JP5915478B2 - 画像処理装置、方法及びプログラム - Google Patents

Description

開示の技術は画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。

撮影した画像に含まれる文字等を認識する場合、撮影した画像に白とびや黒潰れ等があると認識の精度が低下する。従って、画像中の認識対象の部分が、撮影範囲内の日向部分と日陰部分の何れに存在していても認識できるように、撮影をしている場所の照度に応じて、露光条件の補正を行う必要がある。例えば、画像中に日向の部分と日陰の部分とが混在している場合（画像の中に輝度の明るい部分と暗い部分とがある場合）、それらの双方の照度を基に、日向部分と日陰部分とがラチュード(露光域)の中に含まれるように露光条件補正をしている。

一方、画像中に日向の部分と日陰の部分の混在がない場合、画像が曇天の中の日向で、画像中に更に暗い影の部分が出現する可能性があるのか、或いは、画像が快晴時の日陰で、画像中に更に明るい部分が出現するのかを判断することは困難である。画像中に日向の部分のみ存在している場合には、画像中に日陰部分が出現しても撮影が継続できるように、現在の輝度を上限側にして、より輝度が低くなっても撮像できるように露光条件を補正する必要がある。また、画像中に日陰の部分のみ存在している場合には、画像中に日向部分が出現しても撮影ができるように、現在の輝度を下限側にして、より輝度が高くなっても撮像できるように露光条件を補正する必要がある。

しかし、画像中に存在している部分が日向か日陰かが分らなければ、より明るくなっても撮影できるように露光条件を補正すべきか、より暗くなっても撮影できるように露光条件を補正すべきかの判断ができない。このため、両者の状況を誤認識をして露光条件の補正を行った場合、画像に白とびや黒潰れなどが生じることになる。

上記に関連して、日陰は日向に比べて青色成分が強いことを利用し、カラー画像を対象として、輝度Ｙ、青色成分Ｂと赤色成分Ｒの比Ｂ／Ｒから日向・日陰を判定する技術が提案されている。

特開２０１０−２１９５７３号公報

しかしながら、上述した技術は、撮像部によってカラー画像が撮像されることを前提としており、撮像部がモノクロ画像を撮像する構成の場合には適用できない。画像認識等を廉価に実現したい等の場合、モノクロ画像を撮像する構成の撮像部が用いられることも多い。

開示の技術は、一つの側面として、日向と日陰の何れか一方しか写っていない画像であっても、当該画像がカラーかモノクロかに拘わらず日向か日陰かを判定することが目的である。

開示の技術は、表面に凹凸を有する背景物体を含む画像を撮像する撮像部によって撮像された前記画像を取得する画像取得部を含んでいる。また開示の技術は、前記取得部によって取得された画像の平均輝度及び前記画像の前記背景物体に対応する領域内の輝度の分散に基づいて、前記背景物体の照明状態が日向か日陰かを判定する照明状態判定部を含んでいる。

開示の技術は、一つの側面として、日向と日陰の何れか一方しか写っていない画像であっても、当該画像がカラーかモノクロかに拘わらず日向か日陰かを判定できる、という効果を有する。

実施形態で説明した物体認識装置の概略構成を示す機能ブロック図である。 物体認識装置として機能することが可能なコンピュータの概略構成図である。 日向／日陰判定処理の内容を示すフローチャートである。 物体認識処理の内容を示すフローチャートである。 (Ａ)は日陰の場合、(Ｂ)は日向の場合の路面の表面への光の照射を各々示す概略図である。 路面の表面が日向及び日陰の場合の全体画像、拡大画像及び輝度ヒストグラムを各々示す説明図である。

以下、図面を参照して開示の技術の実施形態の一例を詳細に説明する。図１には本実施形態に係る物体認識装置１０が示されている。物体認識装置１０は、画像取得部１２、前処理部１４、認識部１６、日向／日陰判定部１８、日向用露光制御パラメータ設定部２０、日陰用露光制御パラメータ設定部２２、日向／日陰混在用露光制御パラメータ設定部２４及び露光制御部２６を備えている。

物体認識装置１０は、画像取得部１２によって取得された画像中に被写体として写っている認識対象の物体に対し、所定の認識処理を行う。本実施形態では、一例として、道路を通行する車両を認識対象物体とし、所定の認識処理として、車両のナンバープレートに表示されている文字を認識する態様を説明する。従って、本実施形態における車両は、開示の技術における認識対象物体の一例であり、本実施形態において、アスファルト等で舗装された道路の路面は、開示の技術における「表面に凹凸を有する背景物体」の一例である。また、物体認識装置１０は、開示の技術に係る画像処理装置の一例である。

画像取得部１２は、車両が通行する道路を撮像するように配置された撮像部３８(図２参照：詳細は後述)から、道路を撮像した画像(例えばモノクロの画像)を繰り返し取得する。前処理部１４は画像取得部１２によって取得された画像に対し、認識対象物体の一例である車両に対応する領域と、表面に凹凸を有する背景物体の一例である道路の路面に対応する領域と、を分離する前処理を行う。認識部１６は、前処理部１４によって抽出された車両に対応する認識対象領域に対し、車両のナンバープレートに表示されている文字を認識する認識処理を行う。

日向／日陰判定部１８は、前処理部１４によって抽出された道路の路面に対応する背景領域に対し、道路の路面の照明状態が日向か、日陰か、日向と日陰が混在している状態かを判定する。日向用露光制御パラメータ設定部２０は、日向／日陰判定部１８によって道路の路面の照明状態が日向と判定された場合に、目標輝度値(露光制御パラメータ)として日向用の目標輝度値を設定する。日陰用露光制御パラメータ設定部２２は、日向／日陰判定部１８によって道路の路面の照明状態が日陰と判定された場合に、目標輝度値(露光制御パラメータ)として日陰用の目標輝度値を設定する。

日向／日陰混在用露光制御パラメータ設定部２４は、日向／日陰判定部１８によって道路の路面の照明状態が日向と日陰が混在している状態と判定された場合に、目標輝度値(露光制御パラメータ)として日向／日陰混在用の目標輝度値を設定する。露光制御部２６は、設定部２０〜２４の何れかによって設定された露光制御パラメータに基づき、撮像部３８の露光条件、例えば絞りの開度やシャッタースピード(例えば電荷蓄積時間の長さ)を制御する。

なお、画像取得部１２は開示の技術における画像取得部の一例であり、日向／日陰判定部１８は開示の技術における照明状態判定部の一例である。また、認識部１６は開示の技術における認識部の一例であり、露光制御部２６は開示の技術における制御部の一例である。また、前処理部１４は開示の技術における背景画像判定部の一例である。

物体認識装置１０は、例えば図２に示すコンピュータ３０で実現することができる。コンピュータ３０はＣＰＵ３２、メモリ３４、不揮発性の記憶部３６、撮像部３８、通信Ｉ／Ｆ(Interface)部４０、光ディスク等の記録媒体４４に対して情報の読み取り及び書き込みが可能なリード／ライト装置４２を備えている。ＣＰＵ３２、メモリ３４、記憶部３６、撮像部３８、通信Ｉ／Ｆ部４０、リード／ライト装置４２はバス４６を介して互いに接続されている。なお、撮像部３８は開示の技術における撮像部の一例であり、車両が通行する道路を撮像可能に配置されている。また、本実施形態ではコスト抑制のため、撮像部３８としてモノクロ画像を撮像する撮像部を用いている。撮像部３８の露光条件はＣＰＵ３２によって制御される。また、コンピュータ３０は通信Ｉ／Ｆ部４０を介して通信網に接続された他の機器と通信可能とされている。

また、記憶部３６はＨＤＤ(Hard Disk Drive)やフラッシュメモリ等によって実現できる。記録媒体としての記憶部３６には、コンピュータ３０を物体認識装置１０として機能させるための物体認識プログラム５０が記憶されている。ＣＰＵ３２は、物体認識プログラム５０を記憶部３６から読み出してメモリ３４に展開し、物体認識プログラム５０が有するプロセスを順次実行する。

物体認識プログラム５０は、画像取得プロセス５２、前処理プロセス５４、認識プロセス５６、日向／日陰判定プロセス５８、日向用露光制御パラメータ設定プロセス６０、日陰用露光制御パラメータ設定プロセス６２を有する。また、物体認識プログラム５０は、日向／日陰混在用露光制御パラメータ設定プロセス６４及び露光制御プロセス６６を有する。

ＣＰＵ３２は、画像取得プロセス５２を実行することで、図１に示す画像取得部１２として動作する。またＣＰＵ３２は、前処理プロセス５４を実行することで、図１に示す前処理部１４として動作する。またＣＰＵ３２は、認識プロセス５６を実行することで、図１に示す認識部１６として動作する。またＣＰＵ３２は、日向／日陰判定プロセス５８を実行することで、図１に示す日向／日陰判定部１８として動作する。またＣＰＵ３２は、日向用露光制御パラメータ設定プロセス６０を実行することで、図１に示す日向用露光制御パラメータ設定部２０として動作する。またＣＰＵ３２は、日陰用露光制御パラメータ設定プロセス６２を実行することで、図１に示す日陰用露光制御パラメータ設定部２２として動作する。またＣＰＵ３２は、日向／日陰混在用露光制御パラメータ設定プロセス６４を実行することで、図１に示す日向／日陰混在用露光制御パラメータ設定部２４として動作する。またＣＰＵ３２は、露光制御プロセス６６を実行することで、図１に示す露光制御部２６として動作する。

これにより、物体認識プログラム５０を実行したコンピュータ３０が、物体認識装置１０として機能することになる。なお、物体認識プログラム５０は開示の技術における画像処理プログラムの一例である。

なお、物体認識装置１０は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)等で実現することも可能である。

次に本実施形態の作用の説明として、まず図３を参照し、前処理部１４及び日向／日陰判定部１８によって実行可能な日向／日陰判定処理を説明する。日向／日陰判定処理のステップ１００において、前処理部１４は、画像取得部１２によって取得された画像に対して輝度を正規化する輝度正規化処理を行う。輝度正規化処理は、画像中の平均輝度の基準値を予め設定しておき、平均輝度を基準に一致させるための補正係数を求め、求めた補正係数を画像の全画素に対して乗ずることで実現できる。

次のステップ１０２において、日向／日陰判定部１８は、前処理部１４による正規化処理を経た画像に対して輝度の分散を演算する。またステップ１０４において、日向／日陰判定部１８は、ステップ１０２で演算した輝度の分散が予め設定した閾値以上か否かを判定する。ステップ１０４の判定が肯定された場合はステップ１０６へ移行する。ステップ１０６において、日向／日陰判定部１８は、画像が日向であると判定し、日向／日陰判定処理を終了する。また、ステップ１０４の判定が否定された場合はステップ１０８へ移行する。ステップ１０８において、日向／日陰判定部１８は、画像が日陰であると判定し、日向／日陰判定処理を終了する。

上述した日向／日陰判定処理による日向／日陰の判定結果は、例えば画像取得部１２によって取得された画像がカラー画像であればグレイバランスを調整する等、各種の画像処理に利用可能である。以下、各種の画像処理の一例として、露光条件の制御を行う場合について、より詳細に説明する。物体認識装置１０では、認識対象の物体(車両)が白とびしていたり黒潰れしていない画像を取得できるように、適切な露光条件で撮像範囲を撮像する必要がある。とりわけ、屋外においては日照変化が大きいため、日照変化に応じて露光条件を自動調整する必要がある。以下、ＣＰＵ３２が物体認識プログラム５０を実行することで実現される物体認識処理について、図４を参照して説明する。

物体認識処理のステップ７０において、画像取得部１２は、車両が通行する道路が撮像部３８によって撮像されることで得られた画像を撮像部３８から取得する。ステップ７２において、前処理部１４は、画像取得部１２によって取得された画像に、背景領域以外の被写体が写っているか否かを判定し、背景領域以外の被写体が写っていた場合は背景領域と被写体領域とを分離する背景分別処理を行う。

なお、背景分別処理は、背景差分法や、前フレームとの相関で判定する等の公知の手法を適用することで実現できる。背景差分法は、被写体が写っていない画像を背景画像として予め記録しておき、背景画像と取得された画像との差を演算することで被写体領域の有無を判定する手法である。また、背景領域と被写体領域の分離には、例えば特開平７−３０２３２８号公報に記載されている技術を適用することで実現できる。当該技術は、画像の変化が照明条件の変化に起因するのか動物体の出現に起因するのかを小領域毎に統計的な手法で検出し、照明条件の変化等の場合にのみ背景画像を更新し、背景画像に基づいて差分処理及び２値化処理を行って動物体領域(被写体領域)を抽出する。

次のステップ７４において、前処理部１４は、ステップ７２における背景分別処理によって分別結果を判定し、分別結果に応じて分岐する。ステップ７２における背景分別処理によって被写体領域が抽出されなかった場合には、ステップ７４からステップ７６へ移行する。ステップ７６において、日向／日陰判定部１８は、画像取得部１２によって取得された画像に対して輝度を正規化する輝度正規化処理を行う。輝度正規化処理は、画像中の背景領域の平均輝度の基準値を予め設定しておき、背景分別処理で抽出された背景領域の平均輝度を基準に一致させるための補正係数を求め、求めた補正係数を画像の全画素に対して乗ずることで実現できる。

次のステップ７８において、日向／日陰判定部１８は、背景分別処理によって抽出された背景領域を複数個の部分領域に分割し、分割した複数個の部分領域の中から処理対象の部分領域を選択する。ステップ８０において、日向／日陰判定部１８は、ステップ７８で処理領域として選択した部分領域の輝度の分散を演算する。

図５に示すように、アスファルト等で舗装された道路の路面は、表面に凹凸を有している。また、道路の路面が撮像部３８によって撮像されている場合、撮像された画像の個々の画素の輝度は、道路の路面上のうち個々の画素に対応する部分が撮像部３８の方向へ反射する光の強さに応じて定まる。

道路の路面が日陰の場合、図５(Ａ)に示すように、路面表面への入射光は様々な方向からの入射光(環境光)の足し合わせになるため、路面表面の各部分から撮像部へ反射される光の強度のばらつきは小さい。このため、図６に「分散：小」と表記して示すように、輝度ヒストグラムの裾の広がりが小さく、画像の各画素毎の輝度のばらつきも小さくなる。

一方、道路の路面が日向の場合は、図５(Ｂ)に示すように、環境光に加えて光源(太陽)からの平行光も入射される。従って、路面表面の各部分から撮像部３８の各画素へ反射される光の強度は、路面表面の各部分の法線方向が、光源(太陽)からの平行光を撮像部３８へ反射する方向となっているか否かに依存して大きく変化する。そして、図６に「分散：大」と表記して示すように、輝度ヒストグラムの裾の広がりが大きく、画像の各画素毎の輝度のばらつきも大きくなる。

ステップ８０では、上記に基づいて部分領域の輝度の分散を演算しており、次のステップ８２において、日向／日陰判定部１８は、ステップ８０で演算した部分領域の輝度の分散が予め設定した閾値以上か否かに基づいて、部分領域が日向か日陰かを判定する。ステップ８２の判定で用いる閾値は、例えばオペレータの判断でラベルを付けた日向の画像と日陰の画像を予め取得し、各画像が日向か日陰かを正しく判定できる値を予め設定しておくことができる。

なお、日向か日陰かに関係なく日照変化や露光の違いで画面全体の輝度は上下し、図６に示すように、画面全体の輝度が低いと輝度の分散が小さくなり、画面全体の輝度が高いと輝度の分散は大きくなる。従って、輝度の分散を閾値と比較する場合は輝度に対するゲインを調整し、画面全体の輝度を予め揃えておく必要がある。前述したステップ７６における輝度の正規化は、輝度の分散を閾値と比較するにあたり、画面全体の輝度を予め揃えておくために行っている。

輝度の分散が閾値以上の場合、処理対象の部分領域が日向と判定されてステップ８２からステップ８４へ移行し、ステップ８４において、日向／日陰判定部１８は、日向の部分領域の数を表す日向領域数を１だけインクリメントする。また、輝度の分散が閾値未満の場合、処理対象の部分領域が日陰と判定されてステップ８２からステップ８６へ移行し、ステップ８６において、日向／日陰判定部１８は、日陰の部分領域の数を表す日陰領域数を１だけインクリメントする。

次のステップ８８において、日向／日陰判定部１８は、背景領域を構成する全ての部分領域を対象として処理を行ったか否か判定する。ステップ８８の判定が否定された場合はステップ７８に戻り、ステップ８８の判定が肯定される迄ステップ７８〜ステップ８８を繰り返す。従って、背景領域を構成する全ての部分領域に対し、各々日向か日陰かが判定され、日向と判定された部分領域の数及び日陰と判定された部分領域の数が計数されることになる。

ステップ８８の判定が肯定されるとステップ９０へ移行する。ステップ９０において、日向／日陰判定部１８は、日向領域数及び日陰領域数の計数結果に基づき、背景領域内における日向と日陰の分布を判定し、判定結果に応じて分岐する。

例えば日向／日陰判定部１８は、例えば日陰領域数が０又は０に近い値の場合、背景領域内が日向であると判定する。この場合、ステップ９０からステップ９２へ移行し、ステップ９２において、日向用露光制御パラメータ設定部２０は、目標輝度値(露光制御パラメータ)として日向用の目標輝度値を設定する。例えば、日向にいる被写体が適正な輝度で撮像されるように露光を調整した場合、日陰にいる被写体が低輝度でコントラストが低い画像、すなわち画像認識に適していない画像が撮像される。

これに対し、本実施形態における日向用の目標輝度値は、認識対象物体としての車両が出現した場合に、当該車両が画像上で比較的高輝度に写るように露光を調整するパラメータである。これにより、撮像部３８の撮像範囲内に急に日陰が生じ、日陰の領域に車両が出現した場合でも、日陰の領域に位置している車両(のナンバープレート等)が黒潰れすることを抑制することができる。

また、日向／日陰判定部１８は、例えば日向領域数が０又は０に近い値の場合、背景領域内が日陰であると判定する。この場合、ステップ９０からステップ９４へ移行し、ステップ９４において、日陰用露光制御パラメータ設定部２２は、目標輝度値(露光制御パラメータ)として日陰用の目標輝度値を設定する。また、日陰にいる被写体が適正な輝度で撮像されるように露光を調整した場合、日向にいる被写体が高輝度で白とびした画像、すなわち画像認識に適していない画像が撮像される。

これに対し、本実施形態における日陰用の露光制御パラメータは、認識対象物体としての車両が出現した場合に、当該車両が画像上で比較的低輝度に写るように露光を調整するパラメータである。これにより、撮像部３８の撮像範囲内に急に光が差して日向が生じ、日向の領域に車両が出現した場合でも、日向の領域に位置している車両(のナンバープレート等)が白とびすることを抑制することができる。

また、日向／日陰判定部１８は、例えば日向領域数と日陰領域数が等しいか、又は差が所定値以下の場合、背景領域内に日向と日陰が混在していると判定する。この場合、ステップ９０からステップ９６へ移行し、日向／日陰混在用露光制御パラメータ設定部２４は、個々の部分領域毎に目標輝度値を設定する。すなわち、日向／日陰混在用露光制御パラメータ設定部２４は、目標輝度値(露光制御パラメータ)として、日向の部分領域には日向用の目標輝度値を設定し、日陰の部分領域には日陰用の目標輝度値を設定する。これにより、撮像部３８の撮像範囲内に車両が出現した場合に、出現した車両が日向の領域に位置しているか日陰の領域に位置しているかに拘わらず、車両(のナンバープレート等)が黒潰れしたり白とびすることを抑制することができる。

ステップ９２〜９６の何れかで目標輝度値(露光制御パラメータ)の設定を行うと、露光制御部２６は、撮像部３８によって撮像された画像の平均輝度値が設定した目標輝度値に一致するように、撮像部３８の露光条件を制御する。なお、日向／日陰判定部１８で判定された背景領域の照明条件が日向と日陰の混在の場合、露光制御部２６は、部分領域毎に設定された目標輝度値の重み付き平均値を演算し、画像の平均輝度値が目標輝度値の重み付き平均値に一致するように露光条件を制御する。また、ステップ９２〜９６の何れかの処理を行うとステップ７０に戻り、ステップ７２の背景分別処理で被写体領域が抽出される迄の間、ステップ７０〜ステップ９６を繰り返す。従って、撮像部３８の撮像範囲内に車両が出現する迄の間は、画像中の背景領域の照明条件(日向／日陰／日向と日陰の混在)に応じて目標輝度値が繰り返し設定される。

また、撮像部３８の撮像範囲内に車両が出現すると、ステップ７２の背景分別処理で被写体領域が抽出されることで、ステップ７４からステップ１００へ分岐する。ステップ１００において、認識部１６は、背景分別処理で抽出された被写体領域が車両に対応する領域か否かを判定し、被写体領域が車両に対応している場合には、車両のナンバープレートに表示されている文字を認識する物体認識処理を行う。また認識部１６は、被写体領域が車両に対応している場合に、被写体領域の平均輝度を算出すると共に、被写体領域が複数の部分領域の何れに対応しているかを判定する。

次のステップ１０２において、露光制御部２６は露光制御処理を行う。露光制御部２６は、露光制御処理において、日向／日陰判定部１８で判定された背景領域の照明条件が日向又は日陰の場合は、認識部１６で算出された被写体領域の平均輝度が設定された目標輝度値に一致するように撮像部３８の露光条件を制御する。また、日向／日陰判定部１８で判定された背景領域の照明条件が日向と日陰の混在の場合は、認識部１６で算出された被写体領域の平均輝度が、被写体領域に対応する部分領域に設定された目標輝度値に一致するように撮像部３８の露光条件を制御する。

上記の露光制御により、車両(のナンバープレート等)の黒潰れや白とびが抑制され、物体認識処理において、車両のナンバープレートに表示されている文字の認識精度を向上させることができる。なお、物体認識処理による車両のナンバープレートに表示されている文字の認識結果は、例えば通信Ｉ／Ｆ部４０を介して通信網に接続された他の機器(例えば管理センタに設置されたサーバ等)へ送信することができる。

なお、上記では、日向と判定した部分領域の数と日陰と判定した部分領域の数を比較することで、背景領域内に日向と日陰が混在しているか否かを判定していたが、開示の技術はこれに限定されるものではない。例えば、画像を幾つかの領域に分割し、各領域の平均輝度の最大値と最小値の差が所定の閾値以上であれば日向と日陰が混在していると判定するようにしてもよい。日向と日陰が混在していると判定された場合は、各領域の輝度値からどの領域が日向でどの領域が日陰かを記録しておけばよい。

また、上記では、道路を通行する車両を認識対象物体とし、所定の認識処理として、車両のナンバープレートに表示されている文字を認識する態様を説明したが、開示の技術はこれに限定されるものではない。開示の技術は、背景物体が、アスファルトのように明るさが一様で表面に凹凸を有する物体であり、点光源または平行光と見なせる程度に光源の大きさが無視できる、という条件を満たせば適用可能である。

例えば、上記では表面に凹凸を有する背景物体の一例として、アスファルト等で舗装された道路の路面を説明したが、これに限定されるものではなく、例えばカーペットや畳、表面に凹凸を有するベルト等であってもよい。

また、例えば上記では認識対象物体の一例として車両を説明したが、これに限定されるものではなく、車両以外の移動体や人間、ベルト上を搬送される物品等であってもよい。

また、例えば所定の認識処理として、車両のナンバープレートに表示されている文字を認識する態様を説明したが、これに限定されるものではなく、移動方向毎の移動体の数の認識や、ベルト上を搬送される物品の外観検査等に適用することも可能である。

また、上記では屋外を撮像する態様を説明したが、これに限定されるものではなく、屋内を撮影する場合にも適用可能である。

更に、上記では撮像部３８がモノクロ画像を撮像する構成である態様を説明したが、これに限定されるものではなく、撮像部３８はカラー画像を撮像する構成であってもよい。

また、上記では開示の技術に係る画像処理プログラムの一例である物体認識プログラム５０が記憶部３６に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されるものではない。開示の技術に係る画像処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録されている形態で提供することも可能である。

本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記１）
表面に凹凸を有する背景物体を含む画像を撮像する撮像部によって撮像された前記画像を取得する画像取得部と、
前記取得部によって取得された画像の平均輝度及び前記画像の前記背景物体に対応する領域内の輝度の分散に基づいて、前記背景物体の照明状態が日向か日陰かを判定する照明状態判定部と、
を含む画像処理装置。

（付記２）
前記照明状態判定部は、前記取得部によって取得された画像の平均輝度が基準値になるように前記画像の輝度を正規化した後に、前記画像の前記背景物体に対応する領域内の前記正規化後の輝度の分散を閾値と比較した結果に基づいて、前記背景物体の照明状態が日向か日陰かを判定する付記１記載の画像処理装置。

（付記３）
前記照明状態判定部は、前記画像の前記背景物体に対応する領域内の輝度の分散が閾値以上の場合に前記背景物体の照明状態を日向と判定し、前記背景物体に対応する領域内の輝度の分散が閾値未満の場合に前記背景物体の照明状態を日陰と判定する請求項２記載の画像処理装置。

（付記４）
前記画像取得部によって取得された画像中の認識対象物体を認識する認識部と、
前記撮像部によって撮像された前記画像における前記認識対象物体の目標輝度が、前記照明状態判定部によって判定された前記背景物体の照明状態に応じた値となるように、前記撮像部の撮像条件を制御する制御部と、
を更に備えた付記１〜付記３の何れか１項記載の画像処理装置。

（付記５）
前記照明状態判定部は、前記背景物体の照明状態が日向と日陰とが混在している状態か否かを判定し、
前記制御部は、前記照明状態判定部によって前記背景物体の照明状態が日向と日陰とが混在している状態と判定された場合に、前記撮像部によって撮像された前記画像における前記認識対象物体の目標輝度が、前記画像の前記背景物体に対応する領域を複数の部分領域に分割したときの前記認識対象物体に対応する部分領域の照明状態に応じた値となるように、前記撮像部の撮像条件を制御する付記４記載の画像処理装置。

（付記６）
前記画像取得部によって取得された画像中に認識対象物体が存在していない状態か否かを判定する背景画像判定部を更に備え、
前記照明状態判定部は、前記背景画像判定部によって前記画像中に認識対象物体が存在していない状態と判定された場合に、前記背景物体の照明状態が日向か日陰かの判定を行う付記１〜付記５の何れか１項記載の画像処理装置。

（付記７）
表面に凹凸を有する背景物体を含む画像を撮像する撮像部によって撮像された前記画像を取得し、
取得した前記画像の平均輝度及び前記画像の前記背景物体に対応する領域内の輝度の分散に基づいて、前記背景物体の照明状態が日向か日陰かを判定する
ことを含む画像処理方法。

（付記８）
取得した前記画像の平均輝度が基準値になるように前記画像の輝度を正規化した後に、前記画像の前記背景物体に対応する領域内の前記正規化後の輝度の分散を閾値と比較した結果に基づいて、前記背景物体の照明状態が日向か日陰かを判定する付記７記載の画像処理方法。

（付記９）
前記画像の前記背景物体に対応する領域内の輝度の分散が閾値以上の場合に前記背景物体の照明状態を日向と判定し、前記背景物体に対応する領域内の輝度の分散が閾値未満の場合に前記背景物体の照明状態を日陰と判定する付記８記載の画像処理方法。

（付記１０）
取得した前記画像中の認識対象物体を認識すると共に、
前記撮像部によって撮像された前記画像における前記認識対象物体の目標輝度が、判定した前記背景物体の照明状態に応じた値となるように、前記撮像部の撮像条件を制御する
付記７〜付記９の何れか１項記載の画像処理方法。

（付記１１）
前記背景物体の照明状態が日向と日陰とが混在している状態か否かを判定し、
前記背景物体の照明状態が日向と日陰とが混在している状態と判定した場合に、前記撮像部によって撮像された前記画像における前記認識対象物体の目標輝度が、前記画像の前記背景物体に対応する領域を複数の部分領域に分割したときの前記認識対象物体に対応する部分領域の照明状態に応じた値となるように、前記撮像部の撮像条件を制御する付記１０記載の画像処理方法。

（付記１２）
取得した画像中に認識対象物体が存在していない状態か否かを判定し、前記画像中に認識対象物体が存在していない状態と判定した場合に、前記背景物体の照明状態が日向か日陰かの判定を行う付記７〜付記１１の何れか１項記載の画像処理方法。

（付記１３）
コンピュータに、
表面に凹凸を有する背景物体を含む画像を撮像する撮像部によって撮像された前記画像を取得し、
取得した画像の平均輝度及び前記画像の前記背景物体に対応する領域内の輝度の分散に基づいて、前記背景物体の照明状態が日向か日陰かを判定する
ことを含む処理を行わせるための画像処理プログラム。

（付記１４）
取得した前記画像の平均輝度が基準値になるように前記画像の輝度を正規化した後に、前記画像の前記背景物体に対応する領域内の前記正規化後の輝度の分散を閾値と比較した結果に基づいて、前記背景物体の照明状態が日向か日陰かを判定する付記１３記載の画像処理プログラム。

（付記１５）
前記画像の前記背景物体に対応する領域内の輝度の分散が閾値以上の場合に前記背景物体の照明状態を日向と判定し、前記背景物体に対応する領域内の輝度の分散が閾値未満の場合に前記背景物体の照明状態を日陰と判定する付記１４記載の画像処理プログラム。

（付記１６）
取得した前記画像中の認識対象物体を認識すると共に、
前記撮像部によって撮像された前記画像における前記認識対象物体の目標輝度が、判定した前記背景物体の照明状態に応じた値となるように、前記撮像部の撮像条件を制御する
付記１３〜付記１５の何れか１項記載の画像処理プログラム。

（付記１７）
前記背景物体の照明状態が日向と日陰とが混在している状態か否かを判定し、
前記背景物体の照明状態が日向と日陰とが混在している状態と判定した場合に、前記撮像部によって撮像された前記画像における前記認識対象物体の目標輝度が、前記画像の前記背景物体に対応する領域を複数の部分領域に分割したときの前記認識対象物体に対応する部分領域の照明状態に応じた値となるように、前記撮像部の撮像条件を制御する付記１６記載の画像処理プログラム。

（付記１８）
取得した画像中に認識対象物体が存在していない状態か否かを判定し、前記画像中に認識対象物体が存在していない状態と判定した場合に、前記背景物体の照明状態が日向か日陰かの判定を行う付記１３〜付記１７の何れか１項記載の画像処理プログラム。

１０ 物体認識装置
１２ 画像取得部
１４ 前処理部
１６ 認識部
１８ 日向／日陰判定部
２０ 日向用露光制御パラメータ設定部
２２ 日陰用露光制御パラメータ設定部
２４ 日向／日陰混在用露光制御パラメータ設定部
２６ 露光制御部
３０ コンピュータ
３２ ＣＰＵ
３４ メモリ
３６ 記憶部
３８ 撮像部
５０ 物体認識プログラム

Claims (8)

1. 表面に凹凸を有する背景物体を含む画像を撮像する撮像部によって撮像された前記画像を取得する画像取得部と、
   前記取得部によって取得された画像の前記背景物体に対応する領域内の輝度の分散に基づいて、前記背景物体の照明状態が日向か日陰かを判定する照明状態判定部と、
   を含む画像処理装置。
2. 前記照明状態判定部は、前記取得部によって取得された画像の平均輝度が基準値になるように前記画像の輝度を正規化した後に、前記画像の前記背景物体に対応する領域内の前記正規化後の輝度の分散を閾値と比較した結果に基づいて、前記背景物体の照明状態が日向か日陰かを判定する請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記照明状態判定部は、前記画像の前記背景物体に対応する領域内の輝度の分散が閾値以上の場合に前記背景物体の照明状態を日向と判定し、前記背景物体に対応する領域内の輝度の分散が閾値未満の場合に前記背景物体の照明状態を日陰と判定する請求項２記載の画像処理装置。
4. 前記画像取得部によって取得された画像中の認識対象物体を認識する認識部と、
   前記撮像部によって撮像された前記画像における前記認識対象物体の目標輝度が、前記照明状態判定部によって判定された前記背景物体の照明状態に応じた値となるように、前記撮像部の撮像条件を制御する制御部と、
   を更に備えた請求項１〜請求項３の何れか１項記載の画像処理装置。
5. 前記照明状態判定部は、前記背景物体の照明状態が日向と日陰とが混在している状態か否かを判定し、
   前記制御部は、前記照明状態判定部によって前記背景物体の照明状態が日向と日陰とが混在している状態と判定された場合に、前記撮像部によって撮像された前記画像における前記認識対象物体の目標輝度が、前記画像の前記背景物体に対応する領域を複数の部分領域に分割したときの前記認識対象物体に対応する部分領域の照明状態に応じた値となるように、前記撮像部の撮像条件を制御する請求項４記載の画像処理装置。
6. 前記画像取得部によって取得された画像中に認識対象物体が存在していない状態か否かを判定する背景画像判定部を更に備え、
   前記照明状態判定部は、前記背景画像判定部によって前記画像中に認識対象物体が存在していない状態と判定された場合に、前記背景物体の照明状態が日向か日陰かの判定を行う請求項１〜請求項５の何れか１項記載の画像処理装置。
7. 表面に凹凸を有する背景物体を含む画像を撮像する撮像部によって撮像された前記画像を取得し、
   取得した画像の前記背景物体に対応する領域内の輝度の分散に基づいて、前記背景物体の照明状態が日向か日陰かを判定する
   ことを含む画像処理方法。
8. コンピュータに、
   表面に凹凸を有する背景物体を含む画像を撮像する撮像部によって撮像された前記画像を取得し、
   取得した画像の前記背景物体に対応する領域内の輝度の分散に基づいて、前記背景物体の照明状態が日向か日陰かを判定する
   ことを含む処理を行わせるための画像処理プログラム。