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公開番号2024098440
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-07-23
出願番号2023001974
出願日2023-01-10
発明の名称画像処理装置
出願人株式会社東芝
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G01S 17/89 20200101AFI20240716BHJP(測定;試験)
要約【課題】三次元データを効率よく処理する画像処理装置及び画像処理システムを提供する。
【解決手段】画像処理システムにおいて、画像処理装置1は、物体に光を投光するとともに、物体で反射された光を受光する光検出部2と、光検出部の出力信号に基づいて、物体の反射光強度又は環境光強度の少なくとも一方を含む光強度データを検出する光強度検出部3と、光強度データに基づいて二次元画像を生成する二次元画像生成部4と、二次元画像に含まれる物体を認識する物体認識部5と、光検出部の出力信号に基づいて、物体の距離を検出して三次元データを生成する距離検出部6と、物体認識部の認識結果と距離検出部で検出された物体の距離とに基づいて、三次元データを1以上のクラスタに分類するクラスタリング部7と、を備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
物体で反射された光の受光信号に基づいて、前記物体の反射光強度又は環境光強度の少なくとも一方を含む光強度データを検出する光強度検出部と、
前記光強度データに基づいて二次元画像を生成する二次元画像生成部と、
前記二次元画像に含まれる前記物体を認識する物体認識部と、
前記受光信号に基づいて、前記物体の距離を検出して三次元データを生成する距離検出部と、
前記物体認識部の認識結果と前記距離検出部で検出された前記物体の距離とに基づいて、前記三次元データを１以上のクラスタに分類するクラスタリング部と、を備える、
画像処理装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記物体認識部で認識された前記物体に基づいて、前記二次元画像を１以上のセグメントに分類するセグメンテーション部を備え、
前記クラスタリング部は、前記１以上のセグメントに対応づけて前記三次元データを前記１以上のクラスタに分類する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記セグメンテーション部は、前記物体認識部で認識された前記物体ごとに別々の前記セグメントに分類する、
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記光強度検出部で検出された前記光強度データに対して、前記三次元データに基づいてコントラスト情報を付与するコントラスト付与部を備え、
前記二次元画像生成部は、前記コントラスト情報が付与された前記光強度データに基づいて前記二次元画像を生成する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記コントラスト付与部は、前記二次元画像に含まれる前記物体のコントラストが強調されるように前記コントラスト情報を前記光強度データに付与する、
請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
それぞれ異なる時間に生成された複数の前記三次元データ同士の差分により、移動体を検出する差分検出部を備え、
前記コントラスト付与部は、前記差分検出部で検出された前記移動体に該当する前記二次元画像の画素領域のコントラストが強調されるように前記コントラスト情報を前記光強度データに付与する、
請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記コントラスト付与部は、前記二次元画像の移動体が存在する部分領域が白系統のコントラストに調整され、前記移動体が存在しない部分領域が黒系統のコントラストに調整されるように、前記コントラスト情報を前記光強度データに付与する、
請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記物体認識部で認識された前記物体に基づいて、前記三次元データに含まれる前記物体に対応する点群以外の点群をノイズとして除去するノイズ除去部を備え、
前記クラスタリング部は、前記ノイズ除去部でノイズが除去された前記三次元データを前記１以上のクラスタに分類する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記ノイズ除去部は、前記三次元データを構成する点群から、前記物体認識部で認識された前記物体の点群以外の点群を除去する、
請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
それぞれ異なる時間に生成された複数の前記三次元データ同士の差分により、移動体を検出する差分検出部を備え、
前記クラスタリング部は、前記物体認識部の認識結果と前記距離検出部で検出された前記物体の距離とに基づいて、前記差分検出部で検出された前記移動体ごとに別々のクラスタに分類する、
請求項１に記載の画像処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の一実施形態は、画像処理装置に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
LiDAR（Light Detection & Ranging）技術の進化により、二次元画像と同様に、三次元データの認識及び分類技術の重要性が今後ますます高まることが予想される。
【０００３】
しかしながら、奥行情報が加わることにより計算量が増加して処理が煩雑化し、また、三次元データの学習データの不足により、二次元画像と比べて三次元データを効率的に処理できないのが実情である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特表２０２１－５１１５５６号公報
国際公開第２０２０／１７９０６５号
特開２０２１－０９９６９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本発明の一実施形態では、三次元データを効率よく処理可能な画像処理装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明の一実施形態によれば、物体で反射された光の受光信号に基づいて、前記物体の反射光強度又は環境光強度の少なくとも一方を含む光強度データを検出する光強度検出部と、
前記光強度データに基づいて二次元画像を生成する二次元画像生成部と、
前記二次元画像に含まれる前記物体を認識する物体認識部と、
前記受光信号に基づいて、前記物体の距離を検出して三次元データを生成する距離検出部と、
前記物体認識部の認識結果と前記距離検出部で検出された前記物体の距離とに基づいて、前記三次元データを１以上のクラスタに分類するクラスタリング部と、を備える、
画像処理装置が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
第１の実施形態に係る画像処理装置を備える画像処理システムのブロック図。
第１の実施形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図。
光検出部が物体に投光する光を走査する様子を模式的に示す図。
光検出部の１画素分の受光部の概略構成を示すブロック図。
距離検出部で物体の距離を検出する手法を説明する図。
距離検出部で生成される三次元データの一例を示す図。
反射光強度の検出を説明する図。
反射光強度に基づいて生成される二次元画像の一例を示す図。
環境光強度の検出を説明する図。
環境光強度に基づいて生成される二次元画像の一例を示す図。
（ａ）と（ｂ）は図１の画像処理装置で生成される二次元画像と三次元データの例を示す図。
第２の実施形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図。
第１の実施形態の第１変形例に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図。
（ａ）、（ｂ）、（ｃ）及び（ｄ）は図１２の画像処理装置で生成される画像の一例を示す図。
第３の実施形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図。
（ａ）、（ｂ）、（ｃ）及び（ｄ）は図１５の画像処理装置で生成される画像の一例を示す図。
第４の実施形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図。
図１７の一変形例に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図。
第５の実施形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して、画像処理装置の実施形態について説明する。以下では、画像処理装置の主要な構成部分を中心に説明するが、画像処理装置には、図示又は説明されていない構成部分や機能が存在しうる。以下の説明は、図示又は説明されていない構成部分や機能を除外するものではない。
【０００９】
（第１の実施形態）
図１は第１の実施形態に係る画像処理装置１を備える画像処理システム１０のブロック図である。図１の画像処理システム１０は、投光部１８と、光検出部２と、画像処理装置１とを備える。
【００１０】
投光部１８は、光源ユニット１１と光走査部１９を有する。光源ユニット１１は、間欠的に光パルス信号を発光する。光源ユニット１１は線状又は面状に複数の光パルス信号を発光する。
（【００１１】以降は省略されています）

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