタイヤ間の中点を検出する。 Sixth, the specific region extraction unit 120c specifies the position of the tail lamp and the tire position on the color image based on the tail lamp position information and the tire position information, and determines the midpoint between the right tail lamp and the right front wheel tire. Is detected.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、検出した中点から円状に属性情報のいずれか１つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の変化のない領域をそれぞれ抽出し、属性情報の各要素の変化のない領域が重なる領域を車両側面とドア領域と判定し、判定した車両側面とドア領域を抽出し、抽出した車両側面とドア領域を車両側面情報としてカラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。ただし、これは、カラーカメラ３０が車両の右上方に設置されている場合であり、カラーカメラ３０が左上方に設置されている場合には、特定領域抽出部１２０ｃは、左テールランプと右前輪のタイヤ間の中点を検出することになる。 Then, the specific region extraction unit 120c detects any one, all, or any combination of the attribute information in a circular shape from the detected midpoint, and extracts each region where the attribute information does not change, The areas where the elements of the attribute information do not change overlap are determined as the vehicle side face and the door area, the determined vehicle side face and the door area are extracted, and the extracted vehicle side face and the door area are used as the vehicle side face information together with the color image data. It is passed to the vehicle body color discrimination processing unit 130. However, this is a case where the color camera 30 is installed on the upper right side of the vehicle, and when the color camera 30 is installed on the upper left side, the specific area extracting unit 120c has the left tail lamp and the right front wheel. The midpoint between the tires will be detected.

７つ目として、特定領域抽出部１２０ｃは、車両側面に文字が書かれている場合に、サイドミラー位置情報、タイヤ位置情報およびテールランプ位置情報を基にして、カラー画像上のサイドミラーの位置、タイヤの位置およびテールランプの位置を特定し、右前後輪のタイヤ、右テールランプ、右サイドミラーで囲まれる領域を車両側面とドア領域として区切り、区切った領域内に含まれる文字以外を車両側面とドア領域として抽出する。 Seventh, the specific region extraction unit 120c, when characters are written on the side of the vehicle, based on the side mirror position information, the tire position information, and the tail lamp position information, the position of the side mirror on the color image, Identify the position of the tire and the position of the tail lamp, divide the area surrounded by the right front and rear wheel tires, the right tail lamp, and the right side mirror as the vehicle side and door area, and the side and door other than the characters included in the divided area Extract as a region.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、抽出した車両側面とドア領域の情報を車両側面情報として、カラー画像データと共に車体色判別処理部１３０に渡す。ただし、これは、カラーカメラ３０が車両の右上方に設置されている場合であり、カラーカメラ３０が車両の左上方に設置されている場合には、左前後輪のタイヤ、左テールランプ、左サイドミラーで囲まれる領域を車両側面とドア領域として区切り、区切った領域内に含まれる文字以外を車両側面とドア領域として抽出することになる。 Then, the specific area extraction unit 120c passes the extracted vehicle side surface and door area information as vehicle side information to the vehicle body color determination processing unit 130 together with the color image data. However, this is a case where the color camera 30 is installed on the upper right side of the vehicle, and when the color camera 30 is installed on the upper left side of the vehicle, the tires on the left front and rear wheels, the left tail lamp, the left side The region surrounded by the mirror is divided as a vehicle side surface and a door region, and characters other than those included in the divided region are extracted as the vehicle side surface and the door region.

８つ目として、特定領域抽出部１２０ｃは、車両側面の色が二色以上に分かれている場合に、サイドミラー位置情報、タイヤ位置情報およびテールランプ位置情報を基にして、カラー画像上のサイドミラーの位置、タイヤの位置およびテールランプの位置を特定し、右前後輪のタイヤ、右テールランプ、右サイドミラーで囲まれる領域を車両側面とドア領域として区切り、区切った領域外周から内側に向かって属性情報のいずれか一つ、或いは全て、或いはいずれかの組み合わせの検出を行い、属性情報の各要素の変化のない領域をそれぞれ抽出し、それらの領域が重なる領域毎に色識別を行い、車両の色は複数色であると判定する。 Eighth, the specific area extracting unit 120c performs the side mirror on the color image based on the side mirror position information, the tire position information, and the tail lamp position information when the color of the vehicle side surface is divided into two or more colors. , Tire position and tail lamp position, and the area enclosed by the right front and rear wheel tires, right tail lamp, and right side mirror is divided into the vehicle side and door area, and attribute information from the outer periphery to the inside Any one, all, or any combination of these are detected, areas where there is no change in each element of the attribute information are extracted, color identification is performed for each area where these areas overlap, and the color of the vehicle Is determined to be a plurality of colors.

そして、特定領域抽出部１２０ｃは、区切った領域を車両側面とドア領域として抽出し、抽出した領域の情報を車両側面情報として、カラー画像データおよび車両の側面は複数色である旨の情報を車体色判別処理部１３０に渡す。ただし、これは、カラーカメラ３０が車両の右上方に設置されている場合であり、カラーカメラ３０が車両の左上方に設置されている場合には、特定領域抽出部１２０ｃは、左前後輪のタイヤ、左テールランプ、左サイドミラーで囲まれる領域を車両側面およびドア領域として区切り、区切った領域の外周から内側に向かって属性情報を検出することになる。 Then, the specific area extraction unit 120c extracts the divided areas as the vehicle side face and the door area, uses the extracted area information as the vehicle side information, and the color image data and the information indicating that the vehicle side face has a plurality of colors. It passes to the color discrimination processing unit 130. However, this is a case where the color camera 30 is installed on the upper right side of the vehicle. When the color camera 30 is installed on the upper left side of the vehicle, the specific area extracting unit 120c A region surrounded by the tire, the left tail lamp, and the left side mirror is divided as a vehicle side surface and a door region, and attribute information is detected inward from the outer periphery of the divided region.

車体色判別処理部１３０は、特定部位抽出処理部１２０から車両の特定部位の情報（ボンネット領域情報、ルーフ領域情報、車両側面情報、トランク領域情報）およびカラー画像データを取得し、取得した特定部位の情報およびカラー画像データを基にして、特定部位の色を判別する処理部である。 The vehicle body color discrimination processing unit 130 acquires information on a specific part of the vehicle (bonnet region information, roof region information, vehicle side surface information, trunk region information) and color image data from the specific part extraction processing unit 120, and acquires the acquired specific part. This is a processing unit that determines the color of a specific part based on the information and color image data.

また、この車体色判別処理部１３０は、カラー画像データに含まれる、カラー画像が撮影された時間や場所の情報と、カラー画像データと、特定部位抽出処理部１２０が抽出した車両の特定部位の情報と、特定部位の色の情報とを関連付けて、画像データ記憶部１４０に記憶する。 The vehicle body color discrimination processing unit 130 also includes information on the time and place where the color image was captured, the color image data, and the specific part of the vehicle extracted by the specific part extraction processing unit 120, included in the color image data. The information and the color information of the specific part are associated and stored in the image data storage unit 140.

画像データ記憶部１４０は、カラー画像が撮影された時間や場所の情報と、カラー画像データと、特定部位抽出処理部１２０が抽出した車両の特定部位の情報と、特定部位の色の情報とを関連付けて記憶する記憶部である。 The image data storage unit 140 includes information on time and place where the color image was taken, color image data, information on the specific part of the vehicle extracted by the specific part extraction processing unit 120, and information on the color of the specific part. It is a storage unit that stores information in association with each other.

次に、本実施例にかかる画像蓄積サーバ１００の処理について説明する。なお、ここでは、各特定部位を抽出する代表的な手法に関するフローチャートのみを示し、その他の手法に関するフローチャートは省略する。図８は画像蓄積サーバ１００の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、画像蓄積サーバ１００は、画像データ管理部１１０が、白黒画像データおよびカラー画像データを取得し（ステップＳ１０１）、白黒画像データ及びカラー画像データを特定部位抽出処理部１２０に渡す（ステップＳ１０２）。 Next, processing of the image storage server 100 according to the present embodiment will be described. Here, only a flowchart relating to a representative technique for extracting each specific part is shown, and flowcharts relating to other techniques are omitted. FIG. 8 is a flowchart showing the processing procedure of the image storage server 100. As shown in the figure, in the image storage server 100, the image data management unit 110 acquires the monochrome image data and the color image data (step S101), and the monochrome image data and the color image data are sent to the specific part extraction processing unit 120. (Step S102)

そして、カラーカメラが撮影を車両の前面から行っている場合には（ステップＳ１０３Ｙｅｓ）、車両前面からの特定領域抽出処理を行い（ステップＳ１０４）、車両色判別処理部１３０が特定部位の色を判別し（ステップＳ１０６）、カラー画像データおよび特定部位の色の情報などを画像データ記憶部１４０に記憶する（ステップＳ１０７）。 If the color camera is shooting from the front of the vehicle (Yes at Step S103), a specific area extraction process from the front of the vehicle is performed (Step S104), and the vehicle color determination processing unit 130 determines the color of the specific part. In step S106, the color image data, the color information of the specific part, and the like are stored in the image data storage unit 140 (step S107).

一方、カラーカメラが撮影を車両の背面から行っている場合には（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、車両背面からの特定領域抽出処理を行い（ステップＳ１０５）、ステップＳ１０６に移行する。 On the other hand, when the color camera is shooting from the back of the vehicle (No at Step S103), a specific area extraction process is performed from the back of the vehicle (Step S105), and the process proceeds to Step S106.

次に、図８のステップＳ１０４に示した車両前面からの特定領域抽出処理について説明する（ここでは、車両前面から特定領域を抽出する代表的な手法を３通り示す）。図９は、図８のステップＳ１０４に示した車両前面から特定領域抽出処理を示すフローチャート（１）である。なお、図１０は、図９のフローチャートに示される車両の各部分を説明するための説明図である。 Next, the specific area extraction process from the front side of the vehicle shown in step S104 of FIG. 8 will be described (here, three representative methods for extracting the specific area from the front side of the vehicle are shown). FIG. 9 is a flowchart (1) showing the specific area extraction process from the front surface of the vehicle shown in step S104 of FIG. In addition, FIG. 10 is explanatory drawing for demonstrating each part of the vehicle shown by the flowchart of FIG.

同図に示すように、パーツ検出部１２０ｂがカラー画像の車体領域の中で、出っ張りとなる部分をサイドミラー５ａと特定し（ステップＳ２０１）、ナンバープレート検出部１２０ａが白黒画像の車体領域下部に存在するナンバープレートを抽出する（ステップＳ２０２）。 As shown in the figure, the parts detection unit 120b identifies the protruding portion as the side mirror 5a in the body area of the color image (step S201), and the license plate detection unit 120a is located below the body area of the monochrome image. An existing license plate is extracted (step S202).

そして、ナンバープレート検出部１２０ａが白黒画像から抽出したナンバープレートをカラー画像に重ねて、カラー画像のナンバープレート５ｂを抽出し（ステップＳ２０３）、特定領域抽出部１２０ｃがサイドミラー５ａとナンバープレート５ｂで三角形５ｃを構成する（ステップＳ２０４）。 Then, the license plate extracted from the black and white image by the license plate detection unit 120a is superimposed on the color image to extract the color image license plate 5b (step S203), and the specific area extraction unit 120c is operated by the side mirror 5a and the license plate 5b. A triangle 5c is formed (step S204).

続いて、特定領域抽出部１２０ｃが三角形５ｃの中点５ｄを中心に円状に輝度（ここでは、属性情報に含まれる各要素の一例として輝度を示す）の変化を検出し、変化の見られない領域（検出する属性情報の要素が複数存在する場合＜例えば、色相、明度、彩度＞には、各要素の変化の見られない領域が重なる領域）を抽出し（ステップＳ２０６）、抽出した領域をボンネット領域と特定する（ステップＳ２０７）。 Subsequently, the specific area extraction unit 120c detects a change in luminance (in this case, luminance is shown as an example of each element included in the attribute information) in a circle around the middle point 5d of the triangle 5c. When there is a plurality of elements of attribute information to be detected (for example, areas in which changes of each element are not observed are extracted in <hue, brightness, saturation>) (step S206) The area is specified as a bonnet area (step S207).

このように、特定領域抽出部１２０ｃが、サイドミラーとナンバープレートで三角形を構成し、三角形の中点を中心に属性情報の変化を検出し、変化の見られない領域をボンネット領域として抽出するので、環境条件によらず、カラー画像上のボンネット領域を正確に抽出することができる。 As described above, the specific area extraction unit 120c forms a triangle with the side mirror and the license plate, detects a change in attribute information around the midpoint of the triangle, and extracts an area in which no change is seen as a bonnet area. The bonnet area on the color image can be accurately extracted regardless of the environmental conditions.

なお、図９の例では白黒画像を利用して、カラー画像からナンバープレートを抽出したが、カラー画像から直接ナンバープレートを抽出してもよい。 In the example of FIG. 9, the license plate is extracted from the color image using a black and white image, but the license plate may be extracted directly from the color image.

図１１は、図８のステップＳ１０４に示した車両前面からの特定領域抽出処理を示すフローチャート（２）である。なお、図１２は、図１１のフローチャートに示される車両の各部分を説明するための説明図である。 FIG. 11 is a flowchart (2) showing the specific area extraction process from the front surface of the vehicle shown in step S104 of FIG. FIG. 12 is an explanatory diagram for explaining each part of the vehicle shown in the flowchart of FIG. 11.

同図に示すように、パーツ検出部１２０ｂがカラー画像の車体領域内で、出っ張りとなる部分をサイドミラー６ａと特定し（ステップＳ３０１）、ナンバープレート検出部１２０ａが白黒画像の車体領域下部に存在するナンバープレートを抽出する（ステップＳ３０２）。 As shown in the figure, the part detection unit 120b identifies the protruding portion as the side mirror 6a in the color image body region (step S301), and the license plate detection unit 120a exists in the lower part of the monochrome image body region. The license plate to be extracted is extracted (step S302).

そして、ナンバープレート検出部１２０ａが白黒画像から抽出したナンバープレートをカラー画像に重ねて、カラー画像のナンバープレート６ｂを抽出し（ステップＳ３０３）、特定領域抽出部１２０ｃがサイドミラー６ａとナンバープレート６ｂで三角形６ｃを構成し（ステップＳ３０４）、三角形６ｃの中点６ｄを検出する（ステップＳ３０５）。 Then, the license plate extracted from the black and white image by the license plate detection unit 120a is superimposed on the color image to extract the color image license plate 6b (step S303), and the specific area extraction unit 120c is operated by the side mirror 6a and the license plate 6b. A triangle 6c is formed (step S304), and a midpoint 6d of the triangle 6c is detected (step S305).

続いて、特定領域抽出部１２０ｃが三角形６ｃの中点６ｄに対して、ナンバープレート６ｂの位置と点対称になる点６ｅを検出し（ステップＳ３０６）、点６ｅを中心に円状に輝度（ここでは、属性情報に含まれる各要素の一例として輝度を示す）の変化を検出し、変化の見られない領域（検出する属性情報の要素が複数存在する場合＜例えば、色相、明度、彩度＞には、各要素の変化の見られない領域が重なる領域）を抽出し（ステップＳ３０７）、抽出した領域をルーフ領域と特定する（ステップＳ３０８）。 Subsequently, the specific area extracting unit 120c detects a point 6e that is point-symmetric with the position of the license plate 6b with respect to the middle point 6d of the triangle 6c (step S306), and the luminance (here) is centered on the point 6e. In the case where a change in an area where no change is observed (for example, hue, lightness, saturation) is detected in a region where no change is detected (for example, hue, brightness, saturation) Are extracted (regions where regions where no change of each element is seen) overlap (step S307), and the extracted regions are identified as roof regions (step S308).

このように、特定領域抽出部１２０ｃが、サイドミラーとナンバープレートの三角形の中点を検出し、三角形の中点に対して、ナンバープレートの位置と点対称になる点を検出し、点対称となる点を中心にして属性情報の変化を検出し、変化の見られない領域をルーフ領域として抽出するので、環境条件によらず、カラー画像上のルーフ領域を正確に抽出することができる。 In this way, the specific area extracting unit 120c detects the midpoint of the triangle of the side mirror and the license plate, detects a point that is point-symmetric with the position of the license plate with respect to the midpoint of the triangle, Since the change of the attribute information is detected around the point and the area where no change is seen is extracted as the roof area, the roof area on the color image can be accurately extracted regardless of the environmental conditions.

なお、図１１の例では白黒画像を利用して、カラー画像からナンバープレートを抽出したが、カラー画像から直接ナンバープレートを抽出してもよい。 In the example of FIG. 11, a license plate is extracted from a color image using a black and white image, but a license plate may be extracted directly from a color image.

図１３は、図８のステップＳ１０４に示した車両前面から特定領域抽出処理を示すフローチャート（１）である。なお、図１４は、図１３のフローチャートに示される車両の各部分を説明するための説明図である。 FIG. 13 is a flowchart (1) showing the specific area extraction process from the front of the vehicle shown in step S104 of FIG. FIG. 14 is an explanatory diagram for explaining each part of the vehicle shown in the flowchart of FIG. 13.

同図に示すように、パーツ検出部１２０ｂがヘッドランプ領域７ａを特定する（ステップＳ４０１）。ヘッドランプ領域を特定する際、車両領域右側に接する輝度（ここでは、属性情報に含まれる各要素の一例として輝度を示す）に違いがあり、範囲の狭い領域とその左端から左に向かって輝度の変化を検出し、同程度の輝度になる領域をヘッドランプ領域とする。 As shown in the figure, the parts detection unit 120b identifies the headlamp region 7a (step S401). When specifying the headlamp area, there is a difference in the brightness that touches the right side of the vehicle area (in this case, the brightness is shown as an example of each element included in the attribute information). A region where the same brightness is detected is detected as a headlamp region.

そして、ナンバープレート検出部１２０ａが白黒画像の車体領域下部に存在するナンバープレートを抽出し（ステップＳ４０２）、白黒画像から抽出したナンバープレートをカラー画像に重ねて、カラー画像のナンバープレート７ｂを抽出する（ステップＳ４０３）。 Then, the license plate detection unit 120a extracts a license plate existing below the vehicle body region of the monochrome image (step S402), and the license plate extracted from the monochrome image is superimposed on the color image to extract the license plate 7b of the color image. (Step S403).

続いて、特定領域抽出部１２０ｃが右ヘッドランプ７ａ（車両を正面から見た場合）を中心点として、ナンバープレート７ｂの位置と点対称になる点７ｃを検出する（ステップＳ４０４）。 Subsequently, the specific area extraction unit 120c detects a point 7c that is point-symmetric with the position of the license plate 7b with the right headlamp 7a (when the vehicle is viewed from the front) as a center point (step S404).

そして、特定領域抽出部１２０ｃが検出した点７ｃを中心に輝度（ここでは、属性情報に含まれる各要素の一例として輝度を示す）の変化を検出し、変化の見られない領域（検出する属性情報の要素が複数存在する場合＜例えば、色相、明度、彩度＞には、各要素の変化の見られない領域が重なる領域）を抽出し（ステップＳ４０５）、抽出した領域を車両側面およびドア領域と特定する（ステップＳ４０６）。 Then, a change in luminance (in this case, luminance is shown as an example of each element included in the attribute information) around the point 7c detected by the specific region extraction unit 120c is detected, and an area in which no change is seen (attribute to be detected). When there are a plurality of information elements <for example, hue, lightness, and saturation>, an area in which no change in each element is observed is extracted) (step S405), and the extracted areas are the vehicle side and door. An area is identified (step S406).

このように、特定領域抽出部１２０ｃが、ヘッドランプとナンバープレートを検出し、ヘッドランプを中心点として、ナンバープレートの位置と点対称になる点を検出し、点対称となる点を中心にして属性情報の変化を検出し、変化の見られない領域を車両側面およびドア領域として抽出するので、環境条件によらず、カラー画像上の車両側面およびドア領域を正確に抽出することができる。 In this way, the specific area extracting unit 120c detects the headlamp and the license plate, detects a point that is point-symmetric with the position of the license plate with the headlamp as the center point, and centers the point-symmetric point. Since changes in attribute information are detected and areas where no change is seen are extracted as vehicle side faces and door areas, the vehicle side faces and door areas on the color image can be accurately extracted regardless of environmental conditions.

なお、図１３の例では白黒画像を利用して、カラー画像からナンバープレートを抽出したが、カラー画像から直接ナンバープレートを抽出してもよい。 In the example of FIG. 13, a license plate is extracted from a color image using a black and white image, but a license plate may be extracted directly from a color image.

次に、図８のステップＳ１０５に示した車両背面からの特定領域抽出処理について説明する（ここでは、車両背面から特定領域を抽出する代表的な手法の一例を示す）。図１５は、図８のステップＳ１０５に示した車両背面から特定領域抽出処理を示すフローチャートである。なお、図１６は、図１５のフローチャートに示される車両の各部分を説明するための説明図である。 Next, the specific area extraction process from the vehicle rear surface shown in step S105 of FIG. 8 will be described (here, an example of a representative method for extracting the specific area from the vehicle rear surface is shown). FIG. 15 is a flowchart showing the specific area extraction process from the back of the vehicle shown in step S105 of FIG. FIG. 16 is an explanatory diagram for explaining each part of the vehicle shown in the flowchart of FIG. 15.

同図に示すように、パーツ検出部１２０ｂがテールランプ領域８ａを検出する（ステップＳ５０１）。テールランプ領域を検出する際、車両領域左側に接する輝度（ここでは、属性情報に含まれる各要素の一例として輝度を示す）に違いがあり、範囲の狭い領域とその上部右端から右に向かって輝度の変化を検出し、同程度の輝度になる領域をテールランプ領域とする。 As shown in the figure, the parts detector 120b detects the tail lamp region 8a (step S501). When detecting the tail lamp area, there is a difference in the brightness that touches the left side of the vehicle area (in this case, brightness is shown as an example of each element included in the attribute information). An area having the same brightness is detected as a tail lamp area.

そして、特定領域抽出部１２０ｃが白黒画像の車体領域下部に存在するナンバープレートを抽出し（ステップＳ５０２）、白黒画像から抽出したナンバープレートをカラー画像に重ねて、カラー画像のナンバープレート８ｂを抽出する（ステップＳ５０３）。 Then, the specific area extraction unit 120c extracts a license plate existing below the vehicle body area of the black and white image (step S502), and superimposes the license plate extracted from the black and white image on the color image to extract the license plate 8b of the color image. (Step S503).

そして、特定領域抽出部１２０ｃが二つのテールランプ領域８ａの上部間を中心線８ｃとして、ナンバープレート８ｂの位置と線対称となる点８ｄを検出する（ステップＳ５０４）。 Then, the specific area extraction unit 120c detects a point 8d that is symmetrical with the position of the license plate 8b with the center line 8c between the upper portions of the two tail lamp areas 8a (step S504).

続いて、特定領域抽出部１２０ｃが検出した点８ｄを中心に円状に輝度（ここでは、属性情報に含まれる各要素の一例として輝度を示す）の変化を検出し、変化の見られない領域（検出する属性情報の要素が複数存在する場合＜例えば、色相、明度、彩度＞には、各要素の変化の見られない領域が重なる領域）を抽出し、抽出した領域をトランク領域と特定する（ステップＳ５０６）。 Subsequently, a change in luminance (here, luminance is shown as an example of each element included in the attribute information) is detected in a circle around the point 8d detected by the specific region extraction unit 120c, and no change is seen. (If there are multiple elements of the attribute information to be detected <For example, hue, brightness, and saturation> are areas where areas where no change in each element is seen) are extracted, and the extracted area is identified as the trunk area (Step S506).

このように、特定領域抽出部１２０ｃが、テールランプ領域上部間の中心線とナンバープレートの位置とを基にして、中心線に対してナンバープレートの位置と線対称となる点を検出し、検出した点を中心に属性情報の変化を検出し、変化の見られない領域をトランク領域として抽出するので、環境条件によらず、カラー画像上のトランク領域を正確に抽出することができる。 In this way, the specific area extraction unit 120c detects and detects a point that is line-symmetric with the position of the license plate with respect to the center line, based on the center line between the upper part of the tail lamp area and the position of the license plate. A change in attribute information is detected centering on a point, and an area where no change is seen is extracted as a trunk area. Therefore, a trunk area on a color image can be accurately extracted regardless of environmental conditions.

上述してきたように、本実施例にかかる画像蓄積サーバ１００は、画像データ管理部１１０が、白黒画像データおよびカラー画像データを取得し、取得した各画像データを特定部位抽出処理部１２０に渡し、特定部位抽出処理部１２０が、カラー画像上の車両の特徴的な部分（ナンバープレート、サイドミラー、フロントミラー、ヘッドランプ等）を検出し、検出した部分を基にして車両の特定の部位（ボンネット領域、ルーフ領域、車両側面とドア領域、トランク領域等）を検出するので、環境条件などの影響を受けることなく、車両の色を判別すべき部位を正確に検出することができる。 As described above, in the image storage server 100 according to the present embodiment, the image data management unit 110 acquires monochrome image data and color image data, and passes the acquired image data to the specific part extraction processing unit 120. The specific part extraction processing unit 120 detects a characteristic part (number plate, side mirror, front mirror, headlamp, etc.) of the vehicle on the color image, and based on the detected part, a specific part (bonnet) of the vehicle Area, roof area, vehicle side and door area, trunk area, etc.) can be detected, so that the position where the color of the vehicle should be determined can be accurately detected without being affected by environmental conditions.

ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１７を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する特定部位抽出プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１７は、特定部位抽出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。 By the way, the various processes described in the above embodiments can be realized by executing a program prepared in advance on a computer. In the following, an example of a computer that executes a specific part extraction program having the same function as that of the above embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 17 is a diagram illustrating a computer that executes a specific part extraction program.

同図に示すように、特定部位抽出装置としてのコンピュータ３００は、カメラインターフェース装置３１０、ＬＡＮインターフェース装置３２０、ＲＡＭ３３０、ＨＤＤ３４０およびＣＰＵ３５０をバス３６０で接続して構成される。ここで、カメラインターフェース装置３１０は、白黒カメラまたはカラーカメラとの間でデータ通信を行うための装置であり、ＬＡＮインターフェース装置３２０は、クライアント端末とデータ通信を行うための装置である。 As shown in the figure, a computer 300 as a specific part extracting device is configured by connecting a camera interface device 310, a LAN interface device 320, a RAM 330, an HDD 340, and a CPU 350 via a bus 360. Here, the camera interface device 310 is a device for performing data communication with a monochrome camera or a color camera, and the LAN interface device 320 is a device for performing data communication with a client terminal.

そして、ＨＤＤ３４０には、上記の実施例と同様の機能を発揮する特定部位抽出プログラム、つまり、図１７に示すように、画像データ管理プログラム３４０ａ、特定部位検出処理プログラム３４０ｂが予め記憶されている。 The HDD 340 stores in advance a specific part extraction program that exhibits the same function as in the above-described embodiment, that is, an image data management program 340a and a specific part detection processing program 340b as shown in FIG.

そして、ＣＰＵ３５０が、これらのプログラム３４０ａ，３４０ｂをＨＤＤ３４０から読み出して実行することで、図１８に示すように、各プログラム３４０ａ，３４０ｂは、画像データ管理プロセス３５０ａ、特定部位検出処理プロセス３５０ｂとして機能するようになる。画像データ管理プロセス３５０ａは、図３に示した画像データ管理部１１０に対応し、特定部位検出処理プロセス３５０ｂは、図３に示した特定部位抽出処理部１２０および車体色判別処理部１３０に対応する。 Then, the CPU 350 reads out and executes these programs 340a and 340b from the HDD 340, so that the programs 340a and 340b function as an image data management process 350a and a specific part detection processing process 350b as shown in FIG. It becomes like this. The image data management process 350a corresponds to the image data management unit 110 illustrated in FIG. 3, and the specific part detection processing process 350b corresponds to the specific part extraction processing unit 120 and the vehicle body color determination processing unit 130 illustrated in FIG. .

また、ＲＡＭ３３０には、図１８に示すように、画像データ３３０ａが記録される。そして、ＣＰＵ３５０は、車両の特定部位の領域などを抽出し、抽出した特定領域の情報や車両の画像などを、画像データ３３０ａとしてＲＡＭ３３０に記憶する。 Further, as shown in FIG. 18, image data 330 a is recorded in the RAM 330. Then, the CPU 350 extracts a region of a specific part of the vehicle and stores the extracted information on the specific region and the vehicle image in the RAM 330 as image data 330a.

ところで、上記したプログラム３５０ａ、３５０ｂについては、必ずしも最初からＨＤＤ３４０に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータに挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」または、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ３００がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。 Incidentally, the above-described programs 350a and 350b do not necessarily need to be stored in the HDD 340 from the beginning. For example, a flexible disk (FD), a CD-ROM, an MO disk, a DVD disk, and a magneto-optical disk inserted into a computer. Each program is stored in a “portable physical medium” such as an IC card or “another computer (or server)” connected to the computer 300 via a public line, the Internet, a LAN, a WAN, or the like. The computer 300 may read and execute each program from these.

（付記１）車両の特定の部位を抽出する特定部位抽出プログラムであって、
車両の画像を基にして、該車両の特徴的な部分を検出する特徴部分検出手順と、
前記特徴部分検出手順において検出された車両の特徴的な部分を基にして、該車両の特定の部位を抽出する特定部位抽出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする特定部位抽出プログラム。 (Appendix 1) A specific part extraction program for extracting a specific part of a vehicle,
A characteristic part detection procedure for detecting a characteristic part of the vehicle based on the image of the vehicle;
A specific part extraction procedure for extracting a specific part of the vehicle based on the characteristic part of the vehicle detected in the characteristic part detection procedure;
Specific part extraction program characterized by causing a computer to execute.

（付記２）前記特定部位抽出手順は、前記車両の特徴的な部分を基にして、車両領域内の所定の部分を特定する部分特定手順と、前記部分特定手順において特定された部分周辺の光や色の情報を含んだ属性情報を検出し、該検出した属性情報において大きな変化が見られない領域を前記車両の特定の部位として抽出する抽出手順とをさらにコンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載の特定部位抽出プログラム。 (Additional remark 2) The said specific site | part extraction procedure is based on the characteristic part of the said vehicle, The part specific procedure which specifies the predetermined part in a vehicle area | region, The light around the part specified in the said part specific procedure And an extraction procedure for detecting an attribute information including color information and extracting a region where no significant change is found in the detected attribute information as a specific part of the vehicle. The specific part extraction program according to attachment 1.

（付記３）前記特定部位抽出手順は、前記車両の特徴的な部分を基にして、特定の領域を区切り、該区切った領域を前記車両の特定の部位として抽出することを特徴とする付記１に記載の特定部位抽出プログラム。 (Additional remark 3) The said specific site | part extraction procedure divides | segments a specific area | region based on the characteristic part of the said vehicle, The extracted area | region is extracted as a specific site | part of the said vehicle. Specific site extraction program described in 1.

（付記４）前記特定部位抽出手順は、前記区切った領域内に文字が存在する場合に、区切られた領域の内、文字以外の領域を前記車両の特定の部位として抽出することを特徴とする付記３に記載の特定部位抽出プログラム。 (Additional remark 4) The said specific site | part extraction procedure extracts the area | regions other than a character as a specific site | part of the said vehicle, when a character exists in the said segmented area. The specific part extraction program according to attachment 3.

（付記５）前記特徴部分検出手順は、車両の二つのサイドミラーおよびナンバープレートを検出し、前記部分特定手順は、二つのサイドミラーとナンバープレートとを三角形に見立て、該三角形の中点を特定し、前記抽出手順は、前記中点から円状に前記属性情報の検出を行い、該属性情報の変化のない領域をボンネット領域として抽出することを特徴とする付記２に記載の特定部位抽出プログラム。 (Supplementary Note 5) The feature part detection procedure detects two side mirrors and a license plate of a vehicle, and the part identification procedure identifies two side mirrors and a license plate as a triangle and specifies the midpoint of the triangle. And the extraction procedure detects the attribute information in a circular shape from the midpoint, and extracts a region having no change in the attribute information as a bonnet region. .

（付記６）車両の特定の部位を抽出する特定部位抽出装置であって、
車両の画像を基にして、該車両の特徴的な部分を検出する特徴部分検出手段と、
前記特徴部分検出手段において検出された車両の特徴的な部分を基にして、該車両の特定の部位を抽出する特定部位抽出手段と、
を備えたことを特徴とする特定部位抽出装置。 (Appendix 6) A specific part extraction device for extracting a specific part of a vehicle,
Feature part detecting means for detecting a characteristic part of the vehicle based on the image of the vehicle;
Specific part extracting means for extracting a specific part of the vehicle based on the characteristic part of the vehicle detected by the characteristic part detecting means;
A specific part extraction apparatus comprising:

（付記７）前記特定部位抽出手段は、前記車両の特徴的な部分を基にして、車両領域内の所定の部分を特定する部分特定手段と、前記部分特定手段において特定された部分周辺の光や色の情報を含んだ属性情報を検出し、該検出した属性情報において大きな変化が見られない領域を前記車両の特定の部位として抽出する抽出手段とをさらに備えたことを特徴とする付記６に記載の特定部位抽出装置。 (Additional remark 7) The said specific part extraction means specifies the predetermined part in a vehicle area | region based on the characteristic part of the said vehicle, The light around the part specified in the said part specific means And an extraction means for detecting attribute information including color information and extracting a region where no significant change is found in the detected attribute information as a specific part of the vehicle. The specific part extraction apparatus described in 1.

（付記８）前記特定部位抽出手段は、前記車両の特徴的な部分を基にして、特定の領域を区切り、該区切った領域を前記車両の特定の部位として抽出することを特徴とする付記６に記載の特定部位抽出装置。 (Additional remark 8) The said specific site | part extraction means divides | segments a specific area | region based on the characteristic part of the said vehicle, The extracted area | region is extracted as a specific site | part of the said vehicle The specific part extraction apparatus described in 1.

（付記９）車両の特定の部位を抽出する特定部位抽出方法であって、
車両の画像を基にして、該車両の特徴的な部分を検出する特徴部分検出工程と、
前記特徴部分検出工程において検出された車両の特徴的な部分を基にして、該車両の特定の部位を抽出する特定部位抽出工程と、
を含んだことを特徴とする特定部位抽出方法。 (Supplementary note 9) A specific part extraction method for extracting a specific part of a vehicle,
A characteristic part detection step of detecting a characteristic part of the vehicle based on the image of the vehicle;
A specific part extraction step of extracting a specific part of the vehicle based on the characteristic part of the vehicle detected in the characteristic part detection step;
A method for extracting a specific part characterized by comprising:

（付記１０）前記特定部位抽出工程は、前記車両の特徴的な部分を基にして、車両領域内の所定の部分を特定する部分特定工程と、前記部分特定工程において特定された部分周辺の光や色の情報を含んだ属性情報を検出し、該検出した属性情報において大きな変化が見られない領域を前記車両の特定の部位として抽出する抽出工程とをさらに含んだことを特徴とする付記９に記載の特定部位抽出方法。 (Additional remark 10) The said specific site | part extraction process specifies the predetermined part in a vehicle area | region based on the characteristic part of the said vehicle, and the light around the part specified in the said part specific process The method further includes an extraction step of detecting attribute information including color information and extracting a region where no significant change is found in the detected attribute information as a specific part of the vehicle. The method for extracting a specific part as described in 1.

（付記１１）前記特定部位抽出工程は、前記車両の特徴的な部分を基にして、特定の領域を区切り、該区切った領域を前記車両の特定の部位として抽出することを特徴とする付記９に記載の特定部位抽出方法。 (Additional remark 11) The said specific site | part extraction process divides | segments a specific area | region based on the characteristic part of the said vehicle, The extracted area | region is extracted as a specific site | part of the said vehicle The method for extracting a specific part as described in 1.

以上のように、本発明にかかる特定部位抽出プログラムは、車体色を判別すべき車両の特定部位を正確に抽出する必要のある特定部位抽出システムなどに対して有用である。 As described above, the specific part extraction program according to the present invention is useful for a specific part extraction system that needs to accurately extract a specific part of a vehicle whose body color should be determined.

本実施例に係る特定部位抽出の概念を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating the concept of the specific site | part extraction which concerns on a present Example. 特定された点近辺の明度の検出結果のグラフを示す図である。It is a figure which shows the graph of the detection result of the brightness around the specified point. 本実施例に係る特定部位抽出システムのシステム構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the system configuration | structure of the specific part extraction system which concerns on a present Example. 特定部位抽出処理部がボンネット領域を抽出する場合の車両の各部分を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating each part of a vehicle in case a specific part extraction process part extracts a bonnet area | region. 特定部位抽出処理部がルーフ領域を抽出する場合の車両の各部分を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating each part of a vehicle in case a specific part extraction process part extracts a roof area | region. 特定部位抽出処理部が車両側面とドア領域とを抽出する場合の車両の各部分を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating each part of a vehicle in case a specific site | part extraction process part extracts a vehicle side surface and a door area | region. 特定部位抽出処理部がトランク領域を抽出する場合の車両の各部分を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating each part of a vehicle in case a specific part extraction process part extracts a trunk area | region. 画像蓄積サーバの処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process sequence of an image storage server. 図８のステップＳ１０４に示した車両前面からの特定領域抽出処理を示すフローチャート（１）である。It is a flowchart (1) which shows the specific area extraction process from the vehicle front shown in step S104 of FIG. 図９のフローチャートに示される車両の各部分を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating each part of the vehicle shown by the flowchart of FIG. 図８のステップＳ１０４に示した車両前面からの特定領域抽出処理を示すフローチャート（２）である。It is a flowchart (2) which shows the specific area extraction process from the vehicle front shown in step S104 of FIG. 図１１のフローチャートに示される車両の各部分を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating each part of the vehicle shown by the flowchart of FIG. 図８のステップＳ１０４に示した車両前面からの特定領域抽出処理を示すフローチャート（３）である。It is a flowchart (3) which shows the specific area extraction process from the vehicle front shown in step S104 of FIG. 図１３のフローチャートに示される車両の各部分を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating each part of the vehicle shown by the flowchart of FIG. 図８のステップＳ１０５に示した車両背面からの特定領域抽出処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the specific area extraction process from the vehicle back surface shown to step S105 of FIG. 図１５のフローチャートに示される車両の各部分を説明するための説明図である。FIG. 16 is an explanatory diagram for explaining each part of the vehicle shown in the flowchart of FIG. 15. 特定部位抽出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。It is a figure which shows the computer which performs a specific part extraction program. 従来技術による問題点を説明するための説明図（１）である。It is explanatory drawing (1) for demonstrating the problem by a prior art. 従来技術による問題点を説明するための説明図（２）である。It is explanatory drawing (2) for demonstrating the problem by a prior art.

符号の説明Explanation of symbols

１０，２０白黒カメラ
３０，４０カラーカメラ
５０入力装置
６０表示装置
１００画像蓄積サーバ
１１０画像データ管理部
１２０特定部位抽出処理部
１２０ａナンバープレート検出部
１２０ｂパーツ検出部
１２０ｃ特定領域抽出部
１３０車体色判別処理部
１４０画像データ記憶部
２００クライアント
２１０検索条件指定部
２２０メモリ
２３０表示処理部
３００特定部位抽出装置（コンピュータ）
３１０カメラインターフェース装置
３２０ＬＡＮインターフェース装置
３３０ＲＡＭ
３３０ａ画像データ
３４０ＨＤＤ
３４０ａ画像データ管理プログラム
３４０ｂ特定部位検出処理プログラム
３５０ＣＰＵ
３５０ａ画像データ管理プロセス
３５０ｂ特定部位検出処理プロセス DESCRIPTION OF SYMBOLS 10,20 Black and white camera 30,40 Color camera 50 Input device 60 Display apparatus 100 Image storage server 110 Image data management part 120 Specific part extraction process part 120a License plate detection part 120b Parts detection part 120c Specific area extraction part 130 Car body color discrimination | determination process Unit 140 image data storage unit 200 client 210 search condition designation unit 220 memory 230 display processing unit 300 specific part extraction device (computer)
310 Camera interface device 320 LAN interface device 330 RAM
330a Image data 340 HDD
340a Image data management program 340b Specific part detection processing program 350 CPU
350a Image data management process 350b Specific part detection process

Claims

車両の特定の部位を抽出する特定部位抽出プログラムであって、
車両の画像を基にして、該車両の複数の特徴的な部分を検出する特徴部分検出手順と、前記特徴部分検出手順において検出された車両の複数の特徴的な部分を基にして、複数の特徴的な部分に囲まれる領域を該車両の特定の部位として抽出する特定部位抽出手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記特定部位抽出手順は、二つのサイドミラーとナンバープレートとを三角形に見立て、該三角形の中点を特定し、前記中点周辺の光や色の情報を含んだ属性情報を検出し、
前記中点から円状に前記属性情報の検出を行い、前記属性情報の変化のない領域をボンネット領域として抽出することを特徴とする特定部位抽出プログラム。 A specific part extraction program for extracting a specific part of a vehicle,
A feature part detection procedure for detecting a plurality of characteristic parts of the vehicle based on an image of the vehicle, and a plurality of characteristic parts of the vehicle detected in the feature part detection procedure, A specific part extraction procedure for extracting a region surrounded by a characteristic part as a specific part of the vehicle;
To the computer ,
The specific part extraction procedure considers two side mirrors and a license plate as a triangle, specifies a midpoint of the triangle, detects attribute information including light and color information around the midpoint,
A specific part extraction program characterized in that the attribute information is detected in a circular shape from the midpoint, and an area where the attribute information does not change is extracted as a bonnet area .