[发明专利]图像处理装置和图像处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及从拍摄图像高速地检测或跟踪特定形状的图像处理装置和方法。特别涉及从拍摄图像检测或跟踪如交通标志那样的轮廓形状固定的特定形状的装置和方法。 

背景技术

以往，广泛利用从拍摄图像检测或跟踪特定形状的图像处理装置。例如，在用于工厂自动化(FA)的图像处理装置中，通过连续检测零件形状，实现对拿错零件或零件缺陷进行识别。另外，对最近的机器人导航中的诱导标志的识别或遥感(remote sensing)中的建筑物的识别，也利用特定形状的检测和跟踪。 

另外，存在以下的装置，即，为了补助驾驶，识别交通标志，并将该识别的标志信息通知给驾驶员，或者将该标志信息用于车辆控制。在标志识别装置中，利用摄像机(camera)拍摄前方，从该拍摄图像中提取标志所使用的包含特定形状的候选区域图像，并利用该提取出的候选区域图像和标志图像的模板(template)进行模式对照(pattern matching)处理来识别标志。交通标志的自动识别处理为ITS系统的重要的结构部分。通过正确地识别交通标志，有助于降低交通事故发生率、以及提高汽车的安全性。另外，通过交通标志的识别，能够向驾驶员提供更多的信息，其结果，能够减轻驾驶的疲劳，提供舒适的驾驶环境。 

这样，特定形状的检测和跟踪在多个领域中成为重要的技术，提出了用于高速且高精度地进行特定形状的检测和跟踪的各种装置和方法。 

例如，在专利文献1和专利文献2中，提出了特别在进行形状跟踪时，利用粒子滤波(particle filter)的技术。在专利文献1中，首先在搜索范围内，基于一定的分散度，随机生成多个矩形块。然后，利用颜色直方图(colorhistogram)等特征，将各个块与搜索对象的模型(model)进行对照，并计算 各个块成为跟踪对象的几率作为对照几率。然后，基于计算出的多个对照几率的重心，估计对象位置。 

另外，在专利文献3中，公开了利用边缘对照来跟踪形状的技术。在专利文献3中，首先计算对象的边缘模型，并将其投影到输入图像。然后，在边缘模型的投影处的局部区域中，搜索输入图像的边缘点，并使其组织化。然后，利用组织化的参数，计算作为跟踪对象的似然，并组合计算出的多个似然，估计跟踪形状的位置。 

另外，在专利文献4中，公开了通过来自图像的边缘点的投票来检测形状的方法。在专利文献4中，对位于图像的所有的边缘点与边缘方向垂直的方向的线段进行投票，生成投票图(vote map)。然后，通过对投票点的峰值位置以及投票到该位置的边缘点的方向进行分类，检测多边形等。 

专利文献1：特开第2005-149509号公报 

专利文献2：特开第2005-70043号公报 

专利文献3：特开第2006-285358号公报 

专利文献4：国际公开第2008/010488号小册子(WO，A1) 

非专利文献1：崔屹编著“图像处理与分析一数学形态学方法及应用”(中国、科学出版社、2000年出版) 

发明内容

发明需要解决的问题 

另外，由于专利文献1和专利文献2的公开技术利用多个块，所以适合于具有明确的组件(component)结构的图像，但难以应用于交通标识或小尺寸的图像。另外，利用颜色直方图等局部积分型的块特征，所以难以检测和跟踪轮廓。 

另外，专利文献3的公开技术以高画质边缘图像的存在为前提，所以难以应用于低画质图像。另外，在跟踪对象的边缘模型的投影位置和输入图像的边缘分布之间需要密接的对应关系，但在车载摄像机视频的情况下，道路状况和运行状态等产生变化，所以无法保证该对应关系。另外，似然的计算对非刚体有优点，但在如标志那样的刚体的情况下，局部边缘特征较少，所以难以进行正确的似然的计算。 

专利文献4的公开技术由于从所有的边缘点进行投票，所以有可能检测出实际不存在的特定形状。另外，来自所有的边缘的投票以及投票数的最大值的搜索等操作较为耗时，所以算法的执行速度有可能降低。因此，难以实现高速化。 

尤其在图像的跟踪处理中，期望进一步的高速化。另外，尤其在车辆用的图像跟踪处理中，期望即使对低画质或小尺寸的图像，也能够高速地进行图像的跟踪处理的装置和方法。 

本发明是为了解决上述问题而提出的，并且本发明提供即使对低画质或小尺寸的图像，也能够高速且正确地进行形状检测或形状跟踪的图像处理装置和图像处理方法。 

解决问题的方案