JP2007318355A - Imaging apparatus and lens dirt detection method - Google Patents
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Abstract
【課題】顕著なレンズ汚れのみならず、薄いレンズ汚れについても判断し、レンズ汚れの検出精度を向上させること。
【解決手段】差分画像生成部103は、画像蓄積部102から、カメラ101によって異なる時刻において撮像された複数の画像データを取得し、これらの画像データ間の差分画像データを生成する。差分画像更新部104は、前回の差分画像と今回の差分画像とを各画素について比較し、差分の大きい方の画素で今回の差分画像を更新する。差分画像の更新回数が所定回数に達した場合、最新の差分画像が汚れ判断部106へ出力される。汚れ判断部106は、この最新の差分画像に基づいて、カメラ101におけるレンズ汚れの有無を判断する。
【選択図】図3It is possible to determine not only remarkable lens contamination but also thin lens contamination, and improve detection accuracy of lens contamination.
A difference image generation unit (103) acquires a plurality of image data captured at different times by a camera (101) from an image storage unit (102), and generates difference image data between these image data. The difference image update unit 104 compares the previous difference image and the current difference image for each pixel, and updates the current difference image with the pixel having the larger difference. When the number of times the difference image has been updated reaches a predetermined number, the latest difference image is output to the dirt determination unit 106. The dirt determination unit 106 determines the presence or absence of lens dirt in the camera 101 based on the latest difference image.
[Selection] Figure 3
Description
本発明は、自動車等の車両に搭載される車載カメラシステムに適用することができる撮像装置およびレンズ汚れ検出方法に関する。 The present invention relates to an imaging apparatus and a lens dirt detection method that can be applied to an in-vehicle camera system mounted on a vehicle such as an automobile.
車両の周囲をカメラを用いて監視する装置として、カメラを自動車の後方、側方、前方等に取り付け、その車載カメラの映像をドライバーに提示することにより、安全運転を支援する車載カメラシステムが知られている。典型的な例としては、図9に示すように、自動車のリアトランク部等に、後ろ向きに車載カメラ(ここではリアビューカメラ)を設置し、図10に示すように、そこから得られる画像(リアビュー)にガイド線等を重畳してドライバーに表示することにより、ミラーを見ることなく車両後方の様子を知ることができるシステムがある。 As a device that monitors the surroundings of a vehicle using a camera, an in-vehicle camera system that supports safe driving by attaching a camera to the back, side, front, etc. of an automobile and presenting the image of the in-vehicle camera to a driver is known. It has been. As a typical example, as shown in FIG. 9, a vehicle-mounted camera (rear view camera in this case) is installed in a rear trunk portion or the like of an automobile, and an image (rear view) obtained therefrom is shown in FIG. There is a system in which the state behind the vehicle can be known without looking at the mirror by displaying a guide line or the like on the driver.
この装置に用いられるカメラは、ありとあらゆる条件下において用いられるため、レンズ面への汚れ付着は避けられない。レンズの汚れがひどくなると、外界の様子をレンズを通して写した映像が不明瞭になったり一部隠されてしまうようになるので、運転に支障を来すことになる。従って、車載カメラのレンズに付着する汚れの有無を判断し、もし汚れがある場合はドライバーに清掃を促したり、自動でレンズを洗浄する装置等を備える必要がある。 Since the camera used in this apparatus is used under all kinds of conditions, it is inevitable that dirt adheres to the lens surface. If the lens becomes very dirty, the image of the outside world taken through the lens will become indistinct or partially hidden, which will hinder driving. Therefore, it is necessary to determine the presence or absence of dirt adhering to the lens of the in-vehicle camera. If there is dirt, it is necessary to urge the driver to clean, or to provide a device for automatically washing the lens.
レンズに付着した汚れを検出する技術として、例えば、特許文献1記載のものがある。特許文献1では、車両が移動中の場合、異なるタイミングにて撮像された2つの映像に含まれる濃度値の差分を抽出し、これらを積算した映像から所定の閾値以下の部分を汚れとして検出する方法が開示されている。
図1(a)〜(c)は、特許文献1記載のレンズ汚れ検出の概要を示す図である。図1(a)および図1(b)は、車両移動中に、異なるタイミングにて撮像された2つの映像である。図1(c)は、図1(a)に含まれる濃度値と図1(b)に含まれる濃度値との差分を抽出し、これらを積算した映像である。 1A to 1C are diagrams showing an outline of lens dirt detection described in Patent Document 1. FIG. FIG. 1A and FIG. 1B are two images captured at different timings while the vehicle is moving. FIG. 1C is an image in which the difference between the density value included in FIG. 1A and the density value included in FIG. 1B is extracted and integrated.
図1(c)では、差分が少ない部分ほど映像が黒色化し、差分が大きい部分ほど白色化することがわかる。すなわち、図1(a)の画像データと図1(b)の画像データとの間の関連性が薄いほど画像データの白色化が進む。例えば、図1(a)で駐車されていた自動車が、図1(b)においていなくなっている部分においては、図1(c)の画像データの白色化が進んでいることがわかる。また、路面部分も図1(a)と図1(b)との差分は無いはずであるが、自動車という移動する物体から撮影され、かつ長時間において撮影される特質を考え合わせると、大概は他の明るさの場所の画像との差分を撮る結果となり、積算画像において差が現れるようになる。 In FIG. 1C, it can be seen that the image is blackened as the difference is small, and whitened as the difference is large. That is, as the relationship between the image data in FIG. 1A and the image data in FIG. 1B decreases, whitening of the image data proceeds. For example, it can be seen that the whitening of the image data in FIG. 1 (c) is progressing in the portion where the car parked in FIG. 1 (a) disappears in FIG. 1 (b). In addition, the road surface portion should not have a difference between Fig. 1 (a) and Fig. 1 (b), but when considering the characteristics of being taken from a moving object called an automobile and taken for a long time, As a result of taking a difference from an image of a place with other brightness, the difference appears in the integrated image.
一方、図1に示す汚れ領域は顕著な汚れであるため、入力画像の1、2のいずれにおいても最初から真っ黒に写っており、入力画像1と入力画像2の差は「無し」となる。これは、どんなタイミングで撮影されたどんな画像同士で差をとっても同じ結果になる。よって、図1(c)において、汚れ領域は、差分をとっても常に黒色である。そこで、特許文献1記載の技術は、差分画像において、濃度値が閾値以下の部分を汚れ領域として検出する。 On the other hand, since the dirt region shown in FIG. 1 is noticeable dirt, the input image 1 and 2 are all black from the beginning, and the difference between the input image 1 and the input image 2 is “None”. This gives the same result regardless of the difference between images taken at any timing. Therefore, in FIG. 1C, the dirty area is always black even if the difference is taken. Therefore, the technique described in Patent Literature 1 detects a portion having a density value equal to or less than a threshold in the difference image as a dirty region.
特許文献1は、レンズ汚れのある部分の画素では、異なるタイミングにて撮像された2つの映像に含まれる濃度値の差分がほぼ0となることを利用したものである。しかしながら、映像が薄く写る程度の軽い汚れの場合、上記の差分はほぼ0にならない。かかる場合、積算画像を採ったとしても、汚れ領域とそうでない領域との差が現れにくくなり、閾値判定による汚れ検出が困難となる。この不具合の起こる場合の具体例を図2(a)〜(c)に示す。なお、図2(c)が図2(a)と図2(b)の差分画像である点は図1と同じである。 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-228561 utilizes the fact that the difference between the density values contained in two images captured at different timings is approximately zero in the pixel where the lens is contaminated. However, the difference is not almost zero in the case of light stains that make the image appear thin. In such a case, even if the integrated image is taken, the difference between the dirty area and the other area is less likely to appear, and it is difficult to detect the dirt by threshold determination. Specific examples in the case where this problem occurs are shown in FIGS. 2C is the same as FIG. 1 in that it is a difference image between FIG. 2A and FIG. 2B.
図2(c)において、入力画像1、2のいずれにおいても、汚れ領域では、背景が透けて写っているため、入力画像1と入力画像2との差は完全に0(=黒)とはならない。よって、元から黒色であったり暗部であるものを撮影した画像との比較において、いずれの画像がレンズに付着した汚れによるものであるかを識別することは困難であり、従って、差分画像を積算することによっても、汚れ領域を検出することは困難である。 In FIG. 2 (c), the background of each of the input images 1 and 2 is seen through the smudged region, so the difference between the input image 1 and the input image 2 is completely 0 (= black). Don't be. Therefore, it is difficult to identify which image is due to dirt adhering to the lens in comparison with the image that was originally taken from black or dark areas. By doing so, it is difficult to detect the dirty area.
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、カメラ画像の一部が完全に隠されるような顕著なレンズ汚れの検出のみならず、背景が透けて写るような、程度の軽い薄いレンズ汚れについても検出することができる撮像装置およびレンズ汚れ検出方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above points, and is not only a detection of a noticeable lens stain in which a part of a camera image is completely hidden, but also a thin lens with a light degree such that the background can be seen through. An object of the present invention is to provide an imaging apparatus and a lens dirt detection method capable of detecting dirt.
本発明の撮像装置は、カメラと、前記カメラを用いて異なるタイミングで撮像された複数の画像を、対応する各画素において比較し、画素間の濃度の差分が最大となる画素を用いて1つの最大差分画像を形成する形成手段と、前記最大差分画像において濃度が閾値以下の画素を、汚れ画素と判定する判定手段と、を具備する構成を採る。 The imaging apparatus according to the present invention compares a camera and a plurality of images captured at different timings using the camera with respect to each corresponding pixel, and uses one pixel having a maximum density difference between pixels. A configuration is provided that includes a forming unit that forms a maximum difference image, and a determination unit that determines a pixel having a density equal to or lower than a threshold in the maximum difference image as a dirty pixel.
本発明によれば、顕著なレンズ汚れのみならず、薄いレンズ汚れについても判断することができ、レンズ汚れの検出精度を向上させることができる。 According to the present invention, not only significant lens contamination but also thin lens contamination can be determined, and the detection accuracy of lens contamination can be improved.
以下、本発明の実施の形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
(実施の形態1)
図3は、本発明の実施の形態1に係る撮像装置の主要な構成を示すブロック図である。
(Embodiment 1)
FIG. 3 is a block diagram showing the main configuration of the imaging apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
本実施の形態に係る撮像装置は、カメラ101、画像蓄積部102、差分画像生成部103、差分画像更新部104、差分画像保存部105、汚れ判断部106、報知部107、およびカウンタ108を備える。 The imaging apparatus according to the present embodiment includes a camera 101, an image storage unit 102, a difference image generation unit 103, a difference image update unit 104, a difference image storage unit 105, a stain determination unit 106, a notification unit 107, and a counter 108. .
本実施の形態に係る撮像装置の各部は以下の動作を行う。 Each unit of the imaging apparatus according to the present embodiment performs the following operation.
カメラ101は、自動車等の車両に設置され、当該車両の周囲を撮影し、例えば10分ごと、1時間ごと等の所定のタイミングにおいて得られた画像データを、画像蓄積部102へ出力する。なお、カメラ101による撮影自体は、ドライバー等の指示により車載カメラシステムが起動している間、継続的に行われる。 The camera 101 is installed in a vehicle such as an automobile, images the surroundings of the vehicle, and outputs image data obtained at a predetermined timing such as every 10 minutes or every hour to the image storage unit 102. Note that shooting itself by the camera 101 is continuously performed while the in-vehicle camera system is activated by an instruction from a driver or the like.
画像蓄積部102は、カメラ101から出力される画像データを、数日あるいは数ヶ月等の所定期間保存し、保存されている画像データを差分画像生成部103へ出力する。 The image storage unit 102 stores the image data output from the camera 101 for a predetermined period such as several days or months, and outputs the stored image data to the difference image generation unit 103.
差分画像生成部103は、画像蓄積部102から、カメラ101によって異なる時刻において撮像された複数の画像データを取得し、これらの画像データ間の差分である差分画像データを生成し、差分画像更新部104へ出力する。通常は、差分画像生成部103は、撮影タイミング1で得られた画像1と、撮影タイミング1の次の撮影タイミングである撮影タイミング2で得られた画像との差分画像を生成する。 The difference image generation unit 103 acquires a plurality of image data captured at different times by the camera 101 from the image storage unit 102, generates difference image data that is a difference between these image data, and generates a difference image update unit. To 104. Normally, the difference image generation unit 103 generates a difference image between the image 1 obtained at the shooting timing 1 and the image obtained at the shooting timing 2 that is the shooting timing next to the shooting timing 1.
差分画像更新部104は、差分画像生成部103で生成された、前回の差分画像(差分画像保存部105に保存されている)と今回の差分画像とを各画素について比較し、差分の大きい方の画素で今回の差分画像を更新する。更新後の差分画像は、差分画像保存部105へ出力され、差分画像保存部105において保存される。 The difference image update unit 104 compares the previous difference image (stored in the difference image storage unit 105) generated by the difference image generation unit 103 and the current difference image for each pixel, and the larger difference is obtained. The current difference image is updated with the pixels. The updated difference image is output to the difference image storage unit 105 and stored in the difference image storage unit 105.
カウンタ108は、差分画像更新部104における差分画像の更新回数を計数し、カウント値が所定回数に達した場合、その旨を差分画像更新部104へ通知する。よって、差分画像が更新されない場合は、カウンタ108のカウント値は更新されない。差分画像更新部104は、カウンタ108の通知により、差分画像の更新回数が所定回数に達したことを認識した場合、差分画像保存部105に保存されている最新の差分画像を、汚れ判断部106へ出力する。 The counter 108 counts the number of times the difference image is updated in the difference image update unit 104. When the count value reaches a predetermined number, the counter 108 notifies the difference image update unit 104 to that effect. Therefore, when the difference image is not updated, the count value of the counter 108 is not updated. When the difference image update unit 104 recognizes from the notification of the counter 108 that the number of update of the difference image has reached a predetermined number of times, the difference image update unit 104 uses the latest difference image stored in the difference image storage unit 105 as the stain determination unit 106. Output to.
汚れ判断部106は、差分画像更新部104から出力される最新の差分画像に基づいて、カメラ101におけるレンズ汚れの有無を判断し、判断結果を報知部107へ出力する。 The dirt determination unit 106 determines the presence or absence of lens dirt in the camera 101 based on the latest difference image output from the difference image update unit 104, and outputs the determination result to the notification unit 107.
報知部107は、汚れ判断部106から出力される判断結果が「汚れ有り」を示している場合、スピーカから合成音声を出力する(図示せず)等により、ユーザに汚れの存在を報知する。 When the determination result output from the dirt determination unit 106 indicates “dirty”, the notification unit 107 notifies the user of the presence of dirt, for example, by outputting synthesized speech from a speaker (not shown).
図4は、上記構成を有する本実施の形態に係る撮像装置におけるレンズ汚れ検出方法の手順の詳細を示すフロー図である。 FIG. 4 is a flowchart showing details of the procedure of the lens dirt detection method in the imaging apparatus according to the present embodiment having the above-described configuration.
まず、本実施の形態に係る撮像装置は、レンズ汚れ検知処理の開始に伴い、カウンタ108のカウント値を0に設定する(ST1010)と共に、差分画像保存部105に保存されている差分画像データをリセットし、画像を撮影する(ST1020)。 First, the imaging apparatus according to the present embodiment sets the count value of the counter 108 to 0 with the start of the lens dirt detection process (ST1010), and the difference image data stored in the difference image storage unit 105 is set. Reset and take an image (ST1020).
所定時間経過後、差分画像を生成するために再び画像を撮影し(ST1030)、今回撮影した画像2と、前回(の撮影タイミングで)撮影した画像1との差分画像を生成する(ST1040)。 After a predetermined time elapses, an image is captured again to generate a difference image (ST1030), and a difference image between image 2 captured this time and image 1 captured last time (at the previous capturing timing) is generated (ST1040).
次に、本実施の形態に係る撮像装置は、差分画像保存部105に前回の差分画像が存在するか否かを判断する(ST1050)。すなわち、ST1020で生成された差分画像が、レンズ汚れ検出処理を開始してから最初の差分画像であるか否かを判断し、最初の差分画像である場合(ST1050:NO)、何の処理も行わずにST1030の処理に戻る。逆に、保存された差分画像が存在する場合(ST1050:YES)、保存された差分画像(前回の差分画像)と今回の差分画像において、各画素について差分の大きさを比較し、前回の差分画像の画素の方が差分が大きい画素である場合、この画素で今回の差分画像の対応する画素を更新する(ST1060)。 Next, the imaging apparatus according to the present embodiment determines whether or not a previous difference image exists in difference image storage unit 105 (ST1050). That is, it is determined whether or not the difference image generated in ST1020 is the first difference image after the start of the lens dirt detection process. If it is the first difference image (ST1050: NO), no processing is performed. Return to the process of ST1030 without performing. On the other hand, when a saved difference image exists (ST1050: YES), the difference between the saved difference image (previous difference image) and the current difference image is compared for each pixel, and the previous difference is determined. If the pixel of the image is a pixel having a larger difference, the corresponding pixel of the current difference image is updated with this pixel (ST1060).
換言すれば、差分画像更新部104で最終的に得られる差分画像は、前回の差分画像と今回の差分画像において、差分の大きい方の画素を全て選択して新しい1つの画像を形成したものである。 In other words, the difference image finally obtained by the difference image update unit 104 is obtained by selecting all the pixels having the larger difference between the previous difference image and the current difference image to form a new image. is there.
本実施の形態に係る撮像装置は、ST1070において、カウンタ108のカウント値が所定値に達したか否かを判断し、達していなければカウンタに1を加え(ST1150)、ST1030に戻って処理を続ける。一方、カウント値が所定値に達していたら、ST1080に移る。 In ST1070, the imaging apparatus according to the present embodiment determines whether or not the count value of counter 108 has reached a predetermined value, and if not, adds 1 to the counter (ST1150), and returns to ST1030 for processing. to continue. On the other hand, if the count value has reached the predetermined value, the process proceeds to ST1080.
ST1080では、ST1060で最終的に得られる差分画像、すなわち差分画像保存部105に保存されている差分画像データにおいて、白色化の程度が所定値以下の画素から成る領域を抽出し、次にST1090において、この抽出領域の面積を算出する。 In ST1080, in the difference image finally obtained in ST1060, that is, in the difference image data saved in the difference image saving unit 105, an area composed of pixels having a degree of whitening equal to or less than a predetermined value is extracted, and then in ST1090. Then, the area of this extraction region is calculated.
そして、算出した面積が所定値(例えば3%〜70%)以上であるか否かを判断し(ST1100)、所定値以上であれば、この領域を汚れ領域と判断し、「汚れ有り」を示す信号を出力し(ST1120)、そうでなければ「汚れ無し」を示す信号を出力する(ST1130)。これにより、レンズ汚れ検出処理は終了する。なお、汚れを判断する所定値は、レンズ検出精度を向上するための値であれば良く、上記数値に限定されるものではない。 Then, it is determined whether or not the calculated area is equal to or greater than a predetermined value (eg, 3% to 70%) (ST1100). If the calculated area is equal to or greater than the predetermined value, this area is determined to be a dirty area, and “dirt” is determined. A signal indicating "no dirt" is output otherwise (ST1130). Thereby, the lens dirt detection process is completed. It should be noted that the predetermined value for determining the contamination is not limited to the above numerical value as long as it is a value for improving the lens detection accuracy.
次いで、本発明の原理について説明する。 Next, the principle of the present invention will be described.
発明者は、汚れが顕著でなく薄い汚れである場合でも、この領域では、異なる時刻で撮像された画像の濃度差は、全ての画素について、汚れがない箇所の画素の濃度差と比べて、普遍的に小さいという事象に着目した。換言すれば、画素レベルで過去に撮像された画像との比較を行い、過去において一度でも濃度差が大きかった画素については、その画素を保持しておき、これにより最終的な差分画像を生成する。すなわち、過去において一度でも濃度差が大きかった画素は、汚れ領域である可能性は低いと判断する。これにより、たとえ撮影対象のものが黒っぽいものだったり、暗部であったりしたとしても、画素毎に濃度差の閾値判定を行うことにより、ある程度の期間経過後には、汚れの可能性が高い汚れ画素を特定することができる。そして、これら汚れ画素からなる領域の面積が所定値を越えた場合、当該領域を汚れ領域と判断することができる。 The inventor found that the density difference between images captured at different times in this region is different from the density difference between the pixels where there is no dirt, even when the dirt is not noticeable and is light. We focused on the phenomenon of being universally small. In other words, a comparison is made with an image captured in the past at the pixel level, and a pixel having a large density difference in the past is retained, thereby generating a final difference image. . That is, it is determined that a pixel having a large density difference in the past is unlikely to be a dirty area. As a result, even if the object to be photographed is blackish or dark, by performing the threshold determination of the density difference for each pixel, a dirty pixel that is highly likely to be stained after a certain period of time has passed. Can be specified. When the area of the area composed of these dirty pixels exceeds a predetermined value, the area can be determined as a dirty area.
図5および図6は、本発明の上記原理を具体的に説明するための図である。 5 and 6 are diagrams for specifically explaining the principle of the present invention.
図5(a)〜(c)において、入力画像の例が3つ示されているが、どの画像にも右上に小さな半透明の汚れが付着している。ただし、入力画像1、入力画像2、入力画像3の順に撮影されたものとする。図5(d)は入力画像1と入力画像2の差分画像、図5(e)は入力画像2と入力画像3の差分画像である。これらの差分画像において、差が小さいほど黒色化し、差が大きいほど白色化している。図5(d)および図5(e)の2枚の差分画像のいずれにおいても、汚れが付着している領域が濃度差が小さいため黒色化している。しかし、汚れ以外の箇所、例えば路面の濃いグレーの箇所も差分が小さいため、黒色化している部分が存在する。 In FIGS. 5A to 5C, three examples of input images are shown. Small translucent stains are attached to the upper right of any image. However, it is assumed that the input image 1, the input image 2, and the input image 3 are taken in this order. FIG. 5D shows a difference image between the input image 1 and the input image 2, and FIG. 5E shows a difference image between the input image 2 and the input image 3. In these difference images, the smaller the difference is, the blacker the color is, and the larger the difference is, the whiter the color is. In both of the two difference images of FIG. 5D and FIG. 5E, the area where the dirt is attached is blackened because the density difference is small. However, a portion other than dirt, for example, a dark gray portion on the road surface, also has a blackened portion because the difference is small.
図6(a)は、図5(d)および図5(e)の2枚の差分画像において、それぞれの画素で、差分値の最大値をとって生成した差分画像である。これは、具体的には、差分画像保存部105に保存される画像である。この差分画像を見ると、汚れ領域はやはり黒色化しているが、それでも元が薄い汚れのため、背景が透けて見えている。よって、図6(a)においては、まだまだ全体的に黒色化しているため、周囲と比較して汚れ領域は明確でない。 FIG. 6A is a difference image generated by taking the maximum difference value at each pixel in the two difference images of FIG. 5D and FIG. 5E. Specifically, this is an image stored in the difference image storage unit 105. Looking at this difference image, the smudged area is still black, but the background is still visible because it is still lightly smudged. Therefore, in FIG. 6A, since the entire area is blackened, the smudge area is not clear as compared with the surrounding area.
ところが、図6(b)に示すように、時間経過に伴い、路面の濃いグレーの箇所は、いずれ明るい路面画像が入力されることにより、これらの箇所の画素の濃度差は大きくなり、白色化することが予想される。よって、順次更新され、常に濃度差が最大の画素から構成される差分画像においては、薄い汚れであっても、周囲との違いが明確となる。そこで、図6(c)に示すように、最終的に閾値判定を用いて2値化することにより、汚れ領域を判定することができる。 However, as shown in FIG. 6 (b), with the passage of time, the dark gray portions of the road surface will eventually become brighter because the brighter road surface image will be input, and the density difference between the pixels in these portions will increase. Is expected to. Therefore, in a differential image that is sequentially updated and is composed of pixels that always have the largest density difference, even if it is a light stain, the difference from the surroundings becomes clear. Therefore, as shown in FIG. 6C, the dirt region can be determined by finally binarizing using threshold determination.
図7は、時間経過と共に差分画像の最大値が変化する様子を説明するための図である。ここで、図7(b)〜(e)は、図7(a)におけるラインL1上の各画素の濃度をグラフ化したものである。 FIG. 7 is a diagram for explaining how the maximum value of the difference image changes over time. Here, FIGS. 7B to 7E are graphs showing the density of each pixel on the line L1 in FIG. 7A.
図7(b)〜(e)において、上段の破線は差分画像の理論上の濃度の最大値、すなわち、完全に白色化している場合の濃度を示している。また、中段の一点鎖線は汚れか否かを判断する閾値を示している。 7B to 7E, the upper broken line indicates the maximum theoretical density value of the difference image, that is, the density when the image is completely whitened. In addition, the one-dot chain line in the middle indicates a threshold for determining whether or not it is dirty.
このように、時間経過に伴い、汚れ領域と、汚れ以外の領域、の傾向の違いがはっきりと現れ、所定時間経過後では、閾値判定が容易となることがわかる。 Thus, it can be seen that the difference in tendency between the dirty region and the region other than the stain clearly appears with the passage of time, and the threshold value determination becomes easy after the predetermined time has elapsed.
このように、本実施の形態によれば、車載カメラシステム等において、異なるタイミングで撮影された複数の画像を、画素レベルで比較し、差分が最大となる画素によって構成される画像を用いて、レンズ汚れを検出する。これにより、顕著なレンズ汚れのみならず、薄いレンズ汚れについても判断することができ、レンズ汚れの検出精度を向上させることができる。 As described above, according to the present embodiment, in an in-vehicle camera system or the like, a plurality of images taken at different timings are compared at a pixel level, and an image constituted by pixels with the largest difference is used. Detect lens dirt. As a result, not only significant lens contamination but also thin lens contamination can be determined, and the detection accuracy of lens contamination can be improved.
なお、本実施の形態では、各画素の濃度差に基づいてレンズ汚れを検出する構成を例にとって説明したが、濃度差の代わりに輝度差を用いても良いし、濃度あるいは輝度の代わりに階調という用語を用いても良い。 In the present embodiment, the configuration in which lens contamination is detected based on the density difference of each pixel has been described as an example. However, a luminance difference may be used instead of the density difference, and a gradation level may be used instead of density or luminance. The term key may be used.
また、本実施の形態では、カウンタ108を用いて差分画像の更新回数を計数し、この回数が所定値に至った場合にはじめて差分画像において閾値以上の領域があるか否かを判断する構成を例にとって説明したが、差分画像が更新される度ごとに、閾値以上の領域があるか否かを判断する構成としても良い。 In the present embodiment, the counter 108 is used to count the number of times the difference image is updated, and only when the number reaches the predetermined value, it is determined whether or not there is an area greater than or equal to the threshold value in the difference image. Although described as an example, it may be configured to determine whether or not there is an area equal to or greater than the threshold every time the difference image is updated.
また、本実施の形態では、画像蓄積部102に蓄積される画像データが、10分ごと、1時間ごと等の所定のタイミングにおいて撮影された定期的なデータである場合を例にとって説明したが、必ずしも定期的である必要はなく、例えば、車両が移動を開始した時点、移動を終了した時点において必ず画像データを画像蓄積部102に保存するような構成としても良い。 In the present embodiment, the case where the image data stored in the image storage unit 102 is periodic data taken at a predetermined timing such as every 10 minutes or every hour has been described as an example. For example, it may be configured such that image data is always stored in the image storage unit 102 when the vehicle starts moving and when the vehicle ends moving.
また、本実施の形態では、カウンタ108において、差分画像が更新されない場合はカウント値も更新されない構成を例にとって説明したが、カウンタ108は、前回の差分画像と今回の差分画像との画素毎の比較が行われた回数を計数するような構成としても良い。すなわち、かかる構成においては、差分画像が更新されない場合もカウント値が更新される。 Further, in the present embodiment, the counter 108 has been described with an example in which the count value is not updated when the difference image is not updated. However, the counter 108 is different for each pixel of the previous difference image and the current difference image. It is good also as a structure which counts the frequency | count that the comparison was performed. That is, in such a configuration, the count value is updated even when the difference image is not updated.
(実施の形態2)
本発明の実施の形態1では、前回撮影の画像と今回撮影の画像との差分画像を毎撮影タイミングにおいて生成する構成を例にとって説明したが、画素レベルで最大差分を有する差分画像を生成するという目的だけからすれば、差分画像を毎撮影タイミングにおいて生成することは必ずしも必要でなく、また、差分画像を生成すること自体も必須ではない。例えば、所定期間、複数の撮影画像を保存しておき、これら複数の画像を一度に相互に比較することにより、直接、画素レベルで最大差分となる差分画像(以下、最大差分画像)を生成するような構成としても良い。
(Embodiment 2)
In the first embodiment of the present invention, the configuration in which the difference image between the previously captured image and the current captured image is generated at each capturing timing has been described as an example. However, the difference image having the maximum difference at the pixel level is generated. For the purpose alone, it is not always necessary to generate a difference image at every photographing timing, and it is not essential to generate a difference image itself. For example, a plurality of captured images are stored for a predetermined period, and the plurality of images are compared with each other at a time to directly generate a difference image (hereinafter referred to as a maximum difference image) having a maximum difference at the pixel level. It is good also as such a structure.
図8は、本実施の形態に係る撮像装置の主要な構成を示すブロック図である。なお、この撮像装置は、実施の形態1に示した撮像装置と同様の基本的構成を有しており、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。また、基本動作は同一であるが詳細な点で違いがある構成要素には、同一の番号にアルファベットの小文字を付した符号を付して区別し、適宜説明を加える。 FIG. 8 is a block diagram illustrating a main configuration of the imaging apparatus according to the present embodiment. This imaging apparatus has the same basic configuration as that of the imaging apparatus shown in Embodiment 1, and the same components are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted. In addition, components having the same basic operation but different in detail are distinguished by attaching the same reference numerals with alphabetic lowercase letters to the same numbers, and will be appropriately described.
本実施の形態に係る撮像装置は、カウンタ201および最大差分画像生成部202を備える点が実施の形態1に示した撮像装置と異なる。 The imaging apparatus according to the present embodiment is different from the imaging apparatus shown in Embodiment 1 in that it includes a counter 201 and a maximum difference image generation unit 202.
カウンタ201は、差分画像生成部103で生成された差分画像の生成枚数を計数し、最大差分画像生成部202へ出力する。 The counter 201 counts the number of generated difference images generated by the difference image generation unit 103 and outputs it to the maximum difference image generation unit 202.
最大差分画像生成部202は、カウンタ201から通知されたカウント値が所定値に達した場合、差分画像生成部103で生成された複数の差分画像データに対して、画素レベルで濃度差が最大となる画素を選択し、選択した画素によって最大差分画像を生成し、汚れ判断部106aへ出力する。この最大差分画像は、実施の形態1における更新後の差分画像に相当するものである。 When the count value notified from the counter 201 reaches a predetermined value, the maximum difference image generation unit 202 has a maximum density difference at the pixel level with respect to a plurality of difference image data generated by the difference image generation unit 103. Is selected, a maximum difference image is generated by the selected pixel, and is output to the dirt determination unit 106a. This maximum difference image corresponds to the updated difference image in the first embodiment.
汚れ判断部106aは、最大差分画像生成部202で生成された最大差分画像に基づいて、カメラ101におけるレンズ汚れの有無を判断し、判断結果を報知部107へ出力する。 The dirt determination unit 106 a determines the presence or absence of lens dirt in the camera 101 based on the maximum difference image generated by the maximum difference image generation unit 202, and outputs the determination result to the notification unit 107.
このように、本実施の形態によっても、顕著なレンズ汚れのみならず、薄いレンズ汚れについても判断することができ、レンズ汚れの検出精度を向上させることができる。 As described above, according to the present embodiment, not only significant lens contamination but also thin lens contamination can be determined, and the detection accuracy of lens contamination can be improved.
以上、本発明の各実施の形態について説明した。 The embodiments of the present invention have been described above.
なお、本発明に係る撮像装置およびレンズ汚れ検出方法は、上記各実施の形態に限定されず、種々変更して実施することが可能である。 Note that the imaging apparatus and the lens dirt detection method according to the present invention are not limited to the above embodiments, and can be implemented with various modifications.
また、本発明に係る撮像装置およびレンズ汚れ検出方法は、自動車等の車両に搭載される車載カメラに利用可能であり、これにより上記と同様の作用効果を有する車載カメラを提供することができる。 In addition, the imaging apparatus and the lens dirt detection method according to the present invention can be used for an in-vehicle camera mounted on a vehicle such as an automobile, thereby providing an in-vehicle camera having the same effects as described above.
また、ここでは、本発明をハードウェアで構成する場合を例にとって説明したが、本発明をソフトウェアで実現することも可能である。例えば、本発明に係るレンズ汚れ検出方法のアルゴリズムをプログラミング言語によって記述し、このプログラムをメモリに記憶しておいて情報処理手段によって実行させることにより、本発明に係る撮像装置と同様の機能を実現することができる。 Further, here, the case where the present invention is configured by hardware has been described as an example, but the present invention can also be realized by software. For example, a function similar to that of the imaging apparatus according to the present invention is realized by describing an algorithm of the lens dirt detection method according to the present invention in a programming language, storing the program in a memory, and causing the information processing means to execute the algorithm. can do.
本発明に係る撮像装置およびレンズ汚れ検出方法は、自動車等の車両に搭載される車載カメラシステム等の用途に適用することができる。 The imaging device and the lens dirt detection method according to the present invention can be applied to uses such as an in-vehicle camera system mounted on a vehicle such as an automobile.
101 カメラ
102 画像蓄積部
103 差分画像生成部
104 差分画像更新部
105 差分画像保存部
106 汚れ判断部
107 報知部
108 カウンタ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 101 Camera 102 Image storage part 103 Difference image generation part 104 Difference image update part 105 Difference image preservation | save part 106 Dirt judgment part 107 Notification part 108 Counter
Claims (4)
前記カメラを用いて異なるタイミングで撮像された複数の画像を、対応する各画素において比較し、画素間の濃度の差分が最大となる画素を用いて1つの最大差分画像を形成する形成手段と、
前記最大差分画像において濃度が閾値以下の画素を、汚れ画素と判定する判定手段と、
を具備する撮像装置。 A camera,
Forming means for comparing a plurality of images captured at different timings using the camera at each corresponding pixel, and forming one maximum difference image using a pixel having a maximum density difference between pixels;
Determination means for determining a pixel having a density equal to or lower than a threshold in the maximum difference image as a dirty pixel;
An imaging apparatus comprising:
前記カメラを用いて連続したタイミングで撮像された2枚の画像から差分画像を生成する生成手段と、
前記生成手段によって生成された2枚の差分画像を比較し、画素間の濃度の差分が最大となる方の画素を用いて差分画像を更新する更新手段と、
更新回数または経過時間が所定値に達した場合、更新された前記差分画像を、前記最大差分画像として出力する出力手段と、
を具備する請求項1記載の撮像装置。 The forming means includes
Generating means for generating a difference image from two images captured at successive timings using the camera;
An update unit that compares the two difference images generated by the generation unit, and updates the difference image using a pixel having a maximum density difference between the pixels;
Output means for outputting the updated difference image as the maximum difference image when the number of updates or the elapsed time reaches a predetermined value;
The imaging apparatus according to claim 1, further comprising:
請求項1記載の撮像装置。 If the area of the area consisting of pixels determined to be dirty pixels is greater than or equal to a predetermined value, it is determined that the camera is dirty.
The imaging device according to claim 1.
前記最大差分画像において濃度が閾値以下の画素を、汚れ画素と判定するステップと、
を具備するレンズ汚れ検出方法。 Comparing a plurality of images picked up at different timings in corresponding pixels, and forming one maximum difference image using a pixel having a maximum density difference between the pixels;
Determining a pixel having a density equal to or lower than a threshold in the maximum difference image as a dirty pixel;
A lens dirt detection method comprising:
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