图像处理装置制造方法及图纸

提供一种图像处理装置，能够恰当地设定车辆图像区域。本公开的一实施方式的图像处理装置具备：搜索处理部，在帧图像中设定多个处理区域，并分别计算所设定的多个处理区域中的图像示出车辆的等级即车辆等级；和图像区域设定部，基于多个处理区域的各处理区域中的4个角坐标，以多个处理区域的各处理区域的车辆等级作为权重进行加权平均运算，从而计算帧图像中的、包含对象车辆的图像的车辆图像区域的4个角坐标。角坐标。角坐标。

【技术实现步骤摘要】
图像处理装置


[0001]本公开涉及进行图像处理的图像处理装置。

技术介绍

[0002]在图像处理装置中，在帧图像中设定图像区域，基于该图像区域中的图像进行各种处理。例如，专利文献1中公开了一种物体检测装置，通过将包含在输入图像中的多个脸候选区域合并来设定合并区域，检测该合并区域是否包含脸。
[0003]现有技术文献
[0004]专利文献
[0005]专利文献1：日本特开2019-21001号公报

技术实现思路

[0006]例如在搭载于车辆的图像处理装置中，希望在帧图像中恰当地设定包含前行车辆等对象车辆的图像的车辆图像区域。
[0007]希望提供能够恰当地设定车辆图像区域的图像处理装置。
[0008]本公开的一实施方式的图像处理装置具备搜索处理部和图像区域设定部。搜索处理部构成为，在帧图像中设定多个处理区域，并分别计算所设定的多个处理区域中的图像示出车辆的等级即车辆等级。图像区域设定部构成为，基于多个处理区域的各处理区域中的4个角坐标，以多个处理区域的各处理区域的车辆等级作为权重进行加权平均运算，从而计算帧图像中的、包含对象车辆的图像的车辆图像区域的4个角坐标。
[0009]根据本公开的一实施方式的图像处理装置，能够恰当地设定车辆图像区域。
附图说明
[0010]图1是示出本公开的一实施方式的图像处理装置的一结构例的框图。
[0011]图2是示出图1所示的搜索处理部的一动作例的说明图。
[0012]图3是示出图2所示的处理区域的一例子的说明图。
[0013]图4是示出车辆图像区域的一例子的说明图。
[0014]图5是示出图1所示的搜索处理部的一动作例的另一说明图。
[0015]图6是示出图像的一例子的说明图。
[0016]图7是示出变形例的搜索处理部的一动作例的说明图。
[0017](附图标记说明)
[0018]1…
图像处理装置；10
…
车辆；11
…
立体相机；11L
…
左相机；11R
…
右相机；20
…
处理部；21
…
距离图像生成部；22
…
前行车辆检测部；23
…
搜索处理部；24
…
图像区域设定部；25
…
前行车辆信息检测部；P
…
图像；PIC
…
立体图像；PL
…
左图像；PR
…
右图像；PZ
…
距离图像；R
…
车辆图像区域；R2
…
处理区域；SC
…
车辆分数；SC2
…
车辆概率值。
具体实施方式
[0019]下面，参照附图详细说明本公开的实施方式。
[0020]＜实施方式＞
[0021][结构例][0022]图1是示出一实施方式的图像处理装置1的一结构例的图。图像处理装置1具有立体相机11和处理部20。图像处理装置1搭载于汽车等车辆10。
[0023]立体相机11构成为，通过对车辆10的前方进行拍摄，生成彼此具有视差的一组图像(左图像PL及右图像PR)。立体相机11具有左相机11L和右相机11R。在本例中，左相机11L及右相机11R在车辆10的车室内，在车辆10的宽度方向上隔开指定距离配置于车辆10的前挡风玻璃的上部附近。左相机11L及右相机11R彼此同步进行拍摄动作。左相机11L生成左图像PL，右相机11R生成右图像PR。左图像PL及右图像PR构成立体图像PIC。立体相机11通过以指定的帧频(例如60[fps])进行拍摄动作，生成一系列的立体图像PIC。
[0024]处理部20构成为，基于从立体相机11供应的立体图像PIC识别包含在左图像PL及右图像PR中的、车辆10周围的各种物体，从而检测车辆10周围的环境信息。并且，处理部20在识别到前行车辆的情况下，检测该前行车辆的行驶信息。在车辆10中，例如基于与处理部20识别到的物体有关的信息，例如能够进行车辆10的行驶控制，或者将与识别到的物体有关的信息显示于监控器。处理部20例如由执行程序的CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)、暂时性存储处理数据的RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)、存储程序的ROM(Read Only Memory：只读存储器)等构成。处理部20具有距离图像生成部21、前行车辆检测部22和前行车辆信息检测部25。
[0025]距离图像生成部21构成为，基于左图像PL及右图像PR进行包括立体匹配处理、滤波处理等在内的指定的图像处理，从而生成距离图像PZ。距离图像PZ中的各像素的像素值是表示到三维实际空间中的与各像素对应的点的距离的深度值。
[0026]前行车辆检测部22构成为，在左图像PL及右图像PR的一者或两者中设定包含前行车辆的图像的车辆图像区域R。下面，将左图像PL及右图像PR中的作为处理对象的图像称为图像P。前行车辆检测部22具有搜索处理部23和图像区域设定部24。
[0027]搜索处理部23构成为，使用机器学习技术在图像P中搜索前行车辆。
[0028]图2是示意示出搜索处理部23的一动作例的图。图像P包含在车辆10行驶的行驶道路100中行驶于车辆10的前方的前行车辆90的图像。搜索处理部23在图像P中一边使处理区域R2的位置及大小一点点变化，一边依次设定矩形状的多个处理区域R2。此时，搜索处理部23基于过去的图像P中前行车辆90的位置、从过去的图像P获得的前行车辆90的运动、自车辆即车辆10的速度变化、航向角变化等，求出当前的图像P中前行车辆90的图像会存在的大致位置，以该位置为中心依次设定多个处理区域R2。然后，搜索处理部23使用机器学习技术计算各处理区域R2中车辆分数(score)SC。该车辆分数SC表示作为处理对象的处理区域R2的图像包含车辆的特征越多则越高的值。具体地，车辆分数SC例如可以是0以上且几百万以下的值。并且，如后述，搜索处理部23使用关于车辆分数SC的累积分布而将该车辆分数SC转换为车辆概率值SC2。基于某一处理区域R2获得的车辆概率值SC2是该处理区域R2中的图像示出车辆的等级。这样，搜索处理部23计算各处理区域R2中的车辆概率值SC2。
[0029]图像区域设定部24构成为，基于多个处理区域R2的各处理区域中的4个角坐标，以
多个处理区域R2的各处理区域中的车辆概率值SC2作为权重进行加权平均运算，从而计算包含前行车辆90的图像的矩形状的车辆图像区域R的4个角坐标。
[0030]图3是示出一个处理区域R2的图。x0、x1是图像P中横向(x方向)的坐标值，y0、y1是图像P中纵向(y方向)的坐标值。处理区域R2的左上角C1的坐标是(x0，y1)，右上角C2的坐标是(x1，y1)，左下角C3的坐本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理装置，具备：搜索处理部，在帧图像中设定多个处理区域，并分别计算所设定的所述多个处理区域中的图像示出车辆的等级即车辆等级；和图像区域设定部，基于所述多个处理区域的各处理区域中的4个角坐标，以所述多个处理区域的各处理区域的所述车辆等级作为权重进行加权平均运算，从而计算所述帧图像中的、包含对象车辆的图像的车辆图像区域的4个角坐标。2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述搜索处理部分别计算车辆分数，所述车辆分数是所设定的所述多个处理区域中的图像包含车辆的特征越多则越高的值，所述搜索处理部使用关于所述车辆分数的累积分布将所述车辆分数转换为所述车辆等级。3.根据权利要求2所述的图像处理装置，其中，所述搜索处理部基于关于所述车辆分数的指定的平均值及指定的离散值计算所述累积分布。4.根据权利要求1至3中任一项所述的图像处理装置，其中，所述图像区域设定部基于所述多个处理区域中一...

【专利技术属性】
技术研发人员：高桥直树，浅子纯一，
申请(专利权)人：株式会社斯巴鲁，
类型：发明
国别省市：