JP5201356B2 - 車載カメラ装置のキャリブレーション支援方法及びキャリブレーション支援装置、並びに車載カメラ装置 - Google Patents

車載カメラ装置のキャリブレーション支援方法及びキャリブレーション支援装置、並びに車載カメラ装置 Download PDF

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Description

本発明は、車に設置して用いられる車載カメラ装置のキャリブレーションを利用者が簡単に行えるようにするキャリブレーション支援方法及びキャリブレーション支援装置、並びにそれを備えた車載カメラ装置に関する。
従来から駐車時における車両後退動作等を支援するため、車両の後方部等に設置して車両の後方周辺等を撮影し、その撮像画像を車内に設置した表示装置にモニタ表示する車載カメラが知られている。
従来、このような車載カメラのキャリブレーション方法としては、地面に設置されたターゲットバーや基準マーカー等の指標を車載カメラで撮像して表示装置上に表示し、該指標の表示に所定のウィンドウやマーカー等を重ね合わせてカメラの姿勢パラメータや設置情報を算出し、それをもとに画像処理を行って撮像画像を調整して、車載カメラの設置誤差をソフト的に吸収する方法が提案されている(例えば、特許文献1、特許文献2)。
従来技術の、地面に設置されたターゲットバーや基準マーカー等の指標を車載カメラで撮像し、画像処理を行って、車載カメラの設置誤差をソフト的に吸収するキャリブレーション方法は、ターゲットバーや基準マーカー等の指標を必要とすることに加えて、回路規模や処理が増加し、コスト高になるという問題があった。
コストを軽減するためには、車載カメラの設置誤差をソフト的に吸収するキャリブレーション機能を装置に備えることをやめ、利用者が手作業でキャリブレーションを行えばよい。車載カメラの利用を考えると、その設置精度は極端に厳密である必要はなく、利用者が手作業でキャリブレーションを行っても、通常、支障をきたすことはない。手作業でキャリブレーションを行う際の問題は、試行錯誤で行うため、面倒くさく、時間が掛かることである。
本発明は、利用者が面倒くさがることなく、簡単に車載カメラのキャリブレーションを行うことができるキャリブレーション支援方法及びキャリブレーション支援装置、並びに低コストの車載カメラ装置を提供することにある。
本発明は、車載カメラで撮影された、駐車枠やそれに類似の標識を含む路面の画像データを取得し、該画像データからこれを左右反転した反転画像データを生成し、画像データと反転画像データ内の駐車枠やそれに類似の標識をもとに、車載カメラの水平方向の取り付け誤差を評価する評価値を計算し、該評価値を基に、利用者にキャリブレーション操作を通知することを主要な特徴としている。
また、本発明は、車載カメラで撮影された画像の下半分を切り取ることで、駐車枠やそれに類似の標識を含む路面の画像データを取得することを特徴とする。
また、本発明は、画像データを2値化して、それを画像データAとし、該画像データAを左右反転して反転画像データを生成して、それを画像データBとし、画像データAと画像データB内の白領域に着目して評価値を計算することを特徴としている。
また、本発明は、画像データAと画像データBとを重ね合わせた画像データCを生成し、前記画像データCを用いて、白領域の重複する割合、白領域の位置関係を計算することを特徴としている。
また、本発明は、表示装置及び/または音声出力装置を用いて、利用者にキャリブレーション操作を通知することを特徴としている。
また、本発明は、利用者にキャリブレーション操作を通知するメッセージ情報を複数のパターン、あらかじめ記憶装置に記憶しておき、評価値に基づいて、記憶装置から所望のパターンのメッセージ情報を読み出して通知することを特徴としている。
本発明によれば、利用者が面倒くさがることなく、簡単に、しかも、所望の精度でもって、車載カメラのキャリブレーションを行うことができる。したがって、車載カメラ装置は、その設置誤差をソフト的に吸収する機能を備える必要がなく、低コスト化が達成できる。
本発明の車載カメラ装置の一実施形態の全体構成図である。 図1中の校正支援処理部の一実施例のフローチャートである。 本発明の適用条件を説明する図である。 画像データAとこれを左右反転した画像データBの第1の例を示す図である。 画像データAとこれを左右反転した画像データBの第2の例を示す図である。 画像データAとこれを左右反転した画像データBの第3の例を示す図である。 図4の画像データAと画像データBとを重ね合わせた画像データCを示す図である。 図5の画像データAと画像データBとを重ね合わせた画像データCを示す図である。 図6の画像データAと画像データBとを重ね合わせた画像データCを示す図である。 キャリブレーション操作メッセージの一例を示す図である。 図8に評価値の位置関係を付加した図である。 図9に評価値の位置関係を付加した図である。
図1は、本発明のキャリブレーション支援機能を適用した車載カメラ装置の一実施形態の全体構成図を示す。図1において、撮像装置10と処理装置20と記憶装置30は一般に一つの筐体内に構成され、車の後部等に設置される。表示装置50は車内の前面部、音声出力装置60は車内の後部などに設置され、処理装置20とはケーブル等で接続される。処理装置20と操作部40とはケーブルあるいは無線で接続される。操作部40はナビゲーション装置のリモコンが兼ねてもよい。表示装置50もナビゲーション装置の表示部が兼ねてもよい。また、音声出力装置は、音響機器のスピーカーが兼ねてもよい。
撮像装置10は、車の後方等を撮影し、撮像画像データを取得する。具体的には、該撮像装置10は、広角のレンズ光学系、撮像素子、オートゲインコントロール(AGC)回路、アナログ・デジタル変換器などからなる。撮像素子は、CCDセンサやCMOSセンサなどで構成され、光学系により集光された光学像を、その光強度に応じて強弱を持った電気信号(アナログ信号)に変換する。撮像素子から出力されたアナログ信号は、AGC回路でゲイン調整された後、アナログ・デジタル変換器によりデジタル信号(撮像画像データ)に変換される。一般に撮像素子にはベイヤー配列などの色フィルタが設けられており、撮像装置10から出力されるデータは、ベイヤー配列などの撮像画像データである。なお、撮像装置10は、モノクロ撮像画像データを出力する構成でも構わない。
処理装置20は、FPGAやASIC、DSPなどで構成され、画像処理部210、校正支援処理部220、及び、これら処理部の動作を制御する制御部230などからなる。他に処理装置20は、処理部210、220や制御部230で使用される作業用メモリとしてのRAMなどを備えているが、図1では省略してある。
画像処理部210は、撮像装置10から出力された撮像画像データについて、ベイヤー補完処理、倍率色収差補正処理、色空間変換処理(RGB/YCC変換)、MTF補正処理、歪曲収差補正処理、ガンマ補正処理等の所定の画像処理を実施する。画像処理部210で所定の処理を施された撮像画像データは、NTSC方式の映像信号に変換された後、表示装置50に表示される。NTSCエンコーダは、処理装置20あるいは表示装置50のいずれか備えてもよい。画像処理部210の構成は、従来と基本的に同様であるので、これ以上の詳細な説明は省略する。
校正(キャリブレーション)支援処理部220は、キャリブレーション操作時、撮像装置10から出力された撮像画像データを入力して、それを左右反転した画像データを生成し、撮像画像データと反転画像データとを比較してカメラの取り付け状態(左右の傾き)を評価する評価値を求め、該評価値に基づき利用者にキャリブレーション操作を通知する。具体的には、撮像画像データとの反転画像データ中の路上の駐車枠などの位置関係を比較して評価値を求める。利用者へのキャリブレーション操作の通知は、表示装置50及び/又は音声出力装置60によって行う。この校正支援処理部220が本発明の主要な特徴であり、その具体的処理については後述する。
なお、図1では、撮像装置10から出力された撮像画像データを校正支援処理部220に直接入力するとしたが、画像処理部210の途中の撮像画像データ(例えば、ベイヤー補完処理後の撮像画像データ等)、あるいは、画像処理部210から出力される画像処理後の撮像画像データを入力することでもよい。要は、評価値の演算に用いる路上の駐車枠などの基準となる白線等が認識できればよい。
記憶装置30は、PROMなどの書き換え可能な不揮発性メモリであり、処理装置20の処理部210、220や制御部230での処理や制御に必要なプログラム、種々のパラメータ、その他の情報を記憶する。後述するように、記憶装置30には、校正支援処理部220が評価値に基づいて利用者に通知するキャリブレーション操作のメッセージ情報が予め記憶されている。
操作部40は、利用者が制御部230に対して種々の動作を指示するユーザインターフェースである。制御部230は、操作部40からの指示を受けて、校正支援処理部220を起動することになる。先に述べたように、車にナビゲーション装置が装備されている場合、そのリモコンが操作部40を兼ねることができる。
図2は、本発明の主要構成である校正支援処理部(キャリブレーション支援装置)220の一実施形態の処理フローチャートを示している。以下、図2に従って校正支援処理部220の処理を詳述する。
ここで、図3に示すように、車載カメラは車の中心軸上に取り付けられ、車は該車の中心軸と路上の駐車枠の中心とが略一致するように駐車しているとする。もちろん、駐車枠である必要はなく、車幅線などでもよい。キャリブレーション支援対象は、車載カメラの左右の向きの調整とし、俯角の調整は対象外とする。一般に車載カメラの俯角は、取り付ける高さにも関係し、極端でない限り任意に決めてよいものである。
校正支援処理部220は、制御部230から起動されると、撮像装置10が出力する撮像画像データを入力する(ステップ1001)。先に述べたように、撮像装置10から出力される撮像画像データを直接入力するかわりに、画像処理部210の途中の画像データや画像処理部210から出力される画像データを入力することでもよい。
次に、校正支援処理部220は、入力した撮像画像データの下半分を切り出す。すなわち、駐車枠が含まれている路面画像部分を切り出す(ステップ1002)。そして、この切り出した路面画像部分を2値化し、画像データAとする(ステップ1003)。画像データAは、基本的に駐車枠の領域は白、それ以外の領域は黒で表わされる。なお、車載のカメラが取り付けられている高さや俯角によっては、ステップ1002を省略して、入力した撮像画像データを直接2値化し、それを画像データAとすることでもよい。
次に、校正支援処理部220は、駐車枠を含む路面の撮像画像の2値化画像である画像データAを左右反転した反転画像データを生成し、それを画像データBとする(ステップ1004)。この処理は、単純な座標変換で実現可能であるため、詳しい説明は省略する。
図4乃至図6は画像データAとこれを左右反転した画像データBの一例を模式的に示した図である。ここで、図4は車載カメラの水平方向の向きがほぼ正常である場合の例である。また、図5は車載カメラが左方向を向いている場合の例、図6は逆に右方向を向いている場合の例である。
校正支援処理部220は、画像データAとそれを左右反転した画像データBとを重ね合わせて、画像データCを生成する(ステップ1005)。具体的には、例えば、画像データAの白領域(駐車枠領域)には「2」を、画像データBの白領域には「1」を割り当て、画像データAと画像データBの各画素ごとに足し算を行い、画像データCを生成する。画像データAと画像データBの黒領域は「0」とする。したがって、画像データCは、全ての画素が0〜3の値で構成されることになる。
なお、逆に画像データBの白領域に「2」を割り当て、画像データAの白領域に「1」を割り当てることでよい。また、割り当てる値は「2」や「1」でなくてもよい。すなわち、画像データAと画像データBの白領域が区別できればよく、値は何でもよい。同様に、黒領域も「0」でなくてもよい。
図7は、図4(a),(b)の画像データAと画像データBとを重ねわせた場合の画像データCを模式的に示したものである。ここで、aとa’は画像データAの白領域に対応し、bとb’は画像データBの白領域に対応する。画像データAと画像データBの白領域の重なる部分の各画素の画素値は「3」であり、重ならない部分は、画像データAの白領域に対応する各画素の画素値は「2」、画像データBの白領域に対応する各画素の画素値は「1」である。
図8は、図5(a),(b)の画像データAと画像データBとを重ね合わせた場合の画像データCを模式的に示したものである。ここでも、aとa’は画像データAの白領域に対応し、bとb’は画像データBの白領域に対応する。図8では、画像データAと画像データBの白領域の重なる部分はなく、画像データAの白領域a,a’の各画素の画素値は「2」、画像データBの白領域b,b’の各画素の画素値は「1」である。
図9は、図6(a),(b)の画像データAと画像データBとを重ね合わせた場合の画像データCを模式的に示したものである。ここでも、aとa’は画像データAの白領域に対応し、bとb’は画素データBの白領域に対応する。先の図8との相違は基本的に、aとa’と、bとb’との位置関係が逆になっているだけである。すなわち、画像データAと画像データBとを重ね合わせ、両者の白領域(駐車枠領域)の位置関係を比較することで、車載カメラが左右いずれの方向を向いているか、さらにどの程度向いているか、判別することができる。
校正支援処理部220は、画像データAと画像データBとを重ね合わせた画像データCを用いて、車載カメラの取り付け誤差(車載カメラが左右いずれの方向を向いているか、どの程度向いているか等)を評価する評価値で計算し(ステップ1006)、該評価値に基づいてキャリブレーション・パターンを判別する(ステップ1007)。ここでは、キャリブレーション・パターンは、図10に示す3種類とする。図10は単なる一例であり、どの程度回転させるかなど、さらに細かく分けることが可能である。以下に、ステップ1006、1007の一実施形態を説明する。
校正支援処理部220では、まず、画像データCを用いて、評価値Aとして、
A=画素値3の画素の総数/(画素値2の画素の総数+画素値3の画素の総数)
を計算する。そして、評価値Aが所定の閾値(パーセント)以上の場合、パターン1と判別する。すなわち、車載カメラの向きは正常(取り付け完了)とする。図7は、このケースを示している。
パターン1でない場合、次に校正支援処理部220では、評価値B,Cとして
B=画素値2の画素のX座標の平均値
C=画素値1の画素のX座標の平均値
を計算する。具体的には、画像パターンCについて、画素値が2の全画素の平均座標を求め(重心)、そのX座標値を評価値Bとする。同様に、画像パターンCについて、画素値が1の全画素の平均座標を求め(重心)、そのX座標値を評価値Cとする。座標系の原点は、例えば、画面の左上隅、中央などのいずれでもよい。
そして、この評価値Bと評価値Cの大小関係を比較して、B>Cであれば、パターン2と判別する。すなわち、車載カメラは左の方向を向いていると判別する。図8はこのケースを示している。また、図11は、この場合の評価値BとCの位置関係を示したものである。
逆に、C>Bであれば、パターン3と判別する。すなわち、車載カメラは右の方向を向いていると判別する。図9はこのケースを示している。また、図12は、この場合の評価値BとCの位置関係を示したものである。
図8及び図9は、分かりやすいように、傾きが大きく、画像データAとその左右反転の画像データBの白領域が全く重ならない場合を示したが、傾きが小さく、両者の白領域が一部重なる場合でも、同様にして評価値BとCを求め、その大小関係を比較することで、傾いている方向を判別することができる。また、評価値BとCの差を求めれば、どの程度傾いてるかも判別することができる。
なお、評価値A,B,Cは、画面の左や右半分に着目して計算することでもよい。車載カメラの左右の傾きが小さい場合、これでも同様の作用効果を得ることができる。
校正支援処理部220は、判別されたパターンをもとに、利用者にキャリブレーションの操作を通知する(ステップ1008)。通知は、表示装置50や音声出力装置60を用いて行う。具体的には、例えば、図10のようなテーブルをあらかじめ記憶装置30に用意しておき、パターン1,2,3をもとに、対応するメッセージを読み出し、表示装置50に表示して通知するか、音声出力装置60から音声で通知する。先にのべたように、図10は単なる一例であり、さらに細かく分けることが可能である。例えば、パターン2は、(1)カメラが左に大きく向いています、右に大きく回転してください、(2)カメラが左に少し向いています、右に若干回転してください、などに細分することができる。これは、評価値BとCの差を求めることで、容易に可能である。
なお、校正支援処理部220は、判別したパターンを制御部230に送り、制御部230が記憶装置30から該当するメッセージを読み出して表示装置50や音声装置60に出力することでもよい。
以上、本発明の一実施形態について説明したが、もちろん、本発明は、図1の構成や図2の処理に限定されるものではなく、後述の特許請求の範囲の記載の範囲内において種々の変更が可能である。
10 撮像装置
20 処理装置
30 記憶装置
40 操作部
50 表示装置
60 音声出力装置
210 画像処理部
220 校正支援処理部
230 制御部
特開2001−245326号公報 特開2004−200819号公報

Claims (13)

  1. 利用者による車載カメラのキャリブレーションを支援するキャリブレーション支援方法であって、
    車載カメラで撮影された、駐車枠やそれに類似の標識を含む路面の画像データを取得し、
    前記画像データから、該画像データを左右反転した反転画像データを生成し、
    前記画像データと前記反転画像データ内の駐車枠やそれに類似の標識をもとに、車載カメラの水平方向の取り付け誤差を評価する評価値を計算し、
    前記評価値を基に、利用者にキャリブレーション操作を通知する、
    ことを特徴とするキャリブレーション支援方法。
  2. 車載カメラで撮影された画像の下半分を切り取ることで、駐車枠やそれに類似の標識を含む路面の画像データを取得することを特徴とする請求項1に記載のキャリブレーション支援方法。
  3. 前記画像データを2値化して、それを画像データAとし、
    前記画像データAを左右反転して反転画像データを生成して、それを画像データBとし、
    前記画像データAと前記画像データB内の白領域に着目して評価値を計算する、
    ことを特徴とする請求項1又は2に記載のキャリブレーション支援方法。
  4. 前記画像データAと前記画像データBとを重ね合わせた画像データCを生成し、
    前記画像データCを用いて、白領域の重複する割合、白領域の位置関係を計算する、
    ことを特徴とする請求項3に記載のキャリブレーション支援方法。
  5. 表示装置及び/または音声出力装置を用いて、利用者にキャリブレーション操作を通知する、
    ことを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載のキャリブレーション支援方法。
  6. 利用者にキャリブレーション操作を通知するメッセージ情報を複数のパターン、あらかじめ記憶手段に記憶しておき、評価値に基づいて、前記記憶手段から所望のパターンのメッセージ情報を読み出して通知する、
    ことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載のキャリブレーション支援方法。
  7. 利用者による車載カメラのキャリブレーションを支援するキャリブレーション支援装置であって、
    車載カメラで撮影された、駐車枠やそれに類似の標識を含む路面の画像データを取得する手段と、
    前記画像データから、該画像データを左右反転した反転画像データを生成する手段と、
    前記画像データと前記反転画像データ内の駐車枠やそれに類似の標識をもとに、車載カメラの水平方向の取り付け誤差を評価する評価値を計算する手段と、
    前記評価値を基に、利用者にキャリブレーション操作を通知する手段と、
    を有することを特徴とするキャリブレーション支援装置。
  8. 前記画像データを取得する手段は、車載カメラで撮影された画像の下半分を切り取ることで、駐車枠やそれに類似の標識を含む路面の画像データを取得することを特徴とする請求項7に記載のキャリブレーション支援装置。
  9. 前記画像データを取得する手段は、前記画像データを2値化して、それを画像データAとし、
    前記反転画像データを生成する手段は、前記画像データAを左右反転して反転画像データを生成して、それを画像データBとし、
    前記評価値を計算する手段は、前記画像データAと前記画像データB内の白領域に着目して評価値を計算する、
    ことを特徴とする請求項7又は8に記載のキャリブレーション支援装置。
  10. 前記画像データAと前記画像データBとを重ね合わせた画像データCを生成する手段をさらに有し、
    前記評価値を計算する手段は、前記画像データCを用いて、白領域の重複する割合、白領域の位置関係を計算する、
    ことを特徴とする請求項9に記載のキャリブレーション支援装置。
  11. 前記利用者にキャリブレーション操作を通知する手段は、表示装置及び/または音声出力装置を用いて通知する、
    ことを特徴とする請求項7乃至10のいずれか1項に記載のキャリブレーション支援装置。
  12. 利用者にキャリブレーション操作を通知するメッセージ情報を複数のパターン、あらかじめ記憶した記憶手段を有し、
    前記利用者にキャリブレーション操作を通知する手段は、評価値に基づいて、前記記憶手段から所望のパターンのメッセージ情報を読み出して通知する、
    ことを特徴とする請求項7乃至11のいずれか1項に記載のキャリブレーション支援装置。
  13. 車に取り付け、車の周囲を撮影し、撮影した画像を処理し、表示装置に表示する車載カメラ装置であって、
    請求項7乃至12のいずれか1項に記載のキャリブレーション支援装置を備えていることを特徴とする車載カメラ装置。
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