JP6060682B2 - 路面画像生成システム並びに影除去装置、方法及びプログラム - Google Patents
路面画像生成システム並びに影除去装置、方法及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6060682B2 JP6060682B2 JP2012286479A JP2012286479A JP6060682B2 JP 6060682 B2 JP6060682 B2 JP 6060682B2 JP 2012286479 A JP2012286479 A JP 2012286479A JP 2012286479 A JP2012286479 A JP 2012286479A JP 6060682 B2 JP6060682 B2 JP 6060682B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- shadow
- road surface
- image data
- data
- color
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 31
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 38
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 18
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims description 16
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims description 15
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 13
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 11
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 9
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 6
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 20
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 8
- ATJFFYVFTNAWJD-UHFFFAOYSA-N Tin Chemical group [Sn] ATJFFYVFTNAWJD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000004441 surface measurement Methods 0.000 description 2
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000004040 coloring Methods 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
Nx=(y2−y1)×(z3−z2)−(z2−z1)×(y3−y2)
Ny=(z2−z1)×(x3−x2)−(x2−x1)×(z3−z2)
Nz=(x2−x1)×(y3−y2)−(y2−y1)×(z3−z2)
となる。
(反射強度最大数の値−反射強度下限値)/(オルソ輝度平均)=比率 (1)
反射強度最大数の値+(255−輝度平均))×比率=反射強度上限値 (2)
とする。式(1)により、
(400−200)/120=1.66
式(2)により、
400+(255−120)×1.66=624
となる。
AVRGB=(CR+CG+CB)/3
となる。
HR=CR/AVRGB
HG=CG/AVRGB
HB=CB/AVRGB
となる。この補正係数HR,HG,HBを使って、路面オルソ画像データ34のカラーバランスを補正する。すなわち、路面オルソ画像データ34のR値に補正係数HR乗算し、G値に補正係数HG,を乗算し、B値に補正係数HBを乗算する。このカラーバランス調整後の路面オルソ画像データ34を、便宜上、色調整済み路面オルソ画像データと呼ぶ。
p1<ir(x,y)<p2
を満たすピクセルを色調整済み路面オルソ画像データとの比較対象とする。影部分認識装置50は、上式を満たす反射強度ir(x,y)とRGB平均値avergb(x,y)との差が閾値p3を越えるかピクセルを影ピクセルと判断する。すなわち、影部分認識装置50は、
ir(x,y)−avergb(x,y)>p3
が成立するピクセルを影と認識する。
ir(x,y)<p2
及び、
ir(x,y)−avergb(x,y)>p3
が影の成立条件となる。
p1<ir(x,y)
及び、
ir(x,y)−avergb(x,y)>p3
が影の成立条件となる。
ir(x,y)−avergb(x,y)>p3
が影の成立条件となる。
12:レーザスキャナ
14:GPS(Global Positioning System)受信機
16:方位計
18:ビデオ記録再生装置
20:データ記録再生装置
30:影除去装置
32:オルソ画像生成装置
34:路面オルソ画像データ
36:座標変換装置
38:座標ファイル
40:メッシュ化装置
42:メッシュ補間装置
44:路面エリア抽出装置
46:路面反射画像生成装置
48:路面反射強度画像データ
50:影部分認識装置
52:影部分補正装置
54:影除去路面オルソ画像データ
Claims (32)
- 日射による影の付いた状態で路面を撮影する撮像装置(10)と、
当該撮像装置により得られる複数の画像データから路面オルソ画像データ(34)を生成する路面オルソ画像生成手段(32)と、
同じ当該路面に対してレーザ光を走査し、反射点の反射強度を計測するレーザスキャナ(12)と、
当該レーザスキャナで得られる当該反射点の反射強度データから路面反射強度画像データ(48)を当該路面オルソ画像データとの対比用の参照画像データとして規定の反射強度レンジで生成する参照画像生成手段(36〜46)と、
当該参照画像データを参照して、当該路面オルソ画像データの影領域を認識する影部分認識手段(50)と、
当該影部分認識手段により認識される当該各影領域を当該路面オルソ画像データの、当該影領域の周辺部分の色情報で補正する影部分補正手段(52)
とを具備することを特徴とする路面画像生成システム。 - 当該路面オルソ画像データ(34)と当該路面反射強度画像データ(48)が互いに同じピクセル座標を具備することを特徴とする請求項1に記載の路面画像生成システム。
- 当該参照画像生成手段は、
当該反射点の反射強度データから当該路面オルソ画像データと同じピクセル座標を持つメッシュデータを生成するメッシュデータ生成手段(36,40,42)と、
当該メッシュデータから路面エリアを抽出する路面エリア抽出手段(44)と、
当該路面エリア抽出手段で抽出された当該メッシュデータから当該路面反射強度画像データ(48)を生成する路面反射強度画像生成手段(46)
とを具備することを特徴とする請求項1に記載の路面画像生成システム。 - 当該影部分認識手段は、
当該路面オルソ画像データと当該参照画像データとをピクセル単位で比較することで、影を構成する影ピクセルを特定する影特定手段(S43)と、
当該影特定手段により特定された影ピクセルをグループ化し、影領域とする影グループ化手段(S44)
とを具備することを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の路面画像生成システム。 - 当該影部分認識手段は更に、当該影特定手段による影特定の前に当該路面オルソ画像データの色バランスを調整する色バランス調整手段(S41)を具備し、
当該影特定手段は、当該色バランス調整手段で色調整された路面オルソ画像データと当該参照画像データとをピクセル単位で比較することで、影を構成する影ピクセルを特定する
ことを特徴とする請求項4に記載の路面画像生成システム。 - 当該影部分認識手段は、当該参照画像データに対する下限閾値(p1)及び上限閾値(p2)、並びに、当該路面オルソ画像データと当該参照画像データとの強度差に対する差閾値(p3)を設定する閾値設定手段(S42)を具備し、
当該影特定手段は、当該参照画像データから当該下限閾値より大きく且つ当該上限閾値より小さい強度のピクセルを抽出し、抽出したピクセルのうち、その強度と当該路面オルソ画像データの色平均強度との差が当該差閾値(p3)を越えるピクセルを当該影ピクセルと特定する
ことを特徴とする請求項4又は5に記載の路面画像生成システム。 - 当該影部分補正手段は、
当該影部分認識手段により認識される当該各影領域の色強度を、当該路面オルソ画像データ上でのそれぞれの周囲の色情報に従って調整する色調整手段(S45,S46)と、
当該色調整手段で調整された当該影領域とその周辺部分の色変化をスムージングするスムージング手段(S47)と、
当該影領域の色情報のディテールを再現する手段であって、当該影領域の注目ピクセルの色強度を、当該路面オルソ画像データ上での当該注目ピクセルの所定数の周囲ピクセルの平均強度に対する差値に応じた値で補正するディテール再現手段
とを具備することを特徴とする請求項1乃至6の何れか1項に記載の路面画像生成ステム。 - 更に、当該影部分補正手段(52)で得られる補正された路面オルソ画像データの色データを当該路面反射強度画像データに付加し、もって3次元点群データを生成する手段を具備することを特徴とする請求項1乃至7の何れか1項に記載の路面画像生成システム。
- 日射による影の付いた状態で路面を撮影した画像データから当該影を除去する影除去装置であって、
当該路面を撮影した当該画像データから路面オルソ画像データ(34)を生成する路面オルソ画像生成手段(32)と、
同じ当該路面に対してレーザスキャナでレーザ光を走査して計測される反射強度データから路面反射強度画像データ(48)を当該路面オルソ画像データとの対比用の参照画像データとして規定の反射強度レンジで生成する参照画像生成手段(36〜46)と、
当該参照画像データを参照して、当該路面オルソ画像データの影領域を認識する影部分認識手段(50)と、
当該影部分認識手段により認識される当該各影領域を当該路面オルソ画像データの、当該影領域の周辺部分の色情報で補正する影部分補正手段(52)
とを具備することを特徴とする影除去装置。 - 当該路面オルソ画像データ(34)と当該路面反射強度画像データ(48)が互いに同じピクセル座標を具備することを特徴とする請求項9に記載の影除去装置。
- 当該参照画像生成手段は、
当該反射点の反射強度データから当該路面オルソ画像データと同じピクセル座標を持つメッシュデータを生成するメッシュデータ生成手段(36,40,42)と、
当該メッシュデータから路面エリアを抽出する路面エリア抽出手段(44)と、
当該路面エリア抽出手段で抽出された当該メッシュデータから当該路面反射強度画像データ(48)を生成する路面反射強度画像生成手段(46)
とを具備することを特徴とする請求項9に記載の影除去装置。 - 当該影部分認識手段は、
当該路面オルソ画像データと当該参照画像データとをピクセル単位で比較することで、影を構成する影ピクセルを特定する影特定手段(S43)と、
当該影特定手段により特定された影ピクセルをグループ化し、影領域とする影グループ化手段(S44)
とを具備することを特徴とする請求項9乃至11の何れか1項に記載の影除去装置。 - 当該影部分認識手段は更に、当該影特定手段による影特定の前に当該路面オルソ画像データの色バランスを調整する色バランス調整手段(S41)を具備し、
当該影特定手段は、当該色バランス調整手段で色調整された路面オルソ画像データと当該参照画像データとをピクセル単位で比較することで、影を構成する影ピクセルを特定する
ことを特徴とする請求項12に記載の影除去装置。 - 当該影部分認識手段は、当該参照画像データに対する下限閾値(p1)及び上限閾値(p2)、並びに、当該路面オルソ画像データと当該参照画像データとの強度差に対する差閾値(p3)を設定する閾値設定手段(S42)を具備し、
当該影特定手段は、当該参照画像データから当該下限閾値より大きく且つ当該上限閾値より小さい強度のピクセルを抽出し、抽出したピクセルのうち、その強度と当該路面オルソ画像データの色平均強度との差が当該差閾値(p3)を越えるピクセルを当該影ピクセルと特定する
ことを特徴とする請求項12又は13に記載の影除去装置。 - 当該影部分補正手段は、
当該影部分認識手段により認識される当該各影領域の色強度を、当該オルソ画像データ上でのそれぞれの周囲の色情報に従って調整する色調整手段(S45,S46)と、
当該色調整手段で調整された当該影領域とその周辺部分の色変化をスムージングするスムージング手段(S47)と、
当該影領域の色情報のディテールを再現する手段であって、当該影領域の注目ピクセルの色強度を、当該路面オルソ画像データ上での当該注目ピクセルの所定数の周囲ピクセルの平均強度に対する差値に応じた値で補正するディテール再現手段
とを具備することを特徴とする請求項9乃至14の何れか1項に記載の影除去装置。 - 更に、当該影部分補正手段(52)で得られる補正された路面オルソ画像データの色データを当該路面反射強度画像データに付加し、もって3次元点群データを生成する手段を具備することを特徴とする請求項9乃至15の何れか1項に記載の影除去装置。
- 日射による影の付いた状態で路面を撮影した画像データから当該影を除去する影除去方法であって、
当該路面をビデオカメラで撮影した路面映像データを記録媒体から再生して情報処理装置に取り込むステップと、
当該情報処理装置の路面オルソ画像生成手段(32)が、当該路面映像データから路面オルソ画像データ(34)を生成する路面オルソ画像データ生成ステップと、
当該情報処理装置の参照画像生成手段(36〜46)が、同じ当該路面に対してレーザスキャナでレーザ光を走査して計測される反射強度データから路面反射強度画像データ(48)を当該路面オルソ画像データとの対比用の参照画像データとして規定の反射強度レンジで生成する参照画像生成ステップと、
当該情報処理装置の影部分認識手段(50)が、当該参照画像データを参照して、当該路面オルソ画像データの影領域を認識する影部分認識ステップと、
当該情報処理装置の影部分補正手段(52)が、当該影部分認識手段により認識される当該各影領域を当該路面オルソ画像データの、当該影領域の周辺部分の色情報で補正する影部分補正ステップ
とを具備することを特徴とする影除去方法。 - 当該路面オルソ画像データ(34)と当該路面反射強度画像データ(48)が互いに同じピクセル座標を具備することを特徴とする請求項17に記載の影除去方法。
- 当該参照画像生成ステップは、
当該情報処理装置のメッシュデータ生成手段(36,40,42)が、当該反射点の反射強度データから当該路面オルソ画像データと同じピクセル座標を持つメッシュデータを生成するメッシュデータ生成ステップと、
当該情報処理装置の路面エリア抽出手段(44)が、当該メッシュデータから路面エリアを抽出する路面エリア抽出ステップと、
当該情報処理装置の路面反射強度画像生成手段(46)が、当該路面エリア抽出手段で抽出された当該メッシュデータから当該路面反射強度画像データ(48)を生成する路面反射強度画像生成ステップ
とを具備することを特徴とする請求項17に記載の影除去方法。 - 当該影部分認識ステップは、
当該路面オルソ画像データと当該参照画像データとをピクセル単位で比較することで、影を構成する影ピクセルを特定する影特定ステップ(S43)と、
当該影特定手段により特定された影ピクセルをグループ化し、影領域とする影グループ化ステップ(S44)
とを具備することを特徴とする請求項17乃至19の何れか1項に記載の影除去方法。 - 当該影部分認識ステップは更に、当該影特定ステップによる影特定の前に当該路面オルソ画像データの色バランスを調整する色バランス調整ステップ(S41)を具備し、
当該影特定ステップは、当該色バランス調整ステップで色調整された路面オルソ画像データと当該参照画像データとをピクセル単位で比較することで、影を構成する影ピクセルを特定する
ことを特徴とする請求項20に記載の影除去方法。 - 当該影部分認識ステップは、当該参照画像データに対する下限閾値(p1)及び上限閾値(p2)、並びに、当該路面オルソ画像データと当該参照画像データとの強度差に対する差閾値(p3)を設定する閾値設定ステップ(S42)を具備し、
当該影特定ステップは、当該参照画像データから当該下限閾値より大きく且つ当該上限閾値より小さい強度のピクセルを抽出し、抽出したピクセルのうち、その強度と当該路面オルソ画像データの色平均強度との差が当該差閾値(p3)を越えるピクセルを当該影ピクセルと特定する
ことを特徴とする請求項20又は21に記載の影除去方法。 - 当該影部分補正ステップは、
当該影部分認識手段により認識される当該各影領域の色強度を、当該オルソ画像データ上でのそれぞれの周囲の色情報に従って調整する色調整ステップ(S45,S46)と、
当該色調整ステップで調整された当該影領域とその周辺部分の色変化をスムージングするスムージングステップ(S47)と、
当該影領域の色情報のディテールを再現するステップであって、当該影領域の注目ピクセルの色強度を、当該路面オルソ画像データ上での当該注目ピクセルの所定数の周囲ピクセルの平均強度に対する差値に応じた値で補正するディテール再現ステップ
とを具備することを特徴とする請求項17乃至22の何れか1項に記載の影除去方法。 - 更に、当該情報処理装置が、当該影部分補正手段(52)で得られる補正された路面オルソ画像データの色データを当該路面反射強度画像データに付加し、もって3次元点群データを生成するステップを具備することを特徴とする請求項17乃至23の何れか1項に記載の影除去方法。
- 日射による影の付いた状態で路面を撮影した画像データから当該影を除去するために、情報処理装置を、
当該路面を撮影した当該画像データから路面オルソ画像データ(34)を生成する路面オルソ画像生成手段(32)と、
同じ当該路面に対してレーザスキャナでレーザ光を走査して計測される反射強度データから路面反射強度画像データ(48)を当該路面オルソ画像データとの対比用の参照画像データとして規定の反射強度レンジで生成する参照画像生成手段(36〜46)と、
当該参照画像データを参照して、当該路面オルソ画像データの影領域を認識する影部分認識手段(50)と、
当該影部分認識手段により認識される当該各影領域を当該路面オルソ画像データの、当該影領域の周辺部分の色情報で補正する影部分補正手段(52)
として機能させるための影除去プログラム。 - 当該路面オルソ画像データ(34)と当該路面反射強度画像データ(48)が互いに同じピクセル座標を具備することを特徴とする請求項25に記載の影除去プログラム。
- 当該参照画像生成手段は、
当該反射点の反射強度データから当該路面オルソ画像データと同じピクセル座標を持つメッシュデータを生成するメッシュデータ生成手段(36,40,42)と、
当該メッシュデータから路面エリアを抽出する路面エリア抽出手段(44)と、
当該路面エリア抽出手段で抽出された当該メッシュデータから当該路面反射強度画像データ(48)を生成する路面反射強度画像生成手段(46)
とを具備することを特徴とする請求項25に記載の影除去プログラム。 - 当該影部分認識手段は、
当該路面オルソ画像データと当該参照画像データとをピクセル単位で比較することで、影を構成する影ピクセルを特定する影特定手段(S43)と、
当該影特定手段により特定された影ピクセルをグループ化し、影領域とする影グループ化手段(S44)
とを具備することを特徴とする請求項25乃至27の何れか1項に記載の影除去装プログラム。 - 当該影部分認識手段は更に、当該影特定手段による影特定の前に当該路面オルソ画像データの色バランスを調整する色バランス調整手段(S41)を具備し、
当該影特定手段は、当該色バランス調整手段で色調整された路面オルソ画像データと当該参照画像データとをピクセル単位で比較することで、影を構成する影ピクセルを特定する
ことを特徴とする請求項28に記載の影除去プログラム。 - 当該影部分認識手段は、当該参照画像データに対する下限閾値(p1)及び上限閾値(p2)、並びに、当該路面オルソ画像データと当該参照画像データとの強度差に対する差閾値(p3)を設定する閾値設定手段(S42)を具備し、
当該影特定手段は、当該参照画像データから当該下限閾値より大きく且つ当該上限閾値より小さい強度のピクセルを抽出し、抽出したピクセルのうち、その強度と当該路面オルソ画像データの色平均強度との差が当該差閾値(p3)を越えるピクセルを当該影ピクセルと特定する
ことを特徴とする請求項28又は29に記載の影除去プログラム。 - 当該影部分補正手段は、
当該影部分認識手段により認識される当該各影領域の色強度を、当該オルソ画像データ上でのそれぞれの周囲の色情報に従って調整する色調整手段(S45,S46)と、
当該色調整手段で調整された当該影領域とその周辺部分の色変化をスムージングするスムージング手段(S47)と、
当該影領域の色情報のディテールを再現する手段であって、当該影領域の注目ピクセルの色強度を、当該路面オルソ画像データ上での当該注目ピクセルの所定数の周囲ピクセルの平均強度に対する差値に応じた値で補正するディテール再現手段
とを具備することを特徴とする請求項25乃至30の何れか1項に記載の影除去プログラム。 - 更に、当該影部分補正手段(52)で得られる補正された路面オルソ画像データの色データを当該路面反射強度画像データに付加し、もって3次元点群データを生成する手段を具備することを特徴とする請求項25乃至31の何れか1項に記載の影除去プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012286479A JP6060682B2 (ja) | 2012-12-28 | 2012-12-28 | 路面画像生成システム並びに影除去装置、方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012286479A JP6060682B2 (ja) | 2012-12-28 | 2012-12-28 | 路面画像生成システム並びに影除去装置、方法及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2014130404A JP2014130404A (ja) | 2014-07-10 |
JP6060682B2 true JP6060682B2 (ja) | 2017-01-18 |
Family
ID=51408763
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2012286479A Active JP6060682B2 (ja) | 2012-12-28 | 2012-12-28 | 路面画像生成システム並びに影除去装置、方法及びプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6060682B2 (ja) |
Families Citing this family (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6450107B2 (ja) * | 2014-08-05 | 2019-01-09 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法、プログラム、記憶媒体 |
US10599157B2 (en) | 2015-06-10 | 2020-03-24 | Doog Inc. | Autonomous movement system |
CN105184852B (zh) * | 2015-08-04 | 2018-01-30 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种基于激光点云的城市道路识别方法及装置 |
CN106296666B (zh) | 2016-08-01 | 2019-03-01 | 北京大学深圳研究生院 | 一种彩色图像去阴影方法和应用 |
JP7138718B2 (ja) * | 2018-10-30 | 2022-09-16 | 三菱電機株式会社 | 地物検出装置、地物検出方法および地物検出プログラム |
CN109614959B (zh) * | 2019-01-09 | 2022-10-21 | 高顺河 | 一种公路桥面图像获取方法 |
EP4071738A4 (en) * | 2019-12-02 | 2024-01-03 | Pioneer Corporation | INFORMATION PROCESSING DEVICE, CONTROL METHOD, PROGRAM AND STORAGE MEDIUM |
JPWO2021112074A1 (ja) * | 2019-12-02 | 2021-06-10 | ||
CN112561944A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-03-26 | 中央财经大学 | 一种基于车载激光点云的车道线提取方法 |
JP7406480B2 (ja) * | 2020-12-18 | 2023-12-27 | 株式会社豊田中央研究所 | 地図生成装置、地図生成方法、およびコンピュータプログラム |
CN117115114B (zh) * | 2023-08-29 | 2024-01-30 | 南京晓庄学院 | 基于yolo的电力电子器件生产工艺目标识别与缺陷检测方法 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4553826B2 (ja) * | 2005-02-09 | 2010-09-29 | アジア航測株式会社 | 地物環境状況提供方法及びそのプログラム |
JP4414369B2 (ja) * | 2005-06-03 | 2010-02-10 | 本田技研工業株式会社 | 車両及び路面標示認識装置 |
JP2007156626A (ja) * | 2005-12-01 | 2007-06-21 | Nissan Motor Co Ltd | 物体種別判定装置及び物体種別判定方法 |
JP2008014814A (ja) * | 2006-07-06 | 2008-01-24 | Mitsubishi Precision Co Ltd | 道路端部検出方法 |
JP4521885B2 (ja) * | 2007-03-30 | 2010-08-11 | 株式会社 はまなすインフォメーション | 疑似近赤外画像の作成方法 |
JP2009199284A (ja) * | 2008-02-21 | 2009-09-03 | Univ Of Tokyo | 道路地物認識方法 |
JP2010237976A (ja) * | 2009-03-31 | 2010-10-21 | Kyushu Institute Of Technology | 光源情報取得装置、陰影検出装置、陰影除去装置、それらの方法、及びプログラム |
-
2012
- 2012-12-28 JP JP2012286479A patent/JP6060682B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2014130404A (ja) | 2014-07-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6060682B2 (ja) | 路面画像生成システム並びに影除去装置、方法及びプログラム | |
US11080911B2 (en) | Mosaic oblique images and systems and methods of making and using same | |
US8917929B2 (en) | Image processing apparatus, method, program, and recording medium | |
US10477178B2 (en) | High-speed and tunable scene reconstruction systems and methods using stereo imagery | |
Sheng et al. | True orthoimage production for forested areas from large-scale aerial photographs | |
CN111462503B (zh) | 车辆测速方法、装置及计算机可读存储介质 | |
US11181367B2 (en) | Feature/ground height-based colored image generating apparatus and feature height-based colored image generating program | |
GB2557398A (en) | Method and system for creating images | |
AU2018381377B2 (en) | Feature height-based colored image generating apparatus and feature height-based colored image generating program | |
US20210385381A1 (en) | Image synthesis system | |
US20120269456A1 (en) | Method for creating a mosaic image using masks | |
US10977816B2 (en) | Image processing apparatus, image processing program, and driving assistance system | |
CN114339185A (zh) | 用于车辆相机图像的图像彩色化 | |
CN110428361A (zh) | 一种基于人工智能的多路图像采集方法 | |
JP2011048507A (ja) | 3次元データ生成装置、3次元データ生成方法およびプログラム | |
JPH08255245A (ja) | ランドマーク認識装置およびランドマーク認識方法 | |
JP4171282B2 (ja) | 地形認識装置および地形認識方法 | |
Bodenmann et al. | 3D colour reconstruction of a hydrothermally active area using an underwater robot | |
JP2005123914A (ja) | 情報表示装置および情報表示方法 | |
US20240257376A1 (en) | Method and system for detection a line above ground from a helicopter | |
JP7411771B1 (ja) | 車両速度検出装置、車両速度検出方法及びプログラム | |
JP2004151883A (ja) | 地形認識装置および地形認識方法 | |
CA3213141A1 (en) | Method and system for detecting a line above ground from a helicopter | |
WO2012089262A1 (en) | Method and apparatus for use in forming an image | |
Sakamoto et al. | Generation of High Resolution and High Precision Orthorectified Road Imagery from Mobile Mapping System |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20151214 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20161104 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20161115 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20161128 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6060682 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R3D02 |