JPH09113221A - 車載用画像処理装置及びその画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像の異常を検出して走行環境の演算を禁止
する従来は無かった車載用画像処理装置及びその画像処
理方法を提供する。 【解決手段】 車両周辺を撮像する撮像手段と、この撮
像手段で撮像された画像のエッジを検出するエッジ検出
手段と、画像のエッジに基づき走行環境を演算する走行
環境演算手段と、エッジ検出手段で検出されたエッジの
量を演算するエッジ量演算手段と、エッジの量と基準値
とを比較することにより画像の異常を検出する画像異常
検出手段と、この画像異常検出手段が画像の異常を検出
したとき走行環境演算手段の演算を禁止する禁止手段と
を備えた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、車両周辺を撮像
して得た画像に基づいて走行環境を演算する車載用画像
処理装置と、その画像処理方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、ＣＣＤカメラ等によって得た車両
周囲の画像に画像処理を施し、走行環境を演算するもの
がある。走行環境とは、道路上の白線の位置、自車両の
前方を走行する車両の有無、あるいはその位置などであ
る。このような装置の例に、特開平３−２７３４９８号
公報に示されるものがある。該公報に示された装置は、
画像入力部から入力された車両周辺画像に基づき白線位
置を認識する。白線位置の認識は、車両周辺画像からエ
ッジ画像を検出し、二値化することにより行われてい
る。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】従来装置はＣＣＤカメ
ラで得た画像を処理して走行環境を演算するだけであっ
たので、仮にＣＣＤカメラ等の撮像部に異常があっても
検出することができなかった。よって、不適当な画像を
用いて画像処理を行い、走行環境を誤認識する恐れがあ
った。

【０００４】この発明は上述の課題を解決するために為
されたものであって、画像の異常を検出し、画像が異常
であるときは走行環境の演算を禁止して走行環境の誤認
識を防止できる従来は無かった車載用画像処理装置を提
供することを目的としている。

【０００５】また、この発明は、画像の異常を検出する
処理が行われる頻度を大きくして画像の異常を速やかに
検出する車載用画像処理装置を提供することを目的とし
ている。

【０００６】また、この発明は、画像の異常の種類を判
別できる車載用画像処理装置を提供することを目的とし
ている。

【０００７】また、この発明は、画像の異常を検出でき
る車載用画像処理装置において、処理の高速化を図るこ
とを目的としている。

【０００８】また、この発明は、画像の異常を誤検出す
る恐れがある際には異常を検出する処理を禁止する信頼
性の高い車載用画像処理装置を提供することを目的とし
ている。

【０００９】また、この発明は、画像の異常を検出し、
画像が異常であるときは走行環境の演算を禁止して走行
環境の誤認識を防止できる従来は無かった画像処理方法
を提供することを目的としている。

【００１０】

【課題を解決するための手段】この発明に係る車載用画
像処理装置は、車両周辺を撮像する撮像手段と、この撮
像手段で撮像された画像のエッジを検出するエッジ検出
手段と、画像のエッジに基づき走行環境を演算する走行
環境演算手段と、エッジ検出手段で検出されたエッジの
量を演算するエッジ量演算手段と、エッジの量と基準値
とを比較することにより画像の異常を検出する画像異常
検出手段と、この画像異常検出手段が画像の異常を検出
したとき走行環境演算手段の演算を禁止する禁止手段と
を備えたものである。

【００１１】また、この発明に係る車載用画像処理装置
は、走行環境の演算と画像の異常検出演算とを所定期間
毎に交互に行うものである。

【００１２】また、この発明に係る車載用画像処理装置
は、基準値は、画像のコントラストが所定以下であるか
否かを判定するための第１の閾値と、画像に所定以上の
エッジが発生したか否かを判定するための第２の閾値
と、前回に演算した画像のエッジの量とを有し、画像異
常検出手段は、今回演算した画像のエッジの量と３種類
の基準値とを比較して画像の異常を検出すると共にこの
画像の異常の種類に応じて３種類の異なる異常検出信号
を出力するものである。

【００１３】また、この発明に係る車載用画像処理装置
は、エッジ量演算手段は、画像にウインドウを設定し該
ウインドウ内のエッジの量を演算するものである。

【００１４】また、この発明に係る車載用画像処理装置
は、画像が不安定な状態にあると推定する推定手段と、
画像が不安定な状態にあると推定手段が推定したとき画
像の異常検出を禁止する異常検出禁止手段とを備えたも
のである。

【００１５】また、この発明に係る画像処理方法は、車
両周辺を撮像するステップと、このステップで撮像され
た画像のエッジを検出するステップと、画像のエッジに
基づき走行環境を演算するステップと、画像のエッジの
量を演算するステップと、エッジの量と基準値とを比較
することにより画像の異常を検出するステップと、この
ステップで画像の異常が検出されたとき走行環境を演算
するステップを禁止するステップとからなるものであ
る。

【００１６】

【発明の実施の形態】

実施の形態１．図１は、発明の実施の形態１としての車
載用画像処理装置の構成を簡略化して示したブロック図
である。図において、１は車両周辺を撮像する撮像手段
としてのＣＣＤカメラで、自車両の前方の様子を撮像し
ている。２はＣＣＤカメラ１で撮像した画像の画像情報
である画像信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ（ア
ナログ／ディジタル）変換器、３はＡ／Ｄ変換器２から
のディジタル信号を格納する画像メモリ、４は画像メモ
リ３に格納された画像情報を用いて種々の処理を行うＣ
ＰＵである。５は自車両の前方を走行する先行車両の位
置を検出する先行車位置検出手段、６は道路上に描かれ
た白線の位置を検出する白線位置検出手段で、先行車位
置検出手段５及び白線位置検出手段６は走行環境を演算
する走行環境演算手段の例である。７はＣＣＤカメラ１
で撮像された画像の異常を検出する画像異常検出手段と
しての撮像回路異常検出手段で、画像が異常であること
を検出することによりＣＣＤカメラ１、Ａ／Ｄ変換器２
あるいは画像メモリ３などの異常を検出する。８は撮像
回路異常検出手段７が画像の異常を検出したとき、先行
車位置検出手段５及び白線位置検出手段６などの走行環
境の演算処理を禁止する禁止手段としての走行環境演算
禁止手段、９は画像が不安定な状態にあると推定される
とき撮像回路異常検出手段７の異常検出処理を禁止する
異常検出禁止手段である。なお、先行車位置検出手段５
乃至異常検出禁止手段９は、ＣＰＵ４に包含されてい
る。

【００１７】図２は、発明の実施の形態１の処理手順を
示すフローチャートであって、この演算はＣＰＵ４で行
われる。図２のフローチャートは、メインルーチンであ
る。ＣＰＵ４で行われる演算には大きく分けて２つのモ
ードがある。一方のモードは、ＣＣＤカメラ１で撮像し
た画像の情報に基づいて白線位置検出処理や先行車検出
処理などの走行環境を演算する通常処理モードである。
他方のモードは、ＣＣＤカメラ１で撮像した画像に異常
がないか否かを検出処理する画像の異常検出処理として
の故障診断モードである。通常処理モードは、後述のス
テップ１０２乃至１０４で構成されており、故障診断モ
ードは後述のステップ１０５乃至１０８で構成されてい
る。

【００１８】図２の処理手順について説明する。ステッ
プ１０１は、通常処理モードと故障診断モードのうち何
れのモードを選択するか決定する。２つのモードは、所
定期間毎に交互に選択される。所定期間の設定は、ＣＰ
Ｕ４内のカウンタを用いて所定時間毎にしても良いし、
走行距離計を用いて所定距離毎にする、あるいは内燃機
関の点火回数を計数し所定点火回数毎にしてもよくその
設定は自由である。通常処理モードが選択されるとステ
ップ１０２の処理に進む。ステップ１０２では、後述す
る白線位置検出処理が行われ、道路上に描かれた白線の
位置が検出される。ステップ１０３では、後述する先行
車検出処理が行われ、自車両の前方を走行する先行車両
の有無及びその位置が検出される。ステップ１０４はエ
ラー判定処理である。このステップでは、白線位置検出
処理及び先行車検出処理において白線位置と先行車両が
共に所定時間以上検出されない場合は画像の異常が考え
られるので、その場合にはステップ１０５に進み故障診
断モードを実行する。白線位置あるいは先行車両を検出
した場合は問題ないと判定してステップ１０１に戻る。

【００１９】ステップ１０５以下の処理は故障診断モー
ドの処理である。この故障診断モードの処理は、ステッ
プ１０１において故障診断モードが選択された場合、あ
るいはステップ１０４において画像異常の可能性がある
と判定された場合に行われる。ステップ１０５では、Ｃ
ＣＤカメラ１が正常に作動できる環境であるか否かを判
定する。まず、装置起動直後は電源系が不安定であるな
どの理由からＣＣＤカメラ１が正常に作動しないことが
あると考えられるので、装置を起動してから所定時間経
過していることを確認する。また、一般にデフォガ・ス
イッチがＯＮのときは窓の曇りや霜を取っている状態で
あると考えられる。このような状態では、ＣＣＤカメラ
１は車両前方の様子を正確に捉えることができない。よ
って、デフォガ・スイッチがＯＦＦであることを確認す
る。また、この装置は、道路走行時に動作することを前
提としている。道路走行以外の状況、例えば車庫への出
入りなどの状況では正常に動作しない。そこで、車速セ
ンサなどにより車両が４０Ｋｍ／ｈ以上の車速で走行し
ていることを確認する。一般に４０Ｋｍ／ｈ以上の車速
で走行していれば、道路走行中であると推測される。以
上の条件を全て満たしていれば、ＣＣＤカメラ１が車両
前方の様子を正確に捉えることができる状態であると推
定し、後段のステップ１０６に進む。また、上記条件を
一つでも満足しない場合は、ＣＣＤカメラ１が車両前方
の様子を正確に捉えることができない状態、即ち画像が
不安定な状態にあると推定し、故障診断を行わずステッ
プ１０１に戻る。ここで、ステップ１０５は、画像が不
安定な状態にあると推定する推定手段と、画像が不安定
な状態にあると推定されたとき画像の異常検出を禁止す
る異常検出禁止手段とを構成している。

【００２０】ステップ１０６は画像異常検出手段であっ
て、ＣＣＤカメラ１で撮像した画像に異常があるか否か
を診断する撮像回路異常検出処理が行われる。この処理
の詳細は、追って説明する。ステップ１０６の撮像回路
異常検出処理が終われば、ステップ１０７に進む。ステ
ップ１０７では撮像回路異常検出処理において画像の異
常が検出されなかった場合は処理をステップ１０１に戻
す。また、撮像回路異常検出処理において画像の異常が
検出された場合には処理をステップ１０８のフェールセ
ーフ処理に進める。ステップ１０７は画像の異常を検出
したとき走行環境の演算を禁止する禁止手段を構成して
いる。ステップ１０８はフェールセーフ処理を行うステ
ップで、画像に異常が生じたことを運転者に報知する、
後の修理を速やかに行うためにどのような異常が画像に
生じたのかを記憶しておくなどの処理が行われる。な
お、運転者への報知は、計器パネル上にランプを点灯さ
せる視覚的なもの、あるいは音声で報知する聴覚的なも
のなどにより行われる。

【００２１】次に、各々のサブルーチンについて説明す
る。最初に、ステップ１０２の白線位置検出処理につい
て説明する。図３は、白線位置検出処理の手順を示すフ
ローチャートである。図４は白線位置検出処理の様子を
説明する説明図で、（ａ）はＣＣＤカメラ１で撮像され
た画像５０の例、（ｂ）乃至（ｅ）は横軸に画像５０の
横位置を表し縦軸に輝度値を表したグラフで、図３の処
理を説明する説明図である。図において、５２は道路上
に描かれた文字、５３は白線、５４、５５は閾値、５６
は白線を示す信号である。ステップ１１１では走査線５
１上に存在するエッジを検出するエッジ検出処理を行
う。エッジの検出は、走査線５１上で隣接する画素の輝
度値の差の絶対値で求められる。ここで、図４（ｂ）
は、図示の走査線５１上の画素の輝度値を示したもので
ある。この図４（ｂ）に上述のエッジ検出処理を施す
と、図４（ｃ）が得られる。即ち、エッジは、図４
（ｃ）に示す如く、走査線５１上において、輝度値が大
きく変化する位置で検出される。ステップ１１１はエッ
ジ検出手段を構成している。ステップ１１２は二値化処
理で、あるレベル以上のエッジのみを検出するためのも
のである。具体的には、図４（ｃ）に示す如く、エッジ
検出処理した信号と所定の閾値５４とを比較して閾値５
４以上のレベルのエッジのみを抽出する。これにより、
図４（ｄ）に示す二値化情報が得られる。

【００２２】ステップ１１３では時間積分処理が行われ
る。この時間積分処理は、道路上に描かれた文字５２な
どを除去するために行われるものである。図４（ｄ）の
二値化情報を時間積分すると、白線５３のように時間的
に安定して同じ位置に現れる白線では大きな値が得られ
るが、文字５２のように時間的に不安定に現れるもの、
即ち、たまに現れるものは平滑化され小さな値となる。
時間積分処理は、ある時点における任意の画素の輝度値
をＰ（ｎ）、同時刻における同じ画素の時間積分値をＩ
（ｎ）、その前フレームの同じ画素の時間積分値をＩ
（ｎ−１）、時定数をτとすると、次式で求められる。

【００２３】

【数１】

【００２４】ここで、時定数τを大きく取ると長い時間
の積分となり、小さく取ると短い時間の積分となる。図
４（ｅ）は、図４（ｄ）に時間積分処理を施した結果で
ある。ここでは、白線５３に対応する部分以外の値は小
さくなっている。ステップ１１４では、白線位置検出処
理が行われる。図４（ｅ）において、５５は白線である
か否かを判定するために設けられた閾値で、閾値５５を
超える５６が白線として検出される。ステップ１１５は
走査位置更新処理で、走査線５１の走査位置を現在の位
置から画像の上方に更新する。ここで、画像の走査は、
画像下方から上方に向かって順次行われるものである。
ステップ１１６は、画像の全面を走査したか否かを判定
するものである。このステップでは、画像５０の最も上
方の走査ラインまで処理を終えたか否かを判定し、未だ
終えていなければステップ１１１に戻って上述の処理を
繰り返すと共に、既に終えていれば処理を終了し、次段
の先行車検出処理であるステップ１０３に進み、白線位
置検出処理を終え、図２のメインルーチンに戻る。

【００２５】次に、先行車検出処理について説明する。
図５は、先行車検出処理の手順を示すフローチャートで
ある。図６は先行車検出処理の様子を示す説明図で、
（ａ）はＣＣＤカメラ１で撮像した画像５０の例、
（ｂ）乃至（ｅ）は横軸に画像５０の横位置を表し縦軸
に輝度値を表したグラフで、図５の処理を説明する説明
図である。図において、５７は自車両の前方を走行する
先行車両、５８、５９は閾値、６０は白線を示す信号、
６１は先行車両を示す信号である。ステップ１２１のエ
ッジ検出処理、ステップ１２２の二値化処理、ステップ
１２３の時間積分処理は、前出の白線位置検出処理で説
明したものと同様である。

【００２６】今、走査線５１は図示する如く先行車両５
７上にある。図４（ｂ）は、この走査線５１上の画素の
輝度値を示したものである。ステップ１２１では走査線
５１上で隣接する画素の輝度値の差の絶対値に基づきエ
ッジ検出処理を行い、図４（ｃ）に示す信号を得る。ス
テップ１２２において、エッジ検出処理された信号は閾
値５８と比較されることにより図４（ｄ）に示す如く二
値化される。二値化された信号は、ステップ１２３で時
間積分処理が施され、図５（ｅ）の信号となる。ステッ
プ１２４は先行車候補探索処理で、時間積分処理された
信号と閾値５９とを比較して、閾値以上の部分を先行車
両の位置候補とする。この場合の候補は、６０及び６１
である。ステップ１２５は、先行車位置検出処理で、上
記候補の中から先行車両の位置を検出する。これは、自
動車は所定以上の幅を持っていることに着目して行うも
ので、予め所定の幅を設定しておき、候補のうち所定の
幅以上の幅を有しているものを先行車両として検出す
る。従って、６１が先行車両の位置として検出される。

【００２７】ステップ１２６は、走査位置更新処理であ
る。ステップ１２５で先行車両５７を検出できた場合は
ステップ１２６では何も行わずステップ１２７に進み、
検出した先行車両５７の位置情報を出力して処理を終
え、図２のメインルーチンに戻る。また、ステップ１２
５で先行車両５７が見つからなかった場合は、ステップ
１２６では走査線５１の走査位置を現在よりも上方に変
更し、ステップ１２１乃至１２５の処理を繰り返す。そ
して、画像５０の最も上方の走査ラインまで走査しても
先行車両５７を検出できなかった場合には、先行車両５
７がいない状態であると判定し、ステップ１２７にて先
行車両無しという情報を出力して処理を終え、図２のメ
インルーチンに戻る。

【００２８】最後に撮像回路異常検出処理について説明
する。図７は撮像回路異常検出処理の処理手順を示すフ
ローチャート、図８はＣＣＤカメラ１で撮像した画像５
０の例である。ステップ１３１では画像５０の中にウイ
ンドウとしての検出ウインドウ６２を設定する。検出ウ
インドウ６２はＣＣＤカメラ１で得た画像が正常な場合
には必ずエッジが存在すると考えられる領域に設定され
るもので、図８に示すように画像の中央付近に横長形状
に設定される。ステップ１３２は検出ウインドウ６２内
のエッジを検出するエッジ検出手段としてのエッジ検出
処理である。上述したエッジ検出処理と同様に、走査線
上の隣接する画素の輝度値の差の絶対値に基づいてエッ
ジを検出する。ステップ１３３は上述の二値化処理と同
様のもので、エッジ検出処理を行った信号と所定の閾値
とを比較することにより二値化処理を行う。

【００２９】ステップ１３４は、検出ウインドウ６２内
のエッジの量を演算するエッジ量演算手段であって、こ
こでは横方向ヒストグラム検出処理を行っている。横方
向ヒストグラムは、検出ウインドウ６２内を全て走査し
て二値化処理を行い、得られた二値化情報の横方向の画
素値の総和で求められる。図９は横方向ヒストグラムの
演算を説明する説明図で、（ａ）は二値化処理を行って
得られるエッジ画像の例を示したもの、（ｂ）はこのエ
ッジ画像の横方向ヒストグラムを演算したものである。
この例では、検出ウインドウ６２は、縦２８×横３８画
素に設定されている。図９（ａ）に示す各画素の値をＡ
ｉｊとすると、横方向ヒストグラム値Ｈｓｕｍは次に示
す式（２）で求められ、図９（ｂ）に示すヒストグラム
を得る。

【００３０】

【数２】

【００３１】このようにして得られた横方向ヒストグラ
ムは、ステップ１３５において所定の閾値と比較処理さ
れる。図１０は、ＣＣＤカメラ１で得られた画像が異常
である場合の例で、（ａ）は画像が略真っ白あるいは略
真っ黒でコントラストがあまりない、即ちエッジがあま
り存在しない状態、（ｂ）は画像にノイズが発生してエ
ッジが極端に多く存在する状態を示しており、この図１
０（ａ）及び（ｂ）は図９（ｂ）と同様に横方向ヒスト
グラムを示すものである。ステップ１３５は、閾値６３
及び６４を有している。これらの閾値は、検出されたエ
ッジの量と比較される基準値を構成しており、閾値６３
は第１の閾値、閾値６４は第２の閾値を構成している。

【００３２】閾値６３は、画像のコントラストが所定以
下か否かを判定するための基準である。即ち、図１０
（ａ）において、ヒストグラム値が閾値６３に達してい
ない領域はコントラストが所定以下の低コントラストの
状態、即ち、コントラストがあまり無い状態である。Ｃ
ＣＤカメラ１で得られる画像は正常な状態であっても、
低コントラストの領域が存在する。この低コントラスト
の領域が、通常、全体面積の１０％以下と考えられるな
らば、許容範囲を１０％とする。例えば、検出ウインド
ウ６２が縦１００×横１５０画素であるならば、１００
ラインの１０％である１０ラインを許容範囲とする。従
って、ステップ１３５において、閾値６３に達しないラ
インが１０ライン以上あれば、画像が低コントラストの
状態にあると判定しエラー・フラグ１をセットする。

【００３３】次に、閾値６４は、画像の中のエッジが所
定以上の密な状態であるか否かを判定するための基準で
ある。即ち、図１０（ｂ）において、ヒストグラム値が
閾値６４を超えている領域は検出エッジが極端に密な領
域、即ち画像に極端にひどいノイズが発生したと考えら
れる領域である。ＣＣＤカメラ１で得られる画像は正常
な場合であっても、エッジが密な領域がある程度存在す
る。そこで、上述の低コントラストの場合と同様にノイ
ズが現れる領域の許容範囲を設定しておく。そして、閾
値６４を超えるラインが設定した許容範囲以上ある場合
は、画像にひどいノイズが発生した状態であると判定し
てエラー・フラグ２をセットする。

【００３４】ステップ１３５の閾値比較処理が終わると
ステップ１３６に進み、今回演算したヒストグラム値と
前回演算したヒストグラム値とを比較する。ＣＣＤカメ
ラ１は、走行中の車両の前方の様子を撮像しているの
で、車両の走行に伴って風景も変わる。よって、検出さ
れるヒストグラムも刻々と変化するはずである。従っ
て、ステップ１３６では、今回演算したヒストグラム値
と前回演算したヒストグラム値とが略一致している場合
は、画像が更新されていない状態であると判定して、エ
ラー・フラグ３をセットする。

【００３５】ステップ１３７では、エラー・フラグ１、
２及び３の状態を確認する。エラー・フラグ１、２及び
３の状態を確認し、何れのエラー・フラグもセットされ
ていなければ異常なしと判定して処理を終える。もし、
何れかのエラー・フラグがセットされている場合には、
ステップ１３１に戻り上述の処理を繰り返す。そして、
セット状態にあるエラー・フラグが所定時間以上継続し
てセットされ続けた場合は異常が発生したと判定する。
例えば、エラー・フラグ１がセットされ続けた場合はコ
ントラスト異常エラーであると判定し、エラー・フラグ
２がセットされ続けた場合はノイズ発生エラーであると
判定し、エラー・フラグ３がセットされ続けた場合は画
像更新不能エラーであると判定し異常検出信号を出力す
る。この異常検出信号は、例えば上述のエラー・フラグ
１乃至３である。ステップ１３７の処理が終わると異常
検出処理を終え、図２のメインルーチンに戻る。これら
のエラー・フラグは、上述のステップ１０８のフェール
セーフ処理で説明したように、記憶される。

【００３６】なお、上述の実施の形態では設定する検出
ウインドウ６２を横長形状としている。これは画像の水
平方向のエッジの方が垂直方向のエッジに比しより定常
的に存在するので、検出ウインドウ６２は横長形状のも
のが効果的と考えられるためである。従って、検出ウイ
ンドウ６２の形状は、適用する画像処理装置の仕様に合
わせて最も効果的と思われる形状を採用すればよい。な
お、検出ウインドウは必ずしも必要ではない。検出ウイ
ンドウに対して演算処理する代わりに、画像全面に対し
て演算処理しても良い。

【００３７】また、エッジの量の演算として横方向ヒス
トグラムを提示した。これも同様の理由で、画像の水平
方向のエッジの方が垂直方向のエッジに比しより定常的
に存在するので、ヒストグラムは縦方向ヒストグラムよ
りも横方向ヒストグラムを採用した方が効果的と考えら
れるためである。

【００３８】また、エッジの量を検出する手法としてヒ
ストグラムを示したが、これに限られることなく、一般
に知られる量の測定方法を用いても良い。なお、本発明
で言うエッジの量とは、エッジの数も含んだ意味であ
る。即ち、エッジの量として、横方向のエッジ数を計数
するものも考慮の内にある。

【００３９】更に、上述の各種のフローチャートは、単
に車載用画像処理装置の構成を示すだけでなく、その画
像処理法方も同時に示している。

【００４０】以上のように実施の形態１によれば、エッ
ジの量を演算して基準値と比較することにより画像が正
常であるか否かを検出し、画像に異常があれば走行環境
の演算を禁止して走行環境の誤認識を防止することが可
能な従来には無かった車載用画像処理装置を得ることが
できる。

【００４１】また、通常処理モードと故障診断モードと
を所定期間毎に交互に行っているので、各々の処理に長
い時間を要しない。また、故障診断モードが所定期間毎
に行われることになるので故障診断の頻度が大きくなり
画像の異常を検出しやすくなる。

【００４２】また、画像に発生した異常がどのような異
常であるかを判別することができる。更に、その異常の
種類を記憶しておくことにより、修理を速やかに行うこ
とができる。

【００４３】また、検出ウインドウを設定したので、画
像全面に対して演算処理する場合に比し、処理速度を上
げることができる。

【００４４】また、画像が不安定である可能性がある状
態では画像の異常検出を禁止するようにしたので、異常
を誤検出することがない。

【００４５】また、実施の形態１によれば、エッジの量
を演算して基準値と比較することにより画像が正常であ
るか否かを検出し、画像に異常があれば走行環境の演算
を禁止して走行環境の誤認識を防止することが可能な従
来には無かった画像処理方法を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 実施の形態１の車載用画像処理装置の構成を
示すブロック図である。

【図２】 実施の形態１の処理手順を示すフローチャー
トである。

【図３】 白線位置検出処理の手順を示すフローチャー
トである。

【図４】 白線位置検出処理の様子を説明する説明図で
ある。

【図５】 先行車検出処理の手順を示すフローチャート
である。

【図６】 先行車検出処理の様子を説明する説明図であ
る。

【図７】 撮像回路異常検出処理の手順を示すフローチ
ャートである。

【図８】 ＣＣＤカメラで撮像した画像の例である。

【図９】 横方向ヒストグラムの演算を説明する説明図
である。

【図１０】 画像が異常である場合の横方向ヒストグラ
ムの例である。

【符号の説明】

１：ＣＣＤカメラ、２：Ａ／Ｄ変換器、３：画像メモ
リ、４：ＣＰＵ、５：先行車位置検出手段、６：白線位
置検出手段、７：撮像回路異常検出手段、８：走行環境
演算禁止手段、９：異常検出禁止手段、５０：画像、５
１：走査線、５２：文字、５３：白線、５４、５５：閾
値、５６：白線を示す信号、５７：先行車両、５８、５
９：閾値、６０：白線を示す信号、６１：先行車両を示
す信号、６２：検出ウインドウ、６３、６４：閾値

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 車両周辺を撮像する撮像手段と、この撮
   像手段で撮像された画像のエッジを検出するエッジ検出
   手段と、前記画像のエッジに基づき走行環境を演算する
   走行環境演算手段と、前記エッジ検出手段で検出された
   エッジの量を演算するエッジ量演算手段と、前記エッジ
   の量と基準値とを比較することにより前記画像の異常を
   検出する画像異常検出手段と、この画像異常検出手段が
   前記画像の異常を検出したとき前記走行環境演算手段の
   演算を禁止する禁止手段とを備えたことを特徴とする車
   載用画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記走行環境の演算と前記画像の異常検
   出演算とを所定期間毎に交互に行うことを特徴とする請
   求項１に記載の車載用画像処理装置。
3. 【請求項３】 前記基準値は、前記画像のコントラスト
   が所定以下であるか否かを判定するための第１の閾値
   と、前記画像に所定以上のエッジが発生したか否かを判
   定するための第２の閾値と、前回に演算した前記画像の
   前記エッジの量とを有し、前記画像異常検出手段は、今
   回演算した前記画像の前記エッジの量と前記３種類の基
   準値とを比較して前記画像の異常を検出すると共にこの
   画像の異常の種類に応じて３種類の異なる異常検出信号
   を出力することを特徴とする請求項２に記載の車載用画
   像処理装置。
4. 【請求項４】 前記エッジ量演算手段は、前記画像にウ
   インドウを設定し該ウインドウ内のエッジの量を演算す
   ることを特徴とする請求項１に記載の車載用画像処理装
   置。
5. 【請求項５】 前記画像が不安定な状態にあると推定す
   る推定手段と、前記画像が不安定な状態にあると前記推
   定手段が推定したとき前記画像の異常検出を禁止する異
   常検出禁止手段とを備えたことを特徴とする請求項１に
   記載の車載用画像処理装置。
6. 【請求項６】 車両周辺を撮像するステップと、このス
   テップで撮像された画像のエッジを検出するステップ
   と、前記画像のエッジに基づき走行環境を演算するステ
   ップと、前記画像のエッジの量を演算するステップと、
   前記エッジの量と基準値とを比較することにより前記画
   像の異常を検出するステップと、このステップで前記画
   像の異常が検出されたとき前記走行環境を演算するステ
   ップを禁止するステップとからなることを特徴とする画
   像処理方法。