JPH03260877A

JPH03260877A - ２値化処理方法

Info

Publication number: JPH03260877A
Application number: JP2058175A
Authority: JP
Inventors: Junichi Hozumi; 順一穂積
Original assignee: Koito Industries Ltd
Current assignee: KI Holdings Co Ltd
Priority date: 1990-03-12
Filing date: 1990-03-12
Publication date: 1991-11-20
Also published as: JPH0581950B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】［産業上の利用分野］本発明は、屋外に設置されたテレビカメラにより俯轍撮
影された車両等の画像の２値化処理方法に関するもので
ある。

［従来の技術］一般に、テレビカメラを用いた交通流計測装置は、屋外
環境下で使用されるため、天候や周囲の明るさ等の変化
により撮影された画像に大きな影響を与えている。そし
て、従来は、人間がモニタテレビで見ることを想定して
安定した画像を取り込むために、レンズ系にオートアイ
リスを使用して、画像の明るさの平均レベルを一定値に
保持するようにしている。そのため、様々な画像の状態
で最適な２値化処理処理の閾値決定は、画像の濃度分布
を求めて、この傾向から統計的手段等を用いて行う方法
、すなわち例えばモード法１判別分析２値化法およびＰ
−タイル法等の方法が種々提案されている。

［発明が解決しようとする課Ｉｌ］上述した従来の交通流計測装置は、画像の明るさの平均
レベルを一定値に保持するようにしているので、同一被
写体を撮影した画像の場合、晴天時および曇天時におい
ては、平均濃度レベルは同−であっても、コントラスト
に差を生じ、このコントラスト差は、撮影された画像に
微分処理を施して物体の輪郭を抽出するような場合に大
きな影響を与え、この結果、晴天時のようにコントラス
トの強い画像では明瞭に物体の輪郭が抽出されるが、コ
ントラストが弱い画像の場合は輪郭を明瞭に抽出できず
、その後の２値化処理において、それぞれの状況に応じ
た最適な閾値を定めなければ輪郭を明瞭に抽出できない
という問題があった。

また、この２値化処理の閾値決定処理は処理時間が長く
、従ってリアルタイム性に欠けるという問題もあった。

［課題を解決するための手段］このような課題を解決するために本発明に係る２値化処
理方法は、撮影された画像信号を入力して空間微分処理
を行うとともに、テレビカメラに設けられたオートアイ
リスレンズ部からの絞り値信号により発生する電圧値か
ら周囲の明るさを算出し、この算出された周囲の明るさ
から画像信号のコントラストを推定して閾値を決定し、
この閾値に基づいて空間微分処理された画像信号の２値
化処理を行うようにしたものである。

［作用］絞り値信号から周囲の明るさが算出されて画像信号のコ
ントラストが推定され、この結果、決定された閾値に基
づいて空間微分処理された画像信号の２値化処理が行わ
れる。

［実施例］次に、本発明について図面を参照して説明する。

第１図は本発明の２値化処理方法を適用したシステムの
構成図である。同図において、１はテレビカメラ、２は
オートアイリスレンズ部、３は画像処理装置、４はモニ
タテレビ、５は車両、６は道路面、ａは画像信号、ｂは
画像撮影時の絞り値Ｆが電圧値に変換された絞り値信号
、Ｃは出力信号である。

そして、テレビカメラ１は道路面６を俯瞼撮影するよう
に設置され、道路面６を通過する車両５は、このテレビ
カメラ１のオートアイリスレンズ部２により一定の明る
さで撮影され、その結果、画像信号ａと絞り値信号すと
が出力される。また、画像処理部３ではこの画像信号ａ
と絞り値信号すとを入力して、゛これらの演算処理を行
い、この結果をモニタテレビ４に送出して表示させると
ともに、交通流パラメータ（通過車両台数、車両の速度
および車両の空間または時間占有率等）を算出して、こ
の結果を出力信号Ｃとして出力する。

本発明は従来の欠点を解決するために、簡単な横絞によ
りリアルタイム性ある最適な閾値の決定を行うことを目
的とする。この目的は撮影する画像のコントラストを推
定することにより達成される。このコントラストの推定
方法について以下に詳述する。

一般に、コントラストは物体の照明環境に依存する０、
すなわち、例えば、点光源による照明等の場合のように
方向性の強い光により照明されている場合は、被写体の
陰が強く生じるためにコントラストの強い画像が得られ
る。また、逆に、全周囲から照明されている場合のよう
に方向性の弱い光により照明された場合は、被写体の陰
が弱く生じるためにコントラストの弱い画像が得られる
。

このような状況を屋外環境に当てはめた場合、晴天空で
明るい天候時（雲が少なく太陽が見えるとき）には、コ
ントラストの強い画像が得られ、曇天空で暗い天候時〈
雲に覆われて太陽が見えないとき）には、コントラスト
の弱い画像が得られる。

一般に、晴天空のときは、天空照度（周囲の明るさ）が
高く、曇天空の時には、天空照度が低いことが知られて
いる０本発明はこの天空照度に着目して、画像のコント
ラストを周囲の明るさから推定しようとするものである
。

次に、第２図は、本発明の２値化処理方法を適用したシ
ステムの動作を説明するフローチャート、第３図は絞り
値Ｆとこれに対応する電圧値Ｖ、すなわち絞り値信号す
との関係を示すグラフ、第４図は空間微分の方式を説明
する説明図である。第２図〜第４図に基づいてこのシス
テムの動作を説明する。

まず、第２図のフローチャートのステップ１００におい
てテレビカメラ１により道路面６を往来する車両５の撮
影が行われ、続いてステップ１０１で画像信号ａの到来
を判断する。そして、これがｒ　Ｙ　Ｊのときはステッ
プ１０２でこの画像信号ａを入力し、ステップ１０３で
このアナログ信号である画像信号ａをＡＤ変換してディ
ジタル信号とし、ステップ１０４で空間微分処理を行っ
てこのディジタル化された信号、すなわち車両５の画像
の輪郭抽出を行う、ここで、この空間微分処理の手法は
特に問わないが、この空間微分処理後に各画像単位の絶
対値をとり、その後、後述する最適の閾値によりステッ
プ１１１で２値化処理を行う。

一般に、空間微分処理は、画面内の空間周波数の高い（
輝度変化の大きい〉部分を強調する処理であり、上記し
たようにこの処理により物体の輪郭を抽出することがで
き、ディジタル画像処理の場合、近傍画素の差分から新
たな画素の値を決定することができる。

本実施例の場合、この空間微分処理は、次のように行わ
れる。すなわち、第４図の（ａ）図の水平方向の微分処
理の説明図に示すように、第ｎ画素のデータをＡ、第（
ｎ−２＞画素のデータをＣとすると、画素データＢの値
はＢ＝ＩＣ−Ａ　　・・・・（１）により与えられ、この演算を全画素に対して行えば水平
方向の微分処理が行える。

次に同様に、垂直方向の微分処理は、第４図の（ｂ）図
に示すように、画素データＢ”の値はＢ’　＝ｌＣ’　
−Ａ’　　ｌ　・・−・（２）により与えられ、この演
算を全画素に対して行えば垂直方向の微分処理が行える
。そして、本実施例の場合、奇数フィールドに対しては
水平方向微分を、また偶数フィールドに対しては垂直方
向微分をそれぞれ交互に行うものとなっている。

また、本実施例の場合は、各画素データをメモリに記憶
後に上記したような論理演算を行うとメモリの転送時間
が必要となり、従って処理速度に影響を及ぼすので、パ
イプライン処理手法により処理速度に影響を与えないよ
うにリアルタイムで処理している。すなわち、現在の画
素データと−・時メモリに一旦記憶された過去の画素デ
ータＣを読みだして論理演算を行い、画素データＢｔ！
−得るように構成している。

次に、絞り色信号すについて説明する。上記した画像信
号ａの到来と同時に、第３図のグラフに示されるように
、オートアイリスレンズ部２によりこのときの絞り値Ｆ
が電圧値Ｖに変換されて絞り色信号すとして送出され、
この送出された絞り色信号すは、ステップ１０５におい
て判断されて「Ｙ」となり、ステップ１０６でこの絞り
色信号すを入力する。そして、この絞り色信号すの電圧
値をＣＰｔＪ（図示せず）が読み取り、ステップ１０８
においてこの読み取った電圧値から周囲の明るさを算出
し、続いてステップ１０９において全入力した画像信号
ａのコントラストを推定する。

そして、この推定されたコントラストから閾値を算出し
てステップ１１１でこの算出された閾値に基づいて上記
で空間微分処理された画像の２値化処理が行われる。ま
た、ステップ１０５において絞り色信号すが受信できず
ｒＮ」と判断されたときは、ステップ１００に戻り車両
撮影が行われる。

ここで、この２値化処理は、ルックアップテーブル方式
により行われる。すなわち、ルックアップテーブルは、
Ｗｓ調変換をハードウェアで行うためのものであり、メ
モリのアドレスポートに閾値データを与えることにより
メモリ内部に記憶されている画像データを新たなデータ
として出力させるものである。そして、例えば閾値１０
で２値化した場合、０〜９番地に「０」を書き込み、１
０〜２５５番地に「１」を書き込む、このようにしてお
いて、与えらえた閾値データが１０より小さいときは「
０」が出力され、１０より大きいときは「１」が出力さ
れるものである。

次に、画像処理の過程について第５図の（ａ）〜（ｃ）
図を参照して詳細に説明する。（ａ）図は、入力した原
画像で濃淡画像となっている。そして、図中の点線部分
の１ラインについての画像を示したものが（ｂ）図であ
る。（ｂ）図において、ｅはコントラストが強いときの
レベル信号、またｆはコントラストが弱いときのレベル
信号（太線部分）である。そして、この（ｂ）図に示さ
れるような画像信号に微分処理を施して絶対値をとった
結果が（ｃ）図に示されるような画像信号となる。（ｃ
）図において、ｇはコントラストが強いときのレベル信
号、ｈはコントラストが弱いときのレベル信号（太線部
分）、また、ｊはコントラストが強いときの閾値、ｋは
コントラストが弱いときの閾値である。

このように、コントラストが強いときと弱いときとでは
空間微分処理後の画像の濃淡レベルに差が生じることに
なるので、最適な２値化処理を行う場合には閾値を可変
する必要がある。

以下、２値化の閾値を決定するためのコントラストの状
態を周囲の明るさ（天空照度〉から推定する方法につい
て説明する。

周囲の・明るさを検出する手段として照度計を用いて天
空照度を計測する方法があるが、本実施例においては、
上記したように、テレビカメラ１に使用されるオートア
イリスレンズ部２の絞り値信号すを利用する。この絞り
値信号すは被写体の平均輝度に対応しているために周囲
の明るさ、すなわち天空照度とは比例間係にある。なお
、本実施例の場合、被写体は車両５、道路面６およびそ
の他の風景となる。

また、道路面６上には様々な車両５が通過するので、被
写体の平均輝度に少なからず影響を与え、このため絞り
値信号すの制御系の応答速度を遅くさせて異なる車両５
が通過しても被写体の平均輝度に影響を与えないように
している。

上記したように、周囲の明るさ（天空照度）と天候状態
との関係は、晴天空のときに明るく（天空照度が高い）
、曇天空゛のときに暗い（天空照度が低い〉という関係
がある。そして、晴天空のときには、光の方向性が強い
ため物体の陰影が強く生じ、逆に曇天空のときにはコン
トラストが弱くなるという関係がある。このような関係
をまとめて記すと以下の表のようになる。

表従って、絞り値信号すから画像のコントラストを推定す
れば、２値化処理のための最適な閾値を設定することが
できる。

以上説明したしたように、本発明の２値化処理方法は、
オートアイリスレンズ部２の絞り値信号すから周囲の明
るさを算出し、この周囲の明るさから画像のコントラス
トを推定してこの推定値に基づいて屋外の天候状態に応
じた最適の閾値を決定するとともに、この閾値を可変で
きるように構成したので、屋外の天候状況に左右されず
に、安定した交通流の計測が行える。

［発明の効果］以上説明したように本発明に係る２値化処理方法は、絞
り値信号からＩＲ囲の明るさを算出して画像信号のコン
トラストを推定し、このコントラストにより決定された
閾値に基づいて空間微分処理された画像信号を２値化処
理するように構成したので、２値化処理において、それ
ぞれの状況に応じた最適な閾値が定められ、また、この
２値化処理をリアルタイムで処理でき、屋外天候状況に
左右されずに安定した交通流の計測が行えるという効果
がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の２値化処理方法を適用したシステムの
一実施例を示す構成国、第２図はこの動作を説明するフ
ローチャート、第３図は絞り値Ｆとこれに対応する電圧
値Ｖとの関係を示すグラフ、第４図は空間微分を説明す
る説明図、第５図は画像処理の過程を説明する説明図で
ある。ｌ・・・・テレビカメラ、２・・・・オートアイリスレ
ンズ部、３・−・・画像処理装置、４・・・・モニタテ
レビ、５・・・・車両、６・・・・道路面、ａ・・・・
画像信号、ｂ・・・・絞り値信号、Ｃ・・・・出力信号
。

Claims

【特許請求の範囲】道路面を往来する車両をテレビカメラにより撮影して画
像信号を生成し、この生成された画像信号を処理して交
通流の計測を行うシステムにおいて、撮影された画像信号を入力して空間微分処理を行うとと
もに、前記テレビカメラに設けられたオートアイリスレ
ンズ部からの絞り値信号により発生する電圧値から周囲
の明るさを算出し、この算出された周囲の明るさから画
像信号のコントラストを推定して閾値を決定し、この閾
値に基づいて前記空間微分処理された画像信号の処理を
行うようにしたことを特徴とする２値化処理方法。