JP2006178694A - 道路標識画像構成線分候補の検出方法及び道路標識画像構成線分候補を検出可能なプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 高架式道路標識画像を構成する線分の候補を高速に検出可能にする。
【解決手段】地表画像データから道路領域を検出し、当該道路領域のセンターライン上の一連の画素の各々について、当該画素から道路端が存在する領域まで達する、当該センターラインに垂直な方向に延在する垂直線分内の、明度が所定の閾値より高い明画素の数が、当該垂直線分が高架式道路標識画像を構成する線分を含むために必要な所定数以上であるか否かに依存して、当該垂直線分が前記道路標識画像を構成する線分の候補であるか否かを判別する。当該判別において、当該垂直線分の一部の画素群内の明画素数を計数し、残りの画素が全て明画素であると仮定して、当該垂直線分内の明画素数が前記所定数以上になる可能性があるか否かを判定し、その可能性がないと判定されば、当該垂直線分は上記候補ではないと判断する。
【選択図】図１

Description

本発明は、人工衛星や航空機（以下、人工衛星等と呼ぶことがある）等の高所から地表を撮影して得られた画像データ（本明細書では地表画像データと呼ぶ）から、道路の少なくとも片側の領域の上空を通過するように設けられた高架式道路標識を表す道路標識画像を構成する線分の候補を検出するための、道路標識画像構成線分候補の検出方法及び道路標識画像構成線分候補を検出可能なプログラムに関する。

近年、地表画像データの利用が広まり、地表上の広大な領域に関する、いろいろな目的に使用できる情報が地表画像データから高速に得ることが可能になってきている。例えば、地図（例えば道路地図）の生成、都市部での土地の利用状況の把握、森林等における樹木の存在状態又は生育状態の監視という目的に利用されつつある。一方、カーナビゲーション装置が普及し、カーナビゲーション装置では車輛の現在位置を中心に含む地図情報を画面に標示するようになっている。衛星画像から生成された道路地図は、例えば、このようなカーナビゲーション装置に使用される。カーナビゲーション装置における車輛の現在位置の検出には、特定の人工衛星（ＧＰＳ衛星）からの電波を受信して緯度経度情報を測定することにより現在位置を計測するＧＰＳ（Global Positioning System）装置が使用されている。

カーナビゲーション装置の画面に標示される道路地図には道路標識を示す情報（道路標識情報）が含まれている場合が多く、道路地図に含まれた道路標識情報はドライバーにとって走行の大きな補助になっている。道路標識情報を道路地図に含めて画面に表示すること以外に、ドライバーに走行地点の近傍の道路標識情報を画面又は音声で教えて、ドライバーが走行中に道路標識情報を取得するのを支援する工夫もいくつか提案されている。例えば特許文献１参照。

道路脇に設置された道路標識あるいは道路面に描画された道路標識等を表す道路標識情報の取得は、道路標識情報取得装置を搭載した自動車（本明細書では、単に道路標識情報収集車又は情報収集車と呼ぶことがある）により道路を走行させて周辺の空間をビデオカメラで撮影させ、かつ、走行中の情報収集車の位置をＧＰＳ装置を使用して同時に記録し、得られた動画像から道路標識が示す道路標識情報を得て、ＧＰＳ装置から得られた位置情報とを対応付けて記録することが行われている。このような動画像から道路標識情報を取得するための技術の改良もいろいろ提案されいる。例えば特許文献２参照。
特開２００１−０３４８８７号公報 特開２００３−１２３１９７号公報

道路標識からの道路標識情報の取得は、上記のように自動車の走行中に取得可能であるが、道路標識が存在する道路を情報収集車を走行させて道路標識情報を取得するとしても、通常の道路では、道路標識が情報収集車の位置から全く見えないかあるいはその一部が見えないことが生じることがある。例えば、先行する車輛との車間距離が小さいとき、道路面に描画された道路標識の一部が先行車輛により遮断されて、後方の情報収集車から見えないことがある。同様に、先行車輛との車間距離が小さいとき、道路脇に設置された道路標識も、その道路標識の一部が先行車輛により遮断され、情報収集車から見えないことがある。

このような場合、情報収集車に搭載したビデオカメラから道路標識を撮影してもその一部が撮影されず、その結果、その道路標識を正しく認識できないことが生じる。このように、道路標識の存在位置を事前に知らないで、情報収集除法収集車を走行して道路標識を撮影する方法では、道路標識情報の取得に失敗する場合があり、そのため、情報収集車を同じ道路に沿って再度走行させて、同じ場所に近づいたときには、先行車輛との車間距離を大きくして、道路標識の全体が見えることを確認してその道路標識を撮影し、その撮影で得られた動画像から道路標識の情報の取得を行うというように、情報収集車を再度走行させるようにしている。

そこで本発明者は、道路標識の撮影の失敗による道路標識情報の取得の失敗を防止するには、道路標識の存在位置を事前に取得することが望ましいと考えた。すなわち、もし道路標識の存在位置が事前に分かっている場合には、情報収集車が道路標識に近づいたか否かを判断しながら情報収集車を走行させ、情報収集車が道路標識に近づいたときには、先行車輛との車間距離を十分長くし、走行速度も低下させるように情報収集車を走行させることが可能になると考えた。

しかし、道路標識の位置を事前に知るために、道路標識の存在位置を検出できる自動車を走行させると、情報収集車をいきなり走行させて道路標識情報を取得させる場合に比べて作業量は逆に増えてしまう。したがって、道路標識の存在位置を事前に別の簡単な方法で検出できることが望ましい。そのための一つの方法として本発明者は、地表を上空から撮影して得られた地表画像データから道路標識の設置位置を検出することを検討した。地表画像データとして現在利用できる地表画像には衛星画像と航空写真がある。衛星画像の解像度は低く、航空写真でも解像度を余り高くすると、一度に撮影できる範囲が狭くなり、解像度を余り高くできない。衛星画像は、どの地域に対しても利用可能であり、航空写真に比べて低価格で利用可能であるので、以下では地表画像として、衛星画像を用いる場合について説明するが、以下の説明は、地表画像として航空写真を利用する場合にも適用できる。

通常の市街地の道路では、道路幅が狭いうえに、道路脇に多くの道路標識が設置され、かつ、道路端の近傍に建築物が接近して存在する。したがって、市街地の道路標識の近傍に多くの物が存在する状況下では、道路標識の設置位置を解像度が低い衛星画像から検出することは必ずしも容易ではない。ところが、高速道路のように道路幅の大きな道路では、道路標識として道路の少なくとも片側の領域の上空を通過するように設けられた高架式道路標識が使用されていることが多い。このような道路標識は、道路を横断して設けられているので、道路に垂直に延在した線分を含んでいる。しかし、道路に垂直な方向に道路を横断している垂直線分が全て高架式道路標識を構成する線分とは限らない。しかし、このような道路に垂直に延びた線分の存在位置を検出することができれば、高架式道路標識の存在位置の候補を検出できたことになる。

また、高速道路では、当該高速道路と立体交差する道路の側壁に、当該高速道路に対する道路標識が設置されることがある。この場合には、そのように道路標識を設置された立体交差道路は高架式道路標識として使用されていることになる。同様に、高速道路を跨ぐ歩道橋の側壁にも、道路標識が設置されることがあり、道路標識が設置された歩道橋は、高架式道路標識としても使用されていることになる。したがって、以下では、これらの立体交差道路及び歩道橋も、高架式道路標識となる可能性を有する、高架式道路標識の候補として扱うことにする。

以上のように高架式道路標識の存在位置の候補の存在位置が検出できることは、高架式道路標識に関する道路標識情報を取得するうえで有益である。例えば、候補として検出された線分の周辺の画像のパターンをコンピュータで自動的に分析してそこに道路標識が設置されているか否かを判断させるようにすることも可能である。あるいは、検出された線分候補の近傍の画像を順次表示装置に拡大して表示させ、道路標識設置位置情報を生成しようとする者により、当該線分候補の近傍に現に高架式道路標識が設置されているか否かを目視により判定させるようにしてもよい。このようにして、候補として検出された垂直線分が道路標識を現に表すか否かを判定できた後では、情報収集車を高速道路に走行させて道路標識画像を撮影させて道路標識情報を取得するときに、現に道路標識があると判断された候補位置に情報収集車が接近したときに、先行の車輛との車間距離を充分に保ち、かつ、走行速度を低下させるなどして、その候補位置にある道路標識の撮影を確実なものとすることができる。候補として検出された垂直線分の中には道路標識画像を現に表す線分であるか否かを判定できないものが含まれている可能性もあるが、そのような線分候補は道路標識を表すと仮定して、現地で自動車を走行して道路標識が設置されているかを自動的に判断して設置されていれば撮影するような道路標識情報撮影装置を使用すればよい。

衛星画像の解像度が低いので、高架式道路標識画像を構成する垂直線分は１ないし３画素程度の幅しか有しない。したがって、道路存在領域から一画素幅の、高架式道路標識を構成する垂直線分を検出する必要がある。高速道路は非常に長いので、その全域からこのような幅の狭い線分を検出するには、コンピュータで自動的に検出するとしても処理時間が掛かる。したがって、その検出は、きるだけ短時間で実行できることが望ましい。
したがって、本発明の目的は、道路の上空を通過するように設けられた高架式道路標識画像を構成する線分の候補を高速に検出可能にする、道路標識画像構成線分候補の検出方法及び道路標識画像構成線分候補を検出可能なプログラムを提供することである。

上記の目的を解決するために、本発明に係る道路標識画像構成線分候補の検出方法は、地表を上空から撮影して得られた地表画像データから、道路の少なくとも片側の領域の上空を通過するように設けられた高架式道路標識を表す道路標識画像を構成する線分の候補を検出する、道路標識画像構成線分候補の検出方法であって、道路領域検出ステップと判別ステップと記憶ステップとを含むものである。道路領域検出ステップは、前記地表画像データからいずれかの道路が存在する道路領域を検出する。判別ステップは、当該道路領域のセンターライン上に当該道路の延在方向に沿って延在する一連の画素の各々について、当該画素を含み、当該センターラインから道路端が存在する領域まで達する、当該センターラインに垂直な方向に延在する、当該画素に対応する垂直線分のうち、明度が所定の閾値より高い画素の数が、当該対応する垂直線分が前記高架式道路標識を示す道路標識画像を構成する線分を含むために必要な所定の数以上であるか否かに依存して、当該対応する垂直線分が前記道路標識画像を構成する線分の候補であるか否かを判別する。記憶ステップは、当該対応する垂直線分が前記道路標識画像を構成する線分の候補であると判別されたとき、当該垂直線分の位置を表す位置情報を記憶する。
更に、前記判別ステップは、可能性判定ステップと早期判別ステップとを含み、可能性判定ステップは、前記対応する垂直線分に含まれた一部の画素群に含まれた明画素の数を計数し、残りの画素が全て明画素であると仮定した場合に当該垂直線分に含まれた明画素の総数が前記所定数に達する可能性があるか否かを判定し、当該判定結果に依存して当該対応する垂直線分が前記道路標識画像を構成する線分の候補となる可能性があるか否かを判定する。早期判別ステップは、前記可能性判定ステップによる判定の結果、前記対応する垂直線分が前記道路標識画像を構成する線分の候補となる可能性がないと判定されたとき、当該一部の画素群以外の残りの部分画素群内の明画素の数を計数しないで、当該対応する垂直線分は前記道路標識画像を構成する線分の候補でないと判別する。

本発明によれば、地表を上空から撮影して得られた地表画像データから、高速道路のような道路の少なくとも片側の領域の上空を通過するように設けられた高架式道路標識を表す道路標識画像を構成する線分の候補を高速に検出することが可能になる。特に、道路のセンターライン上の当該道路の延在方向に沿って延在する一連の画素の各々について、当該画素を含み、当該センターラインから道路端が存在する領域まで、当該センターラインに垂直な方向に延在する線分を、順序付けられた複数の部分画素列に区分し、当該複数の部分画素列のうち、最後の部分画素列以外の部分画素列のそれぞれについて、当該部分画素列までの全ての部分画素列に含まれた、明度が上記閾値より高い画素の総数に基づいて、当該対応する垂直線分が前記道路標識画像を構成する線分の候補となる可能性があるか否かを判定し、その可能性がないと判断したときに、後続の部分画素列に対する上記可能性の判定を省略するので、センターラインに垂直な線分が上記候補となるか否かの判断を高速化することができる。

以下、本発明に係る地表画像データから、高架式道路標識を表す道路標識画像を構成する線分の候補を検出する、道路標識画像構成線分候補の検出方法及び道路標識構成線分候補を検出可能なプログラムの一つの実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明に係る画像の道路標識を認識可能な装置の一つの実施形態の概略ブロック図である。符号１は上記装置の一つの実施の形態の全体を指す。本装置１は、例えばパソコン又はワークステーションにより実現される処理装置１０と、メインメモリとして使用されるＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）（図示せず）及び磁気ディスク記憶装置のような補助記憶装置（図示せず）とを含む記憶装置２０と、入出力装置３０とを備えている。入出力装置３０は、キーボード及びマウス等のポインティングデバイスを含む入力装置３１と、ＣＲＴディスプレイ装置等の表示装置３２又はプリンタ３３などの出力装置を備えている。入力装置３１はパラメータの入力やコマンドの起動などに使われる。表示装置３２又はプリンタ３３は、ランドマーク検出対象とする画像あるいは当該画像から検出されたランドマークを示した画像の表示又は印字に使われる。記憶装置２０内にデータが記憶されるときに、当該データが図示しないＲＡＭと図示しない補助記憶装置のいずれに記憶されるかは、あらかじめ当該データ毎に決められている。

処理装置１０には、道路標識構成線分候補を検出可能なプログラム４０が組み込まれている。プログラム４０は、道路領域検出部１００と、２値化部２００と、線分候補検出部３００というモジュールを含む。線分候補検出部３００は、更に、左垂直線分判別部３５０と右垂直線分判別部３７０というサブモジュールを含む。プログラム４０は記憶装置２０に記憶されて処理装置１０により実行されるが、図１では分かりやすさのために、プログラム４０を構成する上記複数のモジュールを処理装置１０を示すブロック内に図示している。記憶装置２０には、あらかじめ道路データ２１と、地表画像データ２２と記憶され、この道路データ２１と、地表画像データ２２をプログラム４０により処理して、道路領域画像データ２３と、２値化道路領域画像データ２４と、線分候補位置データ２５とが生成され、記憶装置２０に格納される。プログラム４０は、本発明に係る、道路標識画像構成線分候を検出可能なプログラムの一つの実施の形態を実現するものであり、上記装置１によりプログラム４０を実行するときの装置１が一連の処理を実行する態様は、本発明に係る、道路標識画像構成線分候補の検出方法の一つの実施の形態を示す。

以下では断らない限り、地表画像データ２２は、白黒の多値画像（グレイスケール画像）のデータであると仮定する。地表画像データ２２の白黒の濃淡を明度と呼ぶ。しかし、本発明は、地表画像データ２２がカラー画像データの場合にも適用できる。例えば、地表画像データ２２が明度、色彩、色相のそれぞれに関するデータとを含んでいる場合には、その明度データを、本実施の形態で実行する以下の処理において地表画像データ２２として使用すればよい。また、地表画像データ２２が明度データを明示的に含んでいない場合には、地表画像データ２２を明度データを含むカラーデータに変換して得られた明度データを、本実施の形態で実行する以下の処理において画像データとして使用すればよい。

本実施の形態では、道路標識を含む画像データの例として、例えば人工衛星や航空機等の高度飛翔体から地表を撮影して得られた地表画像データが使用される。ここで、地表画像データの解像度は最も高精度なもので数１０ｃｍのオーダであり、一方、高架式道路標識は通常数ｍ程度の大きさである。したがって、多くの場合、地表画像の解像度は高架式道路標識を認識するのに臨界的な解像度である。

図１において、プログラム４０は、起動されると、まず道路領域検出部１００を実行する。プログラム４０は、地表画像データから複数の道路のそれぞれについて以下に説明する処理を実行する。道路データ２１は、地表画像データ２２が表す地表に存在する道路の存在位置と範囲を示すデータである。道路領域画像データ２３は、地表画像データ２２が表す地表画像のうち道路が存在する領域内の複数の画素のそれぞれの画像値を、地表画像データ２２内の当該画像値の格納位置に対応する記憶位置に格納して生成される画像データである。まず道路領域検出部１００は、道路データ２１と地表画像データ２２とを記憶装置２０から読み込み、道路データ２１をもとに、地表画像データ２２から道路データ２１が示す複数の道路の各々に関して、地表画像データ２２で表される地表画像のうち当該道路が存在する領域である道路領域の位置を計算し、当該道路領域に属する、地表画像データ２２内のデータ部分を読み出し、道路領域画像データ２３として記憶装置２０に格納する。

図２は、道路の模式図である。道路データ２１は、それぞれ一つの道路に対応して定められた道路ベクトルデータからなる。各道路は、その道路の中心線（センターライン）を近似する一連の順序付けられた折れ線と道路幅で表される。センターラインを構成する複数の折れ線をそれぞれセンターラインベクトルと呼ぶことにする。各道路の道路ベクトルデータは、当該道路を構成する複数のセンターラインベクトルのそれぞれに対して、当該センターラインを表すセンターラインベクトルデータと、各センターラインベクトルに対応して当該センターラインベクトルが属する道路区間における道路幅ｗを表す道路幅データとを含んでいる。各センターラインベクトルデータは、対応するセンターラインベクトルの始点と終点の座標を含む。図２の例では、複数のセンターラインベクトルで近似されたセンターラインＣＬと、当該センターラインＣＬの両側に設けられた道路端線Ｅ１又はＥ２との間に車道が存在し、各車道は、それぞれ車線境界線により二つの車線に区分されている。

図３（ａ）は、図２に示された道路に対する道路ベクトルの例を示す図である。図に示すように、センターラインＣＬは、３つのセンターラインベクトルＣＶ１乃至ＣＶ３からなり、各センターラインベクトルＣＶ１〜ＣＶ３はそれぞれ始点と終点の組（Ｓ１とＧ１、Ｓ２とＧ２、Ｓ３とＧ３）で指定される。各センターラインベクトルが存在する道路区間における道路幅はそれぞれｗ１〜ｗ３となっている。ここでは、道路幅は、簡単化のための各センターラインベクトルの両端の間では一様であると仮定する。更に、道路の両側の車道の幅は、図では同じと仮定している。したがって、各センターラインに対する両側の道路端線Ｅ11とＥ21、Ｅ12とＥ22、Ｅ13とＥ23はいずれもセンターラインベクトルＣＶ１、ＣＶ２、ＣＶ３に平行で、かつ、同じセンターラインベクトルに対する一組の道路端線（例えばＥ11とＥ21）はそのセンターラインベクトルから等距離にある。しかし、道路幅はセンターラインベクトル上の位置に応じて変化してもよく、左右の車道の道路幅が異なってもよい。

隣接する二つのセンターラインベクトル（例えばＣＶ１、ＣＶ２）の接続点（例えばＧ１とＳ２）に対する道路端（Ｅ11）の終点（Ｐ）と道路端線Ｅ21の始点（Ｑ）とは、それら二つのセンターラインベクトルの方向が変化しているために、一致しない。これらの二つの点は適当な線分（直線又は曲線）で結合されていると仮定する。本発明では、検出すべき高架式道路標識画像は、道路のセンターラインベクトルに対して垂直に延在するように設けられると仮定するので、センターラインベクトルの結合点（Ｇ１とＳ２）と、その点に対応する道路端線上の２点（ＰとＱ）とで構成される結合領域には、検出すべき高架式道路標識画像は存在しないので、道路端線上の上記２点（ＰとＱ）を接続する線分の形状は、本発明に関する限り問題とならない。したがって、以下では、この結合部の道路端線には特に言及しない。

図３（ｂ）は、道路データ２１の例を示す図である。道路データ２１には、道路を識別するための道路識別情報２１１と、当該道路識別情報を有する道路内の複数のセンターラインベクトルをそれぞれ識別するためのセンターラインベクトル識別情報２１２と、各センターラインベクトルの始点と終点の座標の組２１３と、各センターラインベクトルの存在区間における道路幅２１４とを含む。

図１に戻り、道路領域検出部１００は、道路データ２１が示す複数の道路の各々に関して、当該道路を構成する複数のセンターラインベクトルのそれぞれに対して、それぞれのセンターラインベクトルとそれぞれの両側に位置する道路領域と、更に外側に位置する道路端線を含む部分道路領域を決定し、それらの複数の部分道路領域を連ねた領域を、当該道路に対する道路領域として決定し、地表画像データ２２内の当該道路領域内のデータ部分を道路領域画像データ２３内に記憶する。

以下に説明する２値化部２００と線分候補検出部３００は、道路領域検出部１００により検出された道路領域に対して処理を行う。すなわち、地表画像データ２２内の道路領域画像データ２３に対してだけ処理を行う。このことにより、高架式道路標識画像の構成線分候補を検出するのに必要となる処理量を削減できる。道路領域を道路データ２１に基づいて検出すると、道路領域以外の領域を道路領域であると誤認識することも回避できる。しかし、本発明は、道路データ２１を使用しないで、地表画像データ２２から道路領域、更にはセンターラインベクトル、道路端線を検出して、以下の処理に使用してもよい。

まず、２値化部２００は、道路領域画像データ２３の明度に対して適当な閾値を用いた２値化処理を行うことにより明るい画素（明画素）と暗い画素を区別する。高架式道路標識は一般に白又は白に近い明るい色であることが多い。また、道路はコンクリートやアスファルトで作られているため明度が低く、暗い色である。そのため道路と高架式道路標識は明度で区別できると期待される。明度の２値化処理にはモード法、判別分析法、Ｐタイル法、微分ヒストグラム法などの種々の周知技術を適用可能である。どの方法で２値化処理を行うのが適切であるかは対象画像によって異なるので、画像に合わせて適切な方法を選択すればよい。一般的には判別分析法を用いると明度の高い部分とそうでない部分を区分しやすい。本実施の形態でも判別分析法を使用した。２値化処理は、各センターラインベクトルに対する部分道路領域毎に閾値を決めて行うことが望ましいが、そうでなくて一つの道路に対する全てのセンターラインベクトルに対する全道路領域に対して共通の閾値を決めてもよい。２値化部２００は、道路領域画像データ２３に対して２値化処理を施して得られた２値化された道路領域画像データを、２値化道路領域画像データ２４として記憶装置２０に記憶する。

図４は、地表画像データ２２が表す道路のうち、処理対象の道路の一つのセンターラインベクトルを含む部分道路領域を模式的に示す図である。図に示された部分道路領域には、センターラインベクトルＣＶ１と両側の道路端線Ｅ11とＥ21との間の車道には、それぞれ二つの車線境界線で区切られた３車線があり、矩形Ｔ１、Ｔ２、‥は、走行中の自動車を示し、図からこれらの自動車の濃度が異なることが示されている。Ｒ１、Ｒ２は、本実施の形態で検出対象とする二つの高架式道路標識を示す。高架式道路標識Ｒ１は上側の車道を横断するように設けられていて、高架式道路標識Ｒ２は下側の車道を横断するように設けられている。図には示していないが、上下の車道を横断するように設けられた高架式道路標識でもよい。この最後の高架式道路標識の場合には、後に説明する処理により、上側の車道を横断する高架式道路標識と、その高架式道路標識と同じセンターラインベクトル上の同じ位置に設けられた、下側の車道を横断する高架式道路標識とが検出される。

図５は、図４に示された部分道路領域に対応する、２値化道路領域画像データ２４により表される２値化部分道路領域画像を模式的に示す図である。高架式道路標識Ｒ１、Ｒ２がいずれも明画素群からなら画像として表示されている。センターラインベクトルＣＶと車線境界線と明るい自動車とやや明るい自動車も同様である。一方、路面は黒画素群で表されている。暗い自動車も黒画素群で表され、道路表面と区別できない状態にある。

図１に戻り、つぎに、プログラム４０は、処理対象道路に対して線分候補検出部３００を実行する。線分候補検出部３００は、道路データ２１に基づいて、処理中の道路の各センターラインベクトルに対して、２値化道路領域画像データ２４から、高架式道路標識画像を構成する線分となる可能性がある高架式道路標識画像の構成線分候補を検出する。

図６は、線分候補検出部３００の処理のフローチャートである。図７は、任意の道路の一つのセンターラインベクトルに関して線分候補検出部３００で処理される左垂直線分Ｖｌと右垂直線分Ｖｒを説明するための図である。図７（ａ）において、センターラインベクトルＣＶ、センターラインベクトルＣＶ上の注目点Ｍ(Ｘｍ,Ｙｍ)からセンターラインベクトルＣＶに対して９０°反時計回りに回転させた方向で、長さが道路幅の半分（ｗ／２）の左垂直線分Ｖｌと、注目点Ｍ(Ｘｍ,Ｙｍ)からセンターラインベクトルＣＶに対して９０°時計回りに回転させた方向で、長さが道路幅の半分（ｗ／２）の右垂直線分Ｖｒを示している。センターラインベクトルＣＶは始点Ｓ(Ｘｓ,Ｙｓ)と終点Ｇ(Ｘｇ,Ｙｇ)を持つ。線分候補検出部３００では、始点Ｓ(Ｘｓ,Ｙｓ)から終点Ｇ(Ｘｇ,Ｙｇ)まで注目点ＭをセンターラインベクトルＣＶ上を１画素づつ移動させて、それぞれの注目点位置における左垂直線分Ｖｌ及び右垂直線分Ｖｒが、高架式道路標識画像を構成する線分の候補であるか否かが所定の基準に基づいて判別され、左垂直線分Ｖｌ又は右垂直線分Ｖｒの一方又は両方が候補であると判別されたとき、当該センターラインベクトルＣＶに対してあらかじめ付与された識別情報と、候補であると判別された左垂直線分Ｖｌ又は右垂直線分Ｖｒに対する注目点Ｍの座標と、左垂直線分Ｖｌと右垂直線分Ｖｒのいずれであるか、すなわち候補であると判別された垂直線分が左右の道路領域のいずれを横断する線分であるかを識別するための道路領域識別情報、例えば文字「ｌ」又は「ｒ」の一方又はそれに対応して定めた「０」又は「１」との組が線分候補位置データ２５（図１）として記憶装置２０に記憶される。

図６において、線分候補検出部３００は、まず道路データ２１、２値化道路領域画像データ２４を、記憶装置２０内の図示しない補助記憶装置から処理装置１０内の図示しないＲＡＭに読み込み（ステップＳ３０１）、全ての道路に対する全てのセンターラインベクトルの処理が終了したとステップＳ３０２で判定されない限り、いずれかの道路を構成する複数のセンターラインベクトルの一つのセンターラインベクトルＣＶを選択する（ステップＳ３０３）。そのセンターラインベクトルＣＶ上の全ての画素を処理したとステップＳ３０４で判定されない限り、その選択されたセンターラインベクトルＣＶ上の一つの画素を注目点Ｍ(Ｘｍ, Ｙｍ)として選択する（ステップＳ３０５）。注目点Ｍには、最初にそのセンターラインベクトルＣＶの始点Ｓの画素が選択される。後にステップＳ３０５が繰り返し実行されるごとに、その始点Ｓに隣接するセンターラインベクトルＣＶ上の画素が順次選択されるようになっている。

つぎに左垂直線分判別部３５０を起動する。左垂直線分判別部３５０では、後に説明するように、注目点Ｍを通過し道路端線に至る左垂直線分Ｖｌについて、高架式道路標識画像を構成する線分の候補となりうるか否かが判定される。つぎに、右垂直線分Ｖｒについて、右垂直線分判別部３７０を実行して、左垂直線分判別部３５０と同じく、注目点Ｍから道路端線に至る右垂直線分Ｖｒが高架式道路標識画像を構成する線分の候補となりうるか否かが判定される。以上の処理をステップＳ３０４により選択された選択されたセンターラインベクトルＣＶ上の全画素が処理したと判断されるまで繰り返す。ステップＳ３０４により全画素が選択されたと判断されたときには、処理はステップＳ３０２に移り、そこで全てのセンターラインベクトルが処理されたと判断されるまで、ステップＳ３０３において新たなセンターラインベクトルを選択し、ステップＳ３０４以降の処理を繰り返す。その後、ステップＳ３０２において全ての道路に属する全てのセンターラインベクトルを処理したと判断されたときに、線分候補検出部３００は処理を終了し、図１において、プログラム４０は処理を終了する。

図８は、線分候補検出部３００で実行される左垂直線分判別部３５０の処理の概略フローチャートである。左垂直線分判別部３５０の処理の詳細を説明する前に、本実施の形態における、垂直線分が道路標識画像構成線分候補であるか否かの判別の原理を説明する。本実施の形態では、高架式道路標識画像は、道路のセンターラインの中心から車道を横断して道路端線まで直線状に延びていて、その全画素は明度が明るい画素からなる１本又は複数本の線分からなると仮定している。上記線分候補検出部３００で検出された右垂直線分又は左垂直線分がそのような線分の候補であるためには、その線分を構成する画素の全てが明度が明るい画素であることが望ましいが、高架式道路標識の上部が、例えば汚れている場合には、上記線分を構成する全画素のうち一部の画素の明度が高くないことも起こり得る。したがって、２値化部２００により２値化された後の上記線分の画素の一部の明度は「０」であることも起きる。しかし、線分全体として見れば、全画素に近い数の画素の明度が全て「１」であれば、その線分は、全画素が明度「１」の画素からなると推定することができる。そこで、本発明では、上記垂直線分を構成する全画素のうち明度が「１」である画素の総数Ｎｗ（以下、垂直線分内明画素数又は線分内明画素数と呼ぶことがある）が、その線分内の総画素数Ｎｔと一定比率Ｒとの積Ｎｔ×Ｒ以上であれば、すなわち、下記式（１）が成立すれば、当該線分は道路標識画像構成線分候補であると判断するようにしている。

Ｎｗ≧Ｎｔ×Ｒ （１）
ここで、比率Ｒの値は、２値化道路領域画像データ２４に対して実験によって決定すればよい。道路上には、自動車又は車線境界線等を示す明度が「１」であるパターンも存在するので、処理中の垂直線分がこれらのパターン上を通過している場合でも、その垂直線分が道路標識画像構成候補として誤検出されることがないように、上記比率Ｒを決定する必要がある。一般に、自動車や、車線境界線等を示す明度が「１」であるパターン上を処理中の垂直線分が通過している場合でも、その自動車を示すパターンあるいは車線境界線等を示すパターンの周囲には、明度が「０」である暗い画素が多く存在するので、垂直線分がそれらのパターンの上を通過している場合と道路標識画像上を通過している場合とでは、当該垂直線分に含まれる値が「１」の明画素の総数は大きく異なるので、これらの二つの場合を区別できるように上記比率Ｒを決定することが可能である。比率Ｒとして、例えば0.7あるいは0.8を使用することができる。

以下では、上記積を候補適格最小画素数と呼び、Ｎtrと記載することがある。このとき、式１は式２により置換することができる。
Ｎｗ≧Ｎtr （２）

式１又は式２が示す条件が満たされているか否かの判定のためには、線分内明画素数Ｎｗを計数する必要がある。この計数に要する時間は、線分内明画素数Ｎｗに依存する。本実施の形態では、式１又は式２による判定の前に、線分内明画素数Ｎｗの計数を終了する前の段階でも、垂直線分が、道路標識画像構成線分候補である可能性がないと決定できる場合があることに注目して、線分内明画素数Ｎｗを計数し終わる前に、その可能性の有無を判定する。すなわち、判断対象の垂直線分の一部の画素の数（部分画素数と呼ぶことがある）をＮｐとし、それらの画素のうちの明画素の数（部分明画素数と呼ぶことがある）をＮpwとすると、当該線分内の残りの画素数（Ｎｔ−Ｎｐ）の画素が全て明画素であると仮定したときに、当該線分が道路標識画像構成線分候補であるためには、式３が満たされなければならない。
Ｎpw≧Ｎtr−(Ｎｔ−Ｎｐ) （３）

逆に式４又は式５が満たされるときに、当該垂直線分は、道路標識画像構成線分候補である可能性がないことになる。ここで式５で定義されるＮplの最小値を、候補不合格最小部分明画素数と呼ぶことがあり、単にＮplと表す場合がある。
Ｎpw＜Ｎtr−(Ｎｔ−Ｎｐ) （４）
Ｎpw≦Ｎpl＝Ｎtr−(Ｎｔ−Ｎｐ)−１ （５）

ここで、一例として、線分内総画素数Ｎｔを２４画素とする。道路幅は、画像の解像度を0.6（ｍ）とすると、道路幅はおおよそ4×0.6=14.4（ｍ）となる。比率Ｒを0.7と仮定すると、この仮定では、式１又は式２により、線分内明画素数Ｎｗは、当該垂直線分が道路標識画像構成線分候補であるためには、Ｎｗ≧Ｎtr＝２４×0.7＝16.8、すなわち、式６が満たされる必要がある。
Ｎｗ≧17 （６）
すなわち、候補適格最小画素数Ｎtrは17である。したがって、垂直線分が道路標識画像構成線分候補となるためには、画素数１７以上の明画素がその垂直線分に含まれていなければならないことになる。

更に、式５より、候補不合格最小部分明画素数Ｎplは、式７のようになる。
Ｎpl＝Ｎｐ−８ （７）
したがって、当該垂直線分が道路標識画像構成線分候補となる可能性がないのは、部分明画素数Ｎpwと部分画素数Ｎｐとの関係が式８の場合である。
Ｎpw≦Ｎpl＝Ｎｐ−８ （８）

図９は、式８の関係を満たす、部分画素数Ｎｐと候補不合格最小部分明画素数Ｎplとを対比して示す図である。図において、例えば、部分画素数Ｎｐが８の場合、その部分画素群内の明画素数が０であれば、その部分画素群を含む垂直線分は、道路標識画像構成線分候補になる可能性がないことになる。同様に、例えば、部分画素数Ｎｐが１６の場合、その部分画素群内の明画素数が８以下であれば、その部分画素群を含む垂直線分は、道路標識画像構成線分候補になる可能性がないことになる。更に、部分画素数Ｎｐが線分内総画素数の値２４に等しい場合、その線分内の明画素数が１６以下であれば、その垂直線分は、道路標識画像構成線分候補ではないことになる。したがって、処理対象の垂直線分が道路標識画像構成線分候補であるか否かを判定するために、垂直線分内の総明画素数を計数する前に、その垂直線分を順序付けられた複数の部分画素列に分割し、先頭の部分画素列に含まれた部分明画素数Ｎpwを計数し、その部分明画素数Ｎpwが、その部分画素数Ｎｐに対して図９に示す候補不合格最小部分明画素数Ｎpl以下であるか否かを判定し、もしそうであれば、当該垂直線分は、道路標識画像構成線分候補ではないと判断することができる。したがって、この場合には、残りの（Ｎｔ−Ｎｐ）の画素内の明画素数を計数してその計数値を反映して線分内明画素数Ｎｗを計数し、その線分内明画素数Ｎｗが式６に示される下限値１７以上であるか否かを判定しなくても、当該垂直線分は、道路標識画像構成線分候補ではないと判断することができ、左垂直線分判別部３５０の処理をその時点で終了することができる。

もし垂直線分内の最初の部分画素列内の部分明画素数Ｎpwが、その部分画素群の部分画素数に対して図９にて示される候補不合格最小部分明画素数Ｎplより大きい場合には、当該部分画素列だけでは道路標識画像構成線分候補になる可能性がないと判別できないので、次の部分画素列内の部分明画素数を計数し、上記第１の部分明画素数との合計により新たな部分明画素数Ｎpwを計算し、その部分明画素数Ｎpwに基づいて、図９により、当該垂直線分が道路標識画像構成線分候補である可能性が残るか否かを判定すればよい。この場合、その垂直線分が道路標識画像構成線分候補である可能性がないと判定されたときは、当該垂直線分に対する左垂直線分判別部３５０の処理をその時点で終了する。このように、処理対象の垂直線分が道路標識画像構成線分候補であるか否かの判定を、当該垂直線分を複数の部分画素群に区分し、判定対象の部分画素群を順次増やしていけば、道路標識画像構成線分候補でない垂直線分を早期に検出することができる。

以下、図８に基づいて、左垂直線分判別部３５０の処理の概略を説明する。以下の説明においても、上で仮定したように、線分内総画素数Ｎｔを２４画素とし、比率Ｒを0.7と仮定し、以上の仮定により図９の対比表が使用可能であるとする。また、以下では、処理対象の垂直画素列が２４画素からなるので、この垂直線分を３つの部分画素列に分割する場合について説明する。したがって、各部分画素列は８画素からなることになる。なお、本発明は、他の分割数の場合にも適用できることは言うまでもない。

左垂直線分判別部３５０は、線分候補検出部３００のステップＳ３０５（図６）において、センターラインベクトル上の一つの注目点の画素が選択された後に起動され、この注目点を含み、当該センターラインベクトルに垂直で当該センターラインベクトルの左側の道路領域の道路端線まで至る左垂直線分について、当該線分が道路標識画像構成線分候補であるか否かを判別する。そのために、左垂直線分判別部３５０は、図８において、まずステップＳ３５１において部分画素群番号ｎを１に設定する。つぎにステップＳ３５２において、当該左垂直線分の第ｎ部分画素群内の、明度が「１」である画素の数である部分画素群明画素数Ｎpwnを計数する。ステップＳ３５３で、部分画素群番号ｎが１であるか否かを判定し、今の仮定のように１である場合には、ステップＳ３５４において、部分明画素数Ｎpwを上記部分画素群明画素数Ｎpwnに等しくする。ステップＳ３５６において、部分画素群番号ｎが部分画素群数ｎｐに等しいか否かを判定し、今の仮定のようにｎ＝１では、そうでないので、ステップＳ３５７において、処理中の左垂直線分が道路標識画像構成線分候補となる可能性があるか否かが判定される。具体的には、部分画素数Ｎｐは上記第１部分画素群の画素数８である。図９から、上記ステップＳ３５４で決定された部分明画素数Ｎpwは、部分画素数Ｎｐ＝８に対する候補不合格最小部分明画素数Ｎpl＝０より大きいか否かにより、処理中の左垂直線分が道路標識画像構成線分候補となる可能性があるか否かが判定される。

その可能性がないと判定されたときには、左垂直線分判別部３５０は処理を終了する。その可能性があると判定されたときには、ステップＳ３５８において部分画素群番号ｎの値が１だけ増大されて値２に変更され、処理はステップＳ３５２に戻る。ステップＳ３５２では第ｎ部分画素群内の明画素の数である部分画素群明画素数Ｎpwnを計数する。その後ステップＳ３５３では、部分画素群番号ｎが１に等しいか否かが判定されるが、今の場合にはそうでないので、ステップＳ３５５において、第（ｎ−１）部分画素群までの部分画素群に対して既にステップＳ３５５の先の実行時に計算された部分明画素数Ｎpwに、ステップＳ３５２で新たに計数された部分画素群明画素数Ｎpwnが加算され、新たに部分明画素数Ｎpwを得る。ステップＳ３５６において、部分画素群番号ｎが部分画素群数ｎｐに等しいか否かを判定し、今の仮定のようにｎ＝２では、そうでないので、ステップＳ３５７において、処理中の左垂直線分が道路標識画像構成線分候補となる可能性があるか否かが判定される。具体的には第２部分画素群までの部分画素群の部分画素数Ｎｐは今の場合は仮定により１６に等しい。図９から、上記ステップＳ３５５で決定された部分明画素数Ｎpwが、部分画素数Ｎｐ＝１６に対する候補不合格最小部分明画素数Ｎpl＝８より大きいか否かにより、処理中の左垂直線分が道路標識画像構成線分候補となる可能性があるか否かが判定される。

その可能性がないと判定されたときには、左垂直線分判別部３５０は処理を終了する。その可能性があると判定されたときには、ステップＳ３５８において部分画素群番号ｎの値が１だけ増大されて値３に変更され、処理はステップＳ３５２に戻る。ステップＳ３５２では、第ｎ部分画素群内の明画素の数である部分画素群明画素数Ｎpwnを計数する。その後ステップＳ３５３では、部分画素群番号ｎが１に等しいか否かが判定されるが、今の場合には、そうでないので、ステップＳ３５５において、第（ｎ−１）部分画素群までの部分画素群に対して既にステップＳ３５５で計算された部分明画素数Ｎpwに、ステップＳ３５２で計数された部分画素群明画素数Ｎpwnが加算され、新たに部分明画素数Ｎpwを得る。ステップＳ３５６において、部分画素群番号ｎが部分画素群数ｎｐに等しいか否かを判定し、今の仮定のようにｎ＝３では、そうであるので、ステップＳ３５９において、処理中の左垂直線分が道路標識画像構成線分候補か否かが判定される。具体的には第３部分画素群までの部分画素群の部分画素数Ｎｐは今の場合は仮定により２４に等しい。図９から、上記ステップＳ３５５で決定された部分明画素数Ｎpwは、部分画素数Ｎｐ＝２４に対する候補不合格最小部分明画素数Ｎpl＝１６より大きいか否かにより、処理中の左垂直線分が道路標識画像構成線分候補か否かが判定される。

ステップＳ３５９において候補でないと判定されたときには、左垂直線分判別部３５０は処理を終了し、処理は線分候補検出部３００に戻る。候補であると判定されたときには、ステップＳ３６０において、処理中の垂直線分に関する線分候補位置データが、線分候補位置データ２５の一部として記憶装置２０（図１）に記憶される。その後、左垂直線分判別部３５０は処理を終了し、処理は線分候補検出部３００に戻る。

図１０は、線分候補位置データ２５に記憶されるデータの例を示す。上記のようにステップＳ３５９において処理中の左垂直線分が道路標識画像構成線分候補であると判定された場合には、処理中の道路の識別情報２５１と、処理中のセンターラインベクトルの識別情報２５２と、注目点Ｍの座標２５３と、道路領域の左右区別情報２５４としての、左側道路領域を示す文字「ｌ」又は対応する符号「０」とが格納される。

図６に戻り、線分候補検出部３００は、つぎに右垂直線分判別部３７０を実行する。右垂直線分判別部３７０は、ステップＳ３０５で選択された注目点Ｍを通り、センターラインベクトルに垂直で道路右側領域の道路端線に延在する右垂直線分について、左垂直線分判別部３５０と全く同じようにして、その右垂直線分が道路標識画像構成線分候補であるか否かを判定し、候補であると判定したときに、その右垂直線分に関する線分候補位置データを、線分候補位置データ２５の一部として記憶装置２０（図１）に記憶する。右垂直線分判別部３７０により記憶される線分候補位置データは、図１０における、道路領域の左右区別情報２５４として、右側道路領域を示す文字「ｒ」又は対応する符号「１」とを含んでいる点でのみ異なる。図６に戻り、右垂直線分判別部３７０の処理が終了すると、ステップＳ３０４以降が繰り返され、その後ステップＳ３０２以降が繰り返される、以上の処理が、全ての道路の全てのセンターラインベクトル上の全ての画素について繰り返される。

図１１は、人工衛星により地上を撮影して得られた実際の地表画像データで表される地表画像を示す図である。図１１に示された道路は、図４に模式的に示されたように、片側３車線を有する道路で、左下から右上に直線的に伸びている。図１１の中央付近に、二つの円でそれぞれ囲まれた二つの高架式道路標識がある。図１２は、図１１の地表画像に対して２値化部２００により２値化処理を施して得られる２値化道路領域画像データ２４が示す２値化道路領域画像である。図１２において、二つの円が示すように、二つの道路標識画像のそれぞれに関して、当該道路標識画像を構成する、センターラインベクトルに垂直な線分として、センターラインベクトルから道路端までの範囲のほとんど全ての画素が明画素である線分があり、それらの線分が線分候補検出部３００により道路標識画像構成線分候補として検出されることになる。

以上のように、本実施の形態では、広範囲にわたる道路標識画像を構成する線分の候補を地表画像から自動的に高速に検出することができる。特に、高架式道路標識は高速道路上の非常に大きな間隔で隔たって設置されている。したがった、センターライン上の多くの注目画素では、その画素を含む線分は道路標識画像を構成する線分の候補ではない。本発明において、そのような道路標識画像を構成する線分の候補ではないと早期に判別できるので、処理の高速化の効果が大きい。このように道路標識画像構成線分候補が検出された後は、その線分の周辺の画像のパターンを分析してそこに道路表記が設置されているか否かを自動的に判断させるようにすることも可能である。あるいは、検出された線分候補の近傍の画像を順次表示装置に拡大して表示させ、道路標識設置位置情報を生成しようとする者により、当該線分候補の近傍に現に高架式道路標識が設置されているか否かを目視により判定させるようにしてもよい。このようにして、候補として検出された垂直線分が道路標識を現に表すか否かを判定できた後では、情報収集車を高速道路に走行させて道路標識画像を撮影させて道路標識情報を取得するときに、現に道路標識があると判断された候補位置に、情報収集車が接近したときに、先行の車輛との車間距離を充分に保ち、かつ、走行速度を低下させるなどして、その候補位置にある道路標識の撮影を確実なものとすることができる。

以上の実施の形態では、一つのセンターラインベクトルに対する道路幅が２４ビットである場合について具体的に説明した。一つのセンターラインベクトル内で道路幅が変化する場合もある。例えばセンターラインベクトルの始点と終点における道路幅が異なる場合がある。あるいは、道路の左側と右側とでは道路領域の幅が異なることがある。このように道路存在領域の幅が変化する場合にも、本発明は適用することができる。

そのためには以下のように処理すればよい。図６の線分候補検出部３００の処理として、ステップＳ３０４と左垂直線分３５０の間で、各注目点毎に、左側の道路領域の道路幅ｗｌを決定し、道路幅ｗｌの長さの垂直線分に含まれる総画素数Ｎｔを決定し、上記の実施の形態で用いた比率Ｒを用いて最終的に部分画素数Ｎｐと候補不合格最小部分明画素数Ｎplとの間の、式８に代わる関係式を決定し、その後垂直線分を適当な複数の部分画素列に分割する分割数ｎを決定し、その後左垂直線分３５０を実行すればよい。注目点における左側道路領域の道路幅ｗｌ（ｍ）は、例えば、上記実施の形態で用いたセンターラインベクトルのセンターラインベクトルの始点と終点における道路幅を補間して決定する。その後、衛星画像の解像度をＰ（ｍ/画素）として、当該センターラインベクトル上の注目点から道路端線までの道路幅の長さの垂直線分に含まれる総画素数Ｎｔを、Ｗ／Ｐの値により決定する。この画素数Ｎｔと式１により、センターラインベクトルに垂直な線分が道路標識画像構成線分の候補であるために必要な明画素の数Ｎｗが満たすべき条件を決定する。同様に候補適格最小画素数Ｎtrを式２より決定する。その後、式５により候補不合格最小部分明画素数Ｎplと部分画素の画素数Ｎｐとの関係を決定して、式７に代わる式を決定する。その結果を利用して、センターラインベクトルに垂直な線分が道路標識画像構成線分の候補となる可能性がないための条件として、部分画素数Ｎｐと候補不合格最小部分明画素数Ｎplとの間の、式８に代わる関係式を決定する。この関係式を用いて図９と同様な部分画素数Ｎｐと候補不合格最小部分明画素数Ｎplとの対比表を決定することも可能である。

上記実施の形態では、垂直線分の総画素数Ｎｔが２４あるときに、この線分を３分割して、それぞれ８画素からなる３つの部分画素列を決定した。垂直線分の総画素数Ｎｔが２４と異なるときにも、垂直線分を適当な数の部分画素列に分割する方法を決定しておけば。例えば、実施の形態では、１つの部分画素列が８画素からなり、その長さは、衛星画像の解像度から４（ｍ）である。図４の場合には、片側の道路領域には３車線存在している。したがって、上記実施の形態では、一つの部分画素列の画素数は８ビットであり、一つの車線の幅に対応している。したがって、垂直線分の総画素数Ｎｔが２４と異なるときでも、一つの部分画素列の画素数は８ビットとし、あるいは一つの車線の幅に対応するように定めることができる。

その後は、図６において、左垂直線分３５０を図８にしたがって実行し、その後、右垂直線分を判定するが、その判定の前に、右側道路領域の道路幅が左側道路領域と異なるときには、右垂直線分判別３７０を実行する前に、上に述べたように、右側道路領域の道路幅ｗを決定し、垂直線分の総画素数Ｎｔを決定し、以下上に説明したように総画素数Ｎｔを決定し、センターラインベクトルに垂直な線分が道路標識画像構成線分の候補となる可能性がないための条件として、部分画素数Ｎｐと候補不合格最小部分明画素数Ｎplとの間の、式８に代わる関係式を決定して、その後、右垂直線分判別３７０を同様に実行すればよい。

本発明に係る画像の道路標識を認識可能な装置の一つの実施形態の概略ブロック図である。 道路の模式図である。 （ａ）は、図２に示された道路に対する道路ベクトルの例を示す図である。（ｂ）は、道路データの例を示す図である。 道路の一つのセンターラインベクトルを含む部分道路領域を模式的に示す図である。 図４に示された部分道路領域に対応する２値化部分道路領域画像を模式的に示す図である。 線分候補検出部の処理のフローチャートである。 一つのセンターラインベクトルに関して線分候補検出部で処理される左垂直線分と右垂直線分を説明するための図である。 線分候補検出部で実行される左垂直線分判別部の処理の概略フローチャートである。 部分画素数（Ｎｐ）と候補不合格最小部分明画素数（Ｎpl）とを対比して示す図である。 線分候補位置データの例を示す図である。 人工衛星により地上を撮影して得られた実際の地表画像データで表される地表画像を示す図である。 図１１の地表画像に対して２値化部により２値化処理を施して得られる２値化道路領域データが示す２値化道路領域画像である。

符号の説明

ＣＬ…センターライン、ＣＶ…センターラインベクトル、Ｅ１、Ｅ11、Ｅ12、Ｅ13、Ｅ２、Ｅ21、Ｅ22、Ｅ23…道路端線、Ｒ１、Ｒ２…高架式道路標識、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３…センターラインベクトルの始点、Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３…センターラインベクトルの終点、ｗ１、ｗ２、ｗ３…道路幅。

Claims (2)

1. 地表を上空から撮影して得られた地表画像データから、道路の少なくとも片側の領域の上空を通過するように設けられた高架式道路標識を表す道路標識画像を構成する線分の候補を検出する、道路標識画像構成線分候補の検出方法であって、
   前記地表画像データからいずれかの道路が存在する道路領域を検出する道路領域検出ステップと、
   当該道路領域のセンターライン上に当該道路の延在方向に沿って延在する一連の画素の各々について、当該画素を含み、当該センターラインから道路端が存在する領域まで達する、当該センターラインに垂直な方向に延在する、当該画素に対応する垂直線分のうち、明度が所定の閾値より高い明画素の数が、当該対応する垂直線分が前記高架式道路標識を示す道路標識画像を構成する線分を含むために必要な所定の数以上であるか否かに依存して、当該対応する垂直線分が前記道路標識画像を構成する線分の候補であるか否かを判別する判別ステップと、
   当該対応する垂直線分が前記道路標識画像を構成する線分の候補であると判別されたとき、当該垂直線分の位置を表す位置情報を記憶する記憶ステップと、
   を含み、
   前記判別ステップは、
   前記対応する垂直線分に含まれた一部の画素群に含まれた明画素の数を計数し、残りの画素が全て明画素であると仮定した場合に当該垂直線分に含まれた明画素の総数が前記所定数に達する可能性があるか否かを判定し、当該判定結果に依存して当該対応する垂直線分が前記道路標識画像を構成する線分の候補となる可能性があるか否かを判定する可能性判定ステップと、
   前記可能性判定ステップによる判定の結果、前記対応する垂直線分が前記道路標識画像を構成する線分の候補となる可能性がないと判定されたとき、当該一部の画素群以外の残りの部分画素群内の明画素の数を計数しないで、当該対応する垂直線分は前記道路標識画像を構成する線分の候補でないと判別する早期判別ステップと、を含む、
   ことを特徴とする道路標識画像構成線分候補の検出方法。
2. 地表を上空から撮影して得られた地表画像データから道路の途中に位置し、当該道路の少なくとも片側の領域の上空を横断するように設けられた高架式道路標識を表す道路標識画像を構成する線分の候補を検出する、道路標識画像構成線分候補を検出可能なプログラムであって、
   前記地表画像データからいずれかの道路が存在する道路領域を検出する道路領域検出手段と、
   当該道路領域のセンターライン上に当該道路の延在方向に沿って延在する一連の画素の各々について、当該画素を含み、当該センターラインから道路端が存在する領域まで達する、当該センターラインに垂直な方向に延在する、当該画素に対応する垂直線分のうち、明度が所定の閾値より高い画素の数が、当該対応する垂直線分が前記高架式道路標識を示す道路標識画像を構成する線分を含むために必要な所定の数以上であるか否かに依存して、当該対応する垂直線分が前記道路標識画像を構成する線分の候補であるか否かを判別する判別手段と、
   当該対応する垂直線分が前記道路標識画像を構成する線分の候補であると判別されたとき、当該垂直線分の位置を表す位置情報を記憶する記憶手段、
   としてコンピュータを機能させ、
   前記判別手段は、
   前記対応する垂直線分に含まれた一部の画素群に含まれた明画素の数を計数し、残りの画素が全て明画素であると仮定した場合に当該垂直線分に含まれた明画素の総数が前記所定数に達する可能性があるか否かを判定し、当該判定結果に依存して当該対応する垂直線分が前記道路標識画像を構成する線分の候補となる可能性があるか否かを判定する可能性判定手段と、
   前記可能性判定手段による判定の結果、前記対応する垂直線分が前記道路標識画像を構成する線分の候補となる可能性がないと判定されたとき、当該一部の画素群以外の残りの部分画素群内の明画素の数を計数しないで、当該対応する垂直線分は前記道路標識画像を構成する線分の候補でないと判別する早期判別手段と、
   としてコンピュータを機能させる、
   ことを特徴とする道路標識画像構成線分候補を検出可能なプログラム。