JP2014110028A - 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】駐車マスに車両が駐車しているか否かを撮像画像データに基づいて良好に判定可能とする。
【解決手段】画像入力部により、少なくとも第１の方向に延びる第１の側線および第２の側線で区画される駐車マス部分の撮像画像データを入力する。画像処理部により、撮像画像データに対してエッジ抽出処理を施してエッジ画像データを生成する。駐車判定部により、エッジ画像データに基づいて第１の方向に直交する第２の方向の各位置における駐車マスに対応した第１の方向部分のエッジ画素の積算値を求め、その各位置の積算値に基づいて駐車マスに車両が駐車しているか否かを判定する。
【選択図】図１

Description

本技術は、画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関し、特に、撮像画像データに基づいて駐車マスに車両が駐車しているか否かを判定するための処理を行う画像処理装置等に関する。

図２０は、高速道路のサービスエリア、パーキングエリアのような駐車場の撮像画像の一例を示している。図示のように、駐車場は、複数の駐車レーンおよび駐車レーン間の通路からなっている。このような駐車場において、駐車レーン毎に車両の混雑度を算出し、駐車場全体の混雑度を算出することが考えられる。

駐車レーン毎に車両の混雑度を算出するために、駐車マスごとに車両の駐車を検出することが必要となる。例えば、駐車マス毎に物理的なセンサを設置する方法が考えられる。しかし、この方法は、センサの設置数が多くなりすぎて適さない。

駐車マスごとの車両の駐車を、一般的な画像処理である背景差分の手法を用いて検出する方法が考えられる（例えば、特許文献１参照）。しかし、高速道路のサービスエリア、パーキングエリアのような駐車場では、常に車両の出入りが激しく、トイレや店舗に近い駐車マスでは車両が停まっていない時間が極端に短い。そのため、この方法で、駐車を検出することは難しい。

特開平１０−０４９６６２号公報

本技術の目的は、駐車マスに車両が駐車しているか否かを撮像画像データに基づいて良好に判定可能とすることにある。

本技術の概念は、
少なくとも第１の方向に延びる第１の側線および第２の側線で区画される駐車マス部分の撮像画像データを入力する画像入力部と、
上記撮像画像データに対してエッジ抽出処理を施してエッジ画像データを生成する画像処理部と、
上記エッジ画像データに基づいて上記第１の方向に直交する第２の方向の各位置における上記駐車マスに対応した上記第１の方向部分のエッジ画素の積算値を求め、該求められた上記第２の方向の各位置の積算値に基づいて上記駐車マスに車両が駐車しているか否かを判定する駐車判定部とを備える
画像処理装置にある。

本技術において、画像入力部により、少なくとも第１の方向に延びる第１の側線および第２の側線で区画される駐車マス部分の撮像画像データが入力される。画像処理部により、撮像画像データに対してエッジ抽出処理が施されてエッジ画像データが生成される。そして、駐車判定部により、エッジ画像データに基づいて、駐車マスに車両が駐車しているか否かが判定される。この場合、エッジ画像データに基づいて第１の方向に直交する第２の方向の各位置における駐車マスに対応した第１の方向部分のエッジ画素の積算値が求められ、その積算値に基づいて駐車マスに車両が駐車しているか否かが判定される。

この場合、例えば、エッジ画像データに対して遠近感のかかっている画像を真上から見た画像に変換する射影変換処理を施す射影変換処理部をさらに備え、駐車判定部は、射影変換処理が施されたエッジ画像データに基づいて第２の方向の各位置における積算値を求める、ようにされてもよい。このようにエッジ画像データに射影変換が施されることで、第２の方向の各位置における積算値を求める処理が容易となる。

また、この場合、例えば、駐車マスは、第１の側線および上記第２の側線と共に、入口側とは反対側に存在する第２の方向に延びる底線で区画され、駐車マスに対応した第１の方向部分は、駐車マスの入口から底線の手前までの範囲に設定されてもよい。このように駐車マスに対応した第１の方向部分の範囲が設定されることで、底線部分で生成されるエッジ画素の影響を抑制できる。

このように本技術においては、撮像画像データに対してエッジ抽出処理を施して生成されたエッジ画像データに基づいて駐車マスに車両が駐車しているか否かを判定するものである。そのため、駐車マスに車両が駐車しているか否かの判定を良好に行うことができる。

なお、本技術において、画像処理部は、撮像画像データに対してエッジ抽出処理を施してエッジ強度画像データを生成するエッジ抽出部と、このエッジ強度画像データに対して量子化処理を施してエッジ画像データを生成する量子化部と、このエッジ画像データに対して連結性のあるエッジ画素領域を同一の領域と見なし、同一領域のエッジ画素には同じラベル番号を付与する処理を施してラベリング画像データを生成するエッジラベリング部と、このラベリング画像データに基づいて同じラベル番号が付与されたエッジ画素領域に対して外接矩形を与える処理を施して矩形オブジェクトを生成する第１の矩形オブジェクト化部と、エッジ画像データに対して、ラベリング画像データおよび矩形オブジェクトに基づいて、連結する画素数の少ないエッジ画素領域と共に、縦幅および横幅の小さな矩形オブジェクト内のエッジ画素領域をノイズとして除去する処理を施して出力エッジ画像データを生成する第１の微小オブジェクト除去部とを有する、ようにされてもよい。このような構成により、エッジ画像データのノイズを少なくでき、駐車マスに車両が駐車しているか否かの判定の精度を高めることが可能となる。

また、この場合、例えば、第１の微小オブジェクト除去部は、さらに、ラベリング画像データに対して、ラベリング画像データおよび矩形オブジェクトに基づいて、連結する画素数の少ないエッジ画素領域と共に、縦幅および横幅の小さな矩形オブジェクト内のエッジ画素領域をノイズとして除去する処理を施して出力ラベリング画像データを生成し、第１の微小オブジェクト除去部から出力されるエッジ画像データおよびラベリング画像データに対して遠近感のかかっている画像を真上から見た画像に変換する射影変換処理を施す射影変換部をさらに備え、駐車判定部は、射影変換部から出力されるラベリング画像データに基づいて、同じラベル番号が付与されたエッジ画素領域に対して外接矩形を与えて矩形オブジェクトを生成する第２の矩形オブジェクト化部と、射影変換部から出力されるエッジ画像データに対して、ラベリング画像データおよび矩形オブジェクトに基づいて、所定値以上のエッジ強度を含まないエッジ画素領域と共に、第２の方向の幅が所定値より狭い矩形オブジェクト内のエッジ画素領域をノイズとして除去する処理を施して出力エッジ画像データを生成する第２の微小オブジェクト除去部とを有し、第２の微小オブジェクト除去部から出力されるエッジ画像データに基づいて第２の方向の各位置における積算値を求める、ようにされてもよい。

また、本技術において、例えば、駐車マスが第２の方向に複数連続して設けられて駐車レーンが構成されており、この複数の駐車マスに対する駐車判定部の判定結果に基づいて駐車レーン上の車両の混雑度を算出する駐車レーン混雑度算出部をさらに備える、ようにされてもよい。駐車マスに車両が駐車しているか否かの判定を良好に行うことができることから、駐車レーン上の車両の混雑度の算出も良好に行うことができる。

この場合、例えば、駐車レーンは、前レーンと後レーンの２重レーン構造とされており、駐車判定部は、前レーンの各駐車マスに関しては、エッジ画像データに基づいて第１の方向に直交する第２の方向の各位置における駐車マスに対応した第１の方向部分のエッジ画素の積算値を求め、該求められた各位置の積算値に基づいて駐車マスに車両が駐車しているか否かを判定し、後レーンの各駐車マスに関しては、エッジ画像データに基づいて第１の方向に直交する第２の方向の各位置における駐車マスに対応した第１の方向部分のエッジ画素の積算値を第１の積算値として求め、エッジ画像データに基づいて第２の方向の各位置における駐車マスの入口に対応した第１の方向および第２の方向の双方に直交した第３の方向部分のエッジ画素の積算値を第２の積算値として求め、この求められた各位置の第１および第２の積算値に基づいて駐車マスに車両が駐車しているか否かを判定する、ようにされてもよい。前レーンに駐車している車両に影響される後レーンの各駐車マスに関しては、第３の方向部分のエッジ画素の積算値である第２の積算値も含めて駐車マスに車車両が駐車しているか否かの判定を行うものであり、判定精度を高めることが可能となる。

そして、この場合、例えば、エッジ画像データに対して遠近感のかかっている画像を真上から見た画像に変換する射影変換処理を施す射影変換部をさらに備え、駐車判定部は、第２の積算値を除き、射影変換処理が施されたエッジ画像データに基づいて積算値を求める、ようにされてもよい。このようにエッジ画像データに射影変換が施されることで、第２の方向の各位置における積算値を求める処理が容易となる。

本技術によれば、駐車マスに車両が駐車しているか否かを撮像画像データに基づいて良好に判定できる。

実施の形態としての画像処理装置の構成例を示すブロック図である。 駐車レーンの構造を説明するための図である。 前レーンと後レーンの２重レーン構造の駐車レーンを説明するための図である。 駐車レーン情報設定部における駐車レーン情報（前レーン、後レーンの４隅の位置情報）の設定を説明するための図である。 画像処理部の詳細な構成例を示すブロック図である。 エッジラベリング部における処理を説明するための図である。 撮像画像に対するエッジ強度画像、エッジ画像およびラベリング画像のイメージを示す図である。 矩形オブジェクト化部で生成される矩形オブジェクトの一例を示す図である。 射影変換部による前レーンの射影変換例を示す図である。 射影変換部による後レーンの射影変換例を示す図である。 二重構造の駐車レーンに車両が駐車している場合の画像例（部分）を示す図である。 駐車レーン車両候補算出部におけるノイズ除去処理部の構成例を示すブロック図である。 Ａ方向にエッジ画素を積算して前レーンの車両候補区間を求めることを説明するための図である。 Ｂ方向にエッジ画素を積算して後レーンの車両候補区間を求めることを説明するための図である。 Ｃ方向にエッジ画素を積算して後レーンの車両候補区間を求めることを説明するための図である。 駐車レーン（前レーン、後レーン）の各駐車マスと、駐車レーン車両候補算出部で求められる車両候補と、正規化された車両候補との対応関係の一例を示す図である。 駐車レーン間の通路の混雑状況をも加味して駐車場全体の混雑度を求める場合における画像処理装置の構成例を示すブロック図である。 情報提供システムの構成例を示すブロック図である。 画像処理装置の一連の処理を実行するプログラムがインストールされるコンピュータの構成例を示すブロック図である。 高速道路のサービスエリア、パーキングエリアのような駐車場の撮像画像の一例を示す図である。

以下、発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」とする）について説明する。なお、説明を以下の順序で行う。
１．実施の形態
２．変形例

＜１．実施の形態＞
［画像処理装置の構成例］
図１は、実施の形態としての画像処理装置１００の構成例を示している。この画像処理装置１００は、駐車レーン情報設定部１０１と、画像入力部１０３と、画像処理部１０４と、射影変換部１０５を有している。また、この画像処理装置１００は、駐車レーン車両候補算出部１０６と、駐車レーン混雑度算出部１０７と、駐車場混雑度算出部１０９と、」混雑度メタデータ配信部１１０を有している。

画像入力部１０３は、高速道路のサービスエリアなどの駐車場の撮像画像データを入力する。この撮像画像データは、例えば、駐車場に隣接した建造物の比較的高い位置に接地されたカメラにより撮像されて取得される。なお、画像入力部１０３は、カメラ自体であってもよい。この場合の撮像画像は、遠近感（パース）のかかっている画像となる。

駐車場には、所定数の駐車レーンが存在する。図２は、駐車レーン１０の構造例を示している。駐車レーン１０には、駐車マス１１が複数連続して設けられている。ここで、駐車マス１１は、１台の車両が駐車可能な領域を意味する。駐車マス１１は、第１の方向に延びる２つの側線１２，１２と、入口とは反対側に存在する、第１の方向に直交する第２の方向に延びる底線１３で区画されている。駐車レーン１０は、駐車マス１１が第２の方向に複数連続して設けられた構成となっている。なお、側線１２は、必ずしも１本の線ではなく、Ｕ字型に２本線がひかれている場合もある。

なお、駐車マス１１が２つの側線１２，１２のみで区画されている場合、あるいは、駐車マス１１が２つの側線１２，１２、底線１３と共に、入口側に存在する第２の方向に延びる入口線（図２には図示せず）で区画されている場合などもある。

サービスエリアなどの駐車場では、図３に示すような駐車レーン１０Ｄが複数配置されていることが多い。この駐車レーン１０Ｄは、前レーンと後レーンの２重レーン構造となっている。詳細説明は省略するが、各レーンの構造は、上述の駐車レーン１０（図２参照）と同様である。なお、前レーンはカメラに近い側のレーンであり、後レーンはカメラに遠い側のレーンである。この実施の形態においては、この駐車レーン１０Ｄが、駐車場に複数配置されているものとする。

図１に戻って、駐車レーン情報設定部１０１は、例えば、ユーザの駐車レーン情報の設定操作に応じて、駐車レーン１０Ｄの位置・範囲、可能駐車台数などの駐車レーン情報を設定する。そして、駐車レーン情報設定部１０１は、設定された駐車レーン情報を、射影変換部１０５、駐車レーン車両候補算出部１０６および駐車レーン混雑度算出部１０７に供給する。

駐車レーン情報設定部１０１は、例えば、駐車レーン１０Ｄに関して、前レーンと後レーンの位置・範囲をそれぞれ別個に設定する。例えば、ユーザは、モニタ（図１には図示せず）上に表示されている駐車場の撮像画像上で、前レーンの四隅（図４(ａ)の二重丸参照）にカーソルを位置させてマウスをクリックすることで、前レーンの四隅の位置座標を入力し、前レーンの位置・範囲の設定操作を行う。同様に、ユーザは、モニタ上に表示されている駐車場の撮像画像上で、後レーンの四隅（図４(ｂ)の二重丸参照）にカーソルを位置させてマウスをクリックすることで、後レーンの四隅の位置座標を入力し、後レーンの位置・範囲の設定操作を行う。

なお、駐車レーン情報として前レーン、後レーンの四隅の位置座標だけでなく、全ての駐車マス１１の四隅の位置座標を入力することも考えられる。この場合、各駐車マス１１に車両が駐車しているか否かの判定のための計算処理を、簡単かつ高精度に行うことが可能となる。しかし、駐車場全体では、駐車マス１１の数が多く、ユーザの位置座標の入力作業が煩雑になる。そのため、この実施の形態では、駐車マス１１毎ではなく、前レーン、後レーンのレーン毎に、四隅の位置座標の入力操作が行われて、その位置・範囲の設定操作が行われる。

画像処理部１０４は、画像入力部１０３で入力された撮像画像データに対してエッジ抽出処理を施し、エッジ画像データおよびラベリング画像データを出力する。図５は、画像処理部１０４の構成例を示している。画像処理部１０４は、エッジ抽出部２０１と、量子化部２０２と、エッジラベリング部２０３と、矩形オブジェクト化部２０４と、微小オブジェクト除去部２０５を有している。

エッジ抽出部２０１は、撮像画像データに対してエッジ抽出処理を施してエッジ強度画像データを生成する。エッジ抽出部２０１は、例えば、キャニーエッジ検出器（Canny Edge Detector）により、エッジ強度画像データを生成する。ここで、エッジ強度画像データは、撮像画像内のエッジを抽出して得られた画像データであって、各画素データの値がエッジの強さを示すものである。エッジの強さは、画素データが８ビットで表される場合、０〜２５５のレベルとなる。

量子化部２０２は、エッジ抽出部２０１で生成されるエッジ強度画像データに対して量子化処理を施してエッジ画像データを生成する。この実施の形態では、例えば、エッジ強度画像データの各画素データが３値に量子化され、エッジ画像データとして、ｄＩ’(x) ∈ {0,1,2} が得られる。なお、量子化は、３値に限定されるものではない。

エッジラベリング部２０３は、量子化部２０２で生成されるエッジ画像データに対して連結性のあるエッジ画素領域を同一の領域と見なし、同じ領域のエッジ画素には同じラベル番号を付与する処理を施してラベリング画像データを生成する。すなわち、エッジラベリング部２０３は、エッジ画像データのｄＩ’(x)＞０の画素の連結性からラベリング画像データを生成する。

ここでは、例えば、図６（ａ）に示すように、４近傍の連結性がある画素を同一の領域と見なすようにされる。この場合、エッジ強度が「１」または「２」である画素を注目画素ｄ０として、４近傍の画素ｄ１，ｄ２，ｄ３，ｄ４のエッジ強度を確認する。エッジ強度が「１」または「２」である画素は連結性のある画素とする。以下、連結性のある画素を新たに注目画素として同様の処理を繰り返し行っていくことで、同じラベル番号を付与するエッジ画素領域が形成されていく。

図６（ｂ）は、ラベリング画像データの一例を示している。左側のエッジ画素領域にはラベル番号（ＩＤ）として「１」が付与され、右側のエッジ画素領域にはラベル番号（ＩＤ）として「２」が付与されている。なお、４近傍の連結性がある画素を同一の領域と見なす代わりに、８近傍の連結性がある画素を同一の領域と見なすことも考えられる。この８近傍画素には、上述の４近傍の画素ｄ１，ｄ２，ｄ３，ｄ４の他に、注目画素ｄ０に対して斜め方向に位置する４画素が含められる（図６（ａ）参照）。

図７は、撮像画像に対する、エッジ強度画像、エッジ画像およびラベリング画像のイメージを示している。図７（ａ）は撮像画像の一例を示し、図７（ｂ），（ｃ），（ｄ）は、それぞれ、図７（ａ）に示す撮像画像に対応したエッジ強度画像、エッジ画像、ラベリング画像を示している。なお、ラベリング画像は、エッジ画像と同じ形状であるが、上述したように、連結する画素に対して同じラベル番号（ＩＤ）が振られている。

図５に戻って、矩形オブジェクト化部２０４は、エッジラベリング部２０３で生成されるラベリング画像データに基づいて同じラベル番号が付与されたエッジ画素領域に対して外接矩形を与える処理を施して矩形オブジェクトを生成する。ここで、外接矩形とは、同じラベル番号が付与されたエッジ画素領域の（最小のＸ座標、最小のＹ座標）―（最大のＸ座標、最大のＹ座標）を対角にもつ矩形のことである。

図８は、矩形オブジェクトの一例を示している。この例は、上述の図６（ｂ）に示すラベリング画像データに外接矩形を与える処理を施して得られたものである。矩形オブジェクトＯＢ１は、ラベル番号（ＩＤ）が「１」のエッジ画素領域に外接矩形を与える処理を施して得られたものである。また、矩形オブジェクトＯＢ２は、ラベル番号（ＩＤ）が「２」のエッジ画素領域に外接矩形を与える処理を施して得られたものである。

微小オブジェクト除去部２０５は、量子化部２０２で生成されるエッジ画像データおよびエッジラベリング部２０３で生成されるラベリング画像データに対してノイズ除去処理を施して、出力エッジ画像データおよび出力ラベリング画像データを生成する。微小オブジェクト除去部２０５は、このノイズ除去処理を、ラベリング画像データと、矩形オブジェクト化部２０４で生成された矩形オブジェクトに基づいて行う。

この場合、微小オブジェクト除去部２０５は、連結する画素数の少ない、従って連結する画素数が所定の閾値よりも小さいエッジ画素領域をノイズとして除去する。また、この場合、微小オブジェクト除去部２０５は、縦幅および横幅の小さな、従って縦幅および横幅がそれぞれ所定の閾値よりも小さい矩形オブジェクト内のエッジ画素領域をノイズとして除去する。

図５に示す画像処理部１０４の動作を簡単に説明する。画像入力部１０３で入力された撮像画像データがエッジ抽出部２０１に供給される。エッジ抽出部２０１では、撮像画像データに対してエッジ抽出処理が施されてエッジ強度画像データが生成される。このエッジ強度画像データは、量子化部２０２に供給される。量子化部２０２では、エッジ強度画像データに対して量子化処理が施されてエッジ画像データが生成される。このエッジ画像データは、エッジラベリング部２０３および微小オブジェクト除去部２０５に供給される。

エッジラベリング部２０３では、エッジ画像データに対して連結性のあるエッジ画素領域を同一の領域と見なし、同一領域のエッジ画素には同じラベル番号を付与する処理が施されてラベリング画像データが生成される（図６（ｂ）参照）。このラベリング画像データは、矩形オブジェクト化部２０４および微小オブジェクト除去部２０５に供給される。

矩形オブジェクト化部２０４では、ラベリング画像データに基づいて同じラベル番号が付与されたエッジ画素領域に対して外接矩形を与える処理が施されて矩形オブジェクトが生成される（図８参照）。この矩形オブジェクトは、微小オブジェクト除去部２０５に供給される。

微小オブジェクト除去部２０５では、量子化部２０２で生成されるエッジ画像データおよびエッジラベリング部２０３で生成されるラベリング画像データに対してノイズ除去が施されて、出力エッジ画像データおよび出力ラベリング画像データが生成される。この場合、連結する画素数の少ないエッジ画素領域がノイズとして除去されると共に、縦幅および横幅の小さな矩形オブジェクト内のエッジ画素領域がノイズとして除去される。

図１に戻って、射影変換部１０５は、画像処理部１０４のから出力される処理画像データ（エッジ画像データ、ラベリング画像データ）に対して、駐車レーン情報に基づいて、遠近感（パース）のかかっている画像を真上から見た画像に変換する射影変換処理を施す。そして、射影変換部１０５は、射影変換画像データ（エッジ画像データ、ラベリング画像データ）を出力する。

図９、図１０は、射影変換例を示している。この例は、駐車レーン１０Ｄに車両が１台も駐車していない場合において、この駐車レーン１０Ｄのみを射影変換したものとなる。図９（ａ）、図１０（ａ）は、射影変換前の駐車レーン１０Ｄを示している。そして、図９（ｂ）は、射影変換後の前レーンを示している。また、図１０（ｂ）は、射影変換後の後レーンを示している。この場合、射影変換前の駐車レーン１０Ｄの前レーン、後レーンの四隅（二重丸で図示）が、射影変換後には長方形を形作る状態となる。そして、射影変換後には、第１の方向は垂直方向と一致し、第２の方向は水平方向と一致するようになる。

射影変換部１０５は、例えば、以下の数式（１）に基づいて、射影変換（ホモグラフィ）処理を行う。ここで、「Ａ」はカメラパラメータ、「ｒ１，ｒ２」は回転ベクトル、「ｔ」は平行移動ベクトルである。射影変換部１０５は、この数式（１）に基づいて、座標（Ｘ，Ｙ）を、座標（ｕ，ｖ）に変換している。

射影変換前の駐車レーンの４隅の位置座標をＰ０，Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３、射影変換後の駐車レーンの４隅をｐ０，ｐ１，ｐ２，ｐ３とする。射影変換では少なくとも４組の座標があれば、最小二乗法によりホモグラフィ行列Ｈが求まる。予め、Ｈが求まれば画像の射影変換が可能である。この４点の組は、駐車レーン情報設定部１０１で与えられる。

駐車レーン車両候補算出部１０６は、駐車レーン１０Ｄに駐車している車両の候補を検出する。図１１は、駐車レーン１１Ｄに車両が駐車している場合の画像例（部分）を示している。図示のように、前レーンに車両が駐車している場合には、後レーンに駐車している車両の一部を隠すことになる。

この隠れの問題を避けるため、駐車レーン車両候補算出部１０６は、図示のように、Ａ方向、Ｂ方向、Ｃ方向の３つの方向から、駐車マス１１上の車両の存在を判定する。駐車レーン車両候補算出部１０６は、前レーンに駐車している車両に関しては、駐車マス１１を区画する側線（白線）１２に平行となるＡ方向から、その存在を確認する。このＡ方向は、第１の方向のうちの一方の方向である。

また、駐車レーン車両候補算出部１０６は、後レーンに駐車している車両に関しては、駐車マス１１を区画する側線（白線）１２に平行となるＢ方向と、画像の垂直方向のＣ方向から、その存在を確認する。Ｂ方向は、第１の方向のうちの他方の方向であり、Ａ方向とは逆向きとなる。また、Ｃ方向は、第１の方向および第２の方向の双方に直交した方向となる。

前レーンの車両の前方（フロントバンパー）は、基本的に隠れることがないため、後レーンのように２方向からのチェックを行う必要はない。後レーンは、前レーンおよび隣の駐車マス１１に車両が存在する場合に対応するため、Ｂ方向以外にＣ方向を使う必要がある。なお、垂直方向からの有無の確認をするための前提として、カメラは水平に設置されていることを前提とする。カメラが水平に取り付けられていない場合は、Ｃ方向の向きをカメラの回転に合わせて調整すればよい。

駐車レーン車両候補算出部１０６は、Ａ方向から前レーンの車両候補を求める。この際、駐車レーン車両候補算出部１０６は、射影変換後のエッジ画像データを用いる。この場合、事前に、上述の画像処理部１０４の微小オブジェクト除去部２０５（図５参照）と同様に、射影変換されたエッジ画像データに対してノイズ除去処理を施す。

図１２は、駐車レーン車両候補算出部１０６におけるノイズ除去処理部の構成例を示している。このノイズ除去処理部は、矩形オブジェクト化部３０１と、微小オブジェクト除去部３０２を有している。矩形オブジェクト化部３０１は、上述の画像処理部１０４の矩形オブジェクト化部２０４（図５参照）と同様に、射影変換後のラベリング画像データに基づいて同じラベル番号が付与されたエッジ画素領域に対して外接矩形を与える処理を施して矩形オブジェクトを生成する。

微小オブジェクト除去部３０２は、射影変換後のエッジ画像データに対してノイズ除去処理を施して、出力エッジ画像データを生成する。微小オブジェクト除去部３０２は、このノイズ除去処理を、射影変換後のラベリング画像データと、矩形オブジェクト化部３０１で生成された矩形オブジェクトに基づいて行う。

この場合、微小オブジェクト除去部３０２は、横幅の狭い矩形オブジェクト内のエッジ画素領域をノイズとして除去する。これにより、駐車マス１１を区画する側線１２に対応したエッジ画素の大部分がノイズとして取り除かれる。

また、微小オブジェクト除去部３０２は、強いエッジ強度の画素を含まない矩形オブジェクト内のエッジ画素領域もノイズとして除去する。上述したように、エッジ画像データは、ｄＩ’(x) ∈ {0,1,2} で表される。エッジ強度が「１」のみのエッジ画素で構成されるエッジ画素領域は、影などから生じた弱いエッジとして取り除かれる。

図１３（ａ）は、射影変換後のエッジ画像データ（ノイズ除去後）の一例を示している。なお、実際には、この時点では、既に、駐車マス１１を区画する側線１２に対応したエッジ画素は、微小オブジェクト除去部３０２により取り除かれている。

駐車レーン車両候補算出部１０６は、第２の方向の各位置における、駐車マス１１に対応した第１の方向（Ａ方向）部分のエッジ画素の積算値を求める。例えば、第１の方向部分は、駐車マス１１の入口から底線１３の手前までの範囲ＡＲａに設定される。このように積算範囲が設定されることで、底線１３部分で生成されるエッジ画素の影響を抑制できる。図１３（ｂ）は、第２の方向の各位置における積算値の一例を示している。

駐車レーン車両候補算出部１０６は、上述したように求められた第２の方向の各位置における積算値を閾値ＴＨａと比較し、積算値がＴＨａより大きな区間を車両候補区間とする。この際、駐車レーン車両候補算出部１０６は、車両候補区間と車両候補区間がある程度隣接する場合、両車両候補区間をまとめて一つの車両候補区間とする。図１３（ｃ）は、車両候補区間の一例を示している。駐車レーン車両候補算出部１０６は、全ての車両候補区間のセットを前レーンの車両候補とする。

また、駐車レーン車両候補算出部１０６は、Ｂ方向およびＣ方向から、後レーンの車両候補を求める。まず、駐車レーン車両候補算出部１０６は、Ｂ方向から後レーンの車両候補区間を求める。この際、駐車レーン車両候補算出部１０６は、射影変換後のエッジ画像データ（ノイズ除去後）を用いる。図１４（ｃ）は、射影変換後のエッジ画像データ（ノイズ除去後）の一例を示している。なお、実際には、この時点では、既に、駐車マス１１を区画する側線１２に対応したエッジ画素は、微小オブジェクト除去部３０２により取り除かれている。

駐車レーン車両候補算出部１０６は、第２の方向の各位置における、駐車マス１１に対応した第１の方向（Ｂ方向）部分のエッジ画素の積算値を求める。例えば、第１の方向部分は、駐車マス１１の入口から、底線１３より所定距離だけ手前までの範囲ＡＲｂに設定される。このように積算範囲が設定されることで、前レーンに駐車している車両で生成されるエッジ画素の影響を抑制できる。図１４（ｂ）は、第２の方向の各位置における積算値の一例を示している。

駐車レーン車両候補算出部１０６は、上述したように求められた第２の方向の各位置における積算値を閾値ＴＨｂと比較し、積算値がＴＨｂより大きな区間を車両候補区間とする。この際、駐車レーン車両候補算出部１０６は、車両候補区間と車両候補区間がある程度隣接する場合、両車両候補区間をまとめて一つの車両候補区間とする。図１４（ａ）は、車両候補区間の一例を示している。

次に、駐車レーン車両候補算出部１０６は、Ｃ方向から後レーンの車両候補区間を求める。この際、駐車レーン車両候補算出部１０６は、射影変換前のエッジ画像データを用いる。図１５（ｃ）は、射影変換前のエッジ画像データの一例を示している。駐車レーン車両候補算出部１０６は、第２の方向の各位置における、駐車マス１１に対応した第３の方向（Ｃ方向）部分のエッジ画素の積算値を求める。例えば、第３の方向部分は、駐車マス１１の入口から上方に所定距離だけ離れた位置（一般的な車両の高さから設定可能）までの範囲ＡＲｃに設定される。図１５（ｂ）は、第２の方向の各位置における積算値の一例を示している。

駐車レーン車両候補算出部１０６は、上述したように求められた第２の方向の各位置における積算値を閾値ＴＨｃと比較し、積算値がＴＨｃより大きな区間を車両候補区間とする。この際、駐車レーン車両候補算出部１０６は、車両候補区間と車両候補区間がある程度隣接する場合、両車両候補区間をまとめて一つの車両候補区間とする。図１５（ａ）は、車両候補区間の一例を示している。

次に、駐車レーン車両候補算出部１０６は、Ｂ方向から求めた後レーンの車両候補区間（第１の車両候補区間）と、Ｃ方向から求めた後レーンの車両候補区間（第２の車両候補区間）とをまとめて一つの車両候補区間とする。駐車レーン車両候補算出部１０６は、第２の車両候補区間を第１の車両候補区間と同じ平面で評価するため、第２の車両候補区間を第１の車両候補区間上に射影変換する。

駐車レーン車両候補算出部１０６は、２つの車両候補区間の論理和（ＡＮＤ）を取ってその結果を、改めて車両候補区間とする。このように論理和をとることで、駐車マス１１内に写った影に惑わされることなく、車両候補区間を求めることが可能となる。影の場合、Ｃ方向の車両候補区間としては求められない。駐車レーン車両候補算出部１０６は、このように論理和をとった後、再度、車両候補区間と車両候補区間がある程度隣接する場合、両車両候補区間をまとめて一つの車両候補区間とする。そして、駐車レーン車両候補算出部１０６は、全ての車両候補区間のセットを後レーンの車両候補とする。

図１に戻って、駐車レーン混雑度算出部１０７は、駐車レーン車両候補算出部１０６で求められる前レーン、後レーンの車両候補と、駐車レーン情報設定部１０１で設定される駐車レーン情報に基づいて、駐車レーン混雑度を算出する。この場合、駐車レーン情報の駐車可能台数分の駐車マス１１のうち、いくつの駐車マス１１が空いているかが問題になる。そのため、１台の車両が２つの駐車マス１１に跨って駐車している場合でも、ここでは、２台の車両が駐車しているとカウントする。

そのため、駐車レーン混雑度算出部１０７は、前レーン、後レーンの車両候補を、レーン毎に、駐車マス１１に合わせて正規化を行う。図１６は、駐車レーン（前レーン、後レーン）の各駐車マス１１と、駐車レーン車両候補算出部１０６で求められる車両候補と、正規化された車両候補との対応関係の一例を示している。駐車レーン混雑度算出部１０７は、正規化を行った後、車両候補で埋められた駐車マス１１の数を駐車レーン１０Ｄに駐車している車両の台数とし、この台数を駐車レーン１０Ｄの可能駐車台数で割ることで、駐車レーン混雑度を求める。

駐車場混雑度算出部１０９は、駐車レーン混雑度算出部１０７で算出される、撮像画像内の全ての駐車レーン１０Ｄの駐車レーン混雑度をまとめ、駐車場全体の混雑度である駐車場混雑度を算出する。なお、駐車場を複数台のカメラに渡って撮像することも考えられる。その場合、駐車場混雑度算出部１０９は、駐車レーン混雑度算出部１０７から各カメラで撮像された画像に含まれる各駐車レーン１０Ｄの駐車レーン混雑度を受け取り、駐車場全体の駐車場混雑度を算出する。

混雑度メタデータ配信部１１０は、駐車場混雑度算出部１０９で算出された駐車場混雑度を、駐車場混雑度メタデータとして配信する。

図１に示す画像処理装置１００の動作を簡単に説明する。駐車レーン情報設定部１０１では、ユーザの駐車レーン情報の設定操作に応じて、駐車場の各駐車レーン１０Ｄの位置・範囲、可能駐車台数などの駐車レーン情報が設定される。画像入力部１０３で入力された駐車場の撮像画像データは画像処理部１０４に供給される。

画像処理部１０４では、撮像画像データに対してエッジ抽出処理が施され、処理画像データとしてエッジ画像データおよびラベリング画像データが出力される。この処理画像データは、射影変換部１０５および駐車レーン車両候補算出部１０６に供給される。射影変換部１０５では、処理画像データに対して、駐車レーン情報に基づき、遠近感（パース）のかかっている画像を真上から見た画像に変換する射影変換処理が施される。この射影変換部１０５から出力される射影変換画像データ（エッジ画像データ、ラベリング画像データ）は、駐車レーン車両候補算出部１０６に供給される。

駐車レーン車両候補算出部１０６では、駐車場内の駐車レーン１０Ｄ毎に、駐車している車両の候補が検出される。この場合、射影変換後のエッジ画像データが用いられて、Ａ方向から前レーンの車両候補が求められる（図１３参照）。また、この場合、射影変換後のエッジ画像データが用いられてＢ方向から後レーンの車両候補区間が求められ（図１４参照）、射影変換前のエッジ画像データが用いられてＣ方向から後レーンの車両候補区間が求められ（図１５参照）、これらの論理和がとられて、後レーンの車両候補が求められる。

駐車レーン車両候補算出部１０６で求められた各駐車レーン１０Ｄの前レーン、後レーンの車両候補は、駐車レーン混雑度算出部１０７に供給される。駐車レーン混雑度算出部１０７では、各駐車レーン１０Ｄの前レーン、後レーンの車両候補と、駐車レーン情報設定部１０１で設定される駐車レーン情報に基づいて、各駐車レーン１０Ｄの駐車レーン混雑度が算出される。

駐車レーン混雑度算出部１０７で求められた各駐車レーン１０Ｄの駐車レーン混雑度は、駐車場混雑度算出部１０９に供給される。駐車場混雑度算出部１０９では、撮像画像内の全ての駐車レーン１０Ｄの駐車レーン混雑度がまとめられ、駐車場全体の駐車場混雑度が算出される。この駐車場混雑度は、混雑度メタデータ配信部１１０に供給され、駐車場混雑度メタデータとして配信される。

上述したように、図１に示す画像処理装置１００においては、撮像画像データに対してエッジ抽出処理を施して生成されたエッジ画像データに基づいて駐車レーン１０Ｄの駐車マス１１に車両が駐車しているか否かを判定するものである。そのため、駐車マス１１に車両が駐車しているか否かの判定を良好に行うことができ、従って、駐車レーン混雑度、さらには駐車場混雑度を精度良く求めることができる。

＜２．変形例＞
なお、上述実施の形態においては、駐車場混雑度算出部１０９では、各駐車レーンの混雑度から駐車場全体の混雑度を求めているが、駐車レーン間の通路の混雑状況をも加味して、駐車場全体の混雑度を求めることも考えられる。

サービスエリアなどの駐車場の場合、駐車レーンがすべて埋まっている場合でも、駐車場が満車であるとは言わないことがある。サービスエリアでは短い間隔での車両の出入りが多いために、駐車レーンが埋まっていても、駐車場内への車両の入場を禁止しない。その場合、通路まで車両で埋め尽くされた場合に、満車と判断する。例えば、駐車レーンがすべて１００％の混雑度でも、駐車場全体では混雑度を１００％とはせず、通路まで埋まった場合に駐車場全体の混雑度を１００％とする。

図１７は、駐車レーン間の通路の混雑状況をも加味して駐車場全体の混雑度を求める場合における画像処理装置１００Ａの構成例を示している。この図１７において、図１と対応する部分には同一符号を付し、適宜、その詳細説明を省略する。

画像処理装置１００Ａは、図１に示す画像処理装置１００の各部の他に、駐車場情報設定部１０２と、通路混雑度算出部１０８を有するものとされる。駐車場情報設定部１０２は、例えば、ユーザの駐車場情報の設定操作に応じて、通路範囲などの駐車場情報を設定する。駐車場情報設定部１０２は、設定された駐車場情報を、通路混雑度算出部１０８に供給する。

通路混雑度算出部１０８は、撮像画像データに対して、例えば、動体検知処理などを施し、通路混雑度を算出する。そして、画像処理装置１００Ａにおいて、駐車場混雑度算出部１０９は、駐車レーン混雑度算出部１０７で求められた各駐車レーン１０Ｄの混雑度の他に、通路混雑度算出部１０８で求められた通路混雑度をも加味して、駐車場混雑度を算出する。

詳細説明は省略するが、この画像処理装置１００Ａのその他は、図１に示す画像処理装置１００と同様に構成され、同様に動作する。

また、上述実施の形態においては、１つの駐車場の混雑状況を配信するものであったが、本技術を用いることで、複数の駐車場の混雑状況をセンターに集約させ、ユーザにネットワークを介して、その情報を提供することも可能になる。

図１８は、その場合の情報提供システム４００の構成例を示している。この情報提供システム４００は、各地の駐車場とセンターとが無線あるいは有線のネットワークにより接続されることで構成される。ここでは、一般のネットワークで画像を伝送する際に、その画像が盗み取られないように、ＶＰＮが利用されている。また、必ずしもネットワークは有線で十分な帯域が用意されるわけではなく、遠隔地の駐車場では無線ネットワークで画像の伝達が行われることもある。

無線ネットワークを利用する駐車場側は、カメラ４０１、ＶＰＮルータ４０２および無線ルータ４０３により構成される。また、有線ネットワークを利用する駐車場側は、カメラ４１１およびＶＰＮルータ４１２により構成される。また、センター側は、ファイアウォール４２１、ＶＰＮルータ４２２、画像解析サーバ４２３および公開サーバ４２４により構成される。

各駐車場のカメラ４０１，４１１で撮像された画像は、ネットワークを介してセンターに送信される。センターでは、受信された各画像がそれぞれ画像解析サーバ４２３で解析され、上述実施の形態と同様にして各駐車場の混雑度が算出される。そして、このように算出された各駐車場の混雑度が公開サーバ４２４でウェブ（Ｗｅｂ）サービスを使って公開される。

なお、各駐車場のカメラ４０１，４１１にＤＳＰやＦＰＧＡなどを搭載することにより、センターの上述した混雑度算出能力をカメラ側に持たせることも可能である。この場合、カメラ４０１，４１１から、画像の他に駐車場の混雑度のメタデータがセンターに送信される。この場合、センターには、画像解析サーバ４２３は不要となる。

［本技術を適用したコンピュータの説明］
上述した画像処理装置における一連の処理は、ハードウェアにより行うこともでき、ソフトウェアにより行うこともできる。一連の処理をソフトウェアで行う場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、汎用のコンピュータ等にインストールされる。

図１９は、上述した一連の処理を実行するプログラムがインストールされるコンピュータの構成例を示している。プログラムは、コンピュータに内蔵されている記録媒体としての記憶部５０８やＲＯＭ（Read Only Memory）５０２に予め記録しておくことができる。

また、プログラムは、リムーバブルメディア５１１に格納（記録）しておくことができる。このようにリムーバブルメディア５１１は、いわゆるパッケージソフトウェアとして提供することができる。ここで、リムーバブルメディア５１１としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＭＯ（Magneto Optical）ディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、磁気ディスク、半導体メモリなどがある。

なお、プログラムは、上述したようなリムーバブルメディア５１１からドライブ５１０を介してコンピュータにインストールする他、通信網や放送網を介して、コンピュータにダウンロードし、内蔵する記憶部５０８にインストールすることもできる。すなわち、プログラムは、例えば、ダウンロードサイトから、デジタル衛星放送用の人工衛星を介してコンピュータに無線で転送し、あるいは、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネットといったネットワークを介してコンピュータに有線で転送することができる。

コンピュータは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１を内蔵しており、ＣＰＵ５０１には、バス５０４を介して、入出力インタフェース５０５が接続されている。ＣＰＵ５０１は、入出力インタフェース５０５を介して、ユーザによって、入力部５０６が操作等されることにより指令が入力されると、それに従って、ＲＯＭ５０２に格納されているプログラムを実行する。あるいは、ＣＰＵ５０１は、記憶部５０８に格納されたプログラムを、ＲＡＭ（Random Access Memory）５０３にロードして実行する。

これにより、ＣＰＵ５０１は、上述したブロック図の構成により行われる処理を行う。そして、ＣＰＵ５０１は、その処理結果を、必要に応じて、例えば、入出力インタフェース５０５を介して、出力部５０７から出力、あるいは、通信部５０９から送信、さらには、記憶部５０８に記録等させる。なお、入力部５０６は、キーボードや、マウス、マイク等で構成される。また、出力部５０７は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やスピーカ等で構成される。

ここで、プログラムは、一のコンピュータ（プロセッサ）により処理されるものであっても良いし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであってもよい。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであってもよい。

また、本技術は、以下のような構成をとることもできる。
（１）少なくとも第１の方向に延びる第１の側線および第２の側線で区画される駐車マス部分の撮像画像データを入力する画像入力部と、
上記撮像画像データに対してエッジ抽出処理を施してエッジ画像データを生成する画像処理部と、
上記エッジ画像データに基づいて上記第１の方向に直交する第２の方向の各位置における上記駐車マスに対応した上記第１の方向部分のエッジ画素の積算値を求め、該求められた上記第２の方向の各位置の積算値に基づいて上記駐車マスに車両が駐車しているか否かを判定する駐車判定部とを備える
画像処理装置。
（２）上記エッジ画像データに対して遠近感のかかっている画像を真上から見た画像に変換する射影変換処理を施す射影変換処理部をさらに備え、
上記駐車判定部は、上記射影変換処理が施されたエッジ画像データに基づいて上記第２の方向の各位置における上記積算値を求める
前記（１）に記載の画像処理装置。
（３）上記駐車マスは、上記第１の側線および上記第２の側線と共に、入口側とは反対側に存在する上記第２の方向に延びる底線で区画され、
上記駐車マスに対応した上記第１の方向部分は、上記駐車マスの入口から上記底線の手前までの範囲に設定される
前記（１）または（２）に記載の画像処理装置。
（４）上記画像処理部は、
上記撮像画像データに対してエッジ抽出処理を施してエッジ強度画像データを生成するエッジ抽出部と、
上記エッジ強度画像データに対して量子化処理を施してエッジ画像データを生成する量子化部と、
上記エッジ画像データに対して連結性のあるエッジ画素領域を同一の領域と見なし、同一領域のエッジ画素には同じラベル番号を付与する処理を施してラベリング画像データを生成するエッジラベリング部と、
上記ラベリング画像データに基づいて同じラベル番号が付与されたエッジ画素領域に対して外接矩形を与える処理を施して矩形オブジェクトを生成する第１の矩形オブジェクト化部と、
上記エッジ画像データに対して、上記ラベリング画像データおよび上記矩形オブジェクトに基づいて、連結する画素数の少ないエッジ画素領域と共に、縦幅および横幅の小さな矩形オブジェクト内のエッジ画素領域をノイズとして除去する処理を施して出力エッジ画像データを生成する第１の微小オブジェクト除去部とを有する
前記（１）から（３）のいずれかに記載の画像処理装置。
（５）上記第１の微小オブジェクト除去部は、さらに、上記ラベリング画像データに対して、上記ラベリング画像データおよび上記矩形オブジェクトに基づいて、連結する画素数の少ないエッジ画素領域と共に、縦幅および横幅の小さな矩形オブジェクト内のエッジ画素領域をノイズとして除去する処理を施して出力ラベリング画像データを生成し、
上記第１の微小オブジェクト除去部から出力されるエッジ画像データおよびラベリング画像データに対して遠近感のかかっている画像を真上から見た画像に変換する射影変換処理を施す射影変換部をさらに備え、
上記駐車判定部は、
上記射影変換部から出力されるラベリング画像データに基づいて、同じラベル番号が付与されたエッジ画素領域に対して外接矩形を与えて矩形オブジェクトを生成する第２の矩形オブジェクト化部と、
上記射影変換部から出力されるエッジ画像データに対して、上記ラベリング画像データおよび上記矩形オブジェクトに基づいて、所定値以上のエッジ強度を含まないエッジ画素領域と共に、上記第２の方向の幅が所定値より狭い矩形オブジェクト内のエッジ画素領域をノイズとして除去する処理を施して出力エッジ画像データを生成する第２の微小オブジェクト除去部とを有し、
上記第２の微小オブジェクト除去部から出力されるエッジ画像データに基づいて上記第２の方向の各位置における上記積算値を求める
前記（４）に記載の画像処理装置。
（６）上記駐車マスが上記第２の方向に複数連続して設けられて駐車レーンが構成されており、
上記複数の駐車マスに対する上記駐車判定部の判定結果に基づいて上記駐車レーン上の車両の混雑度を算出する駐車レーン混雑度算出部をさらに備える
前記（１）から（５）のいずれかに記載の画像処理装置。
（７）上記駐車レーンは、前レーンと後レーンの２重レーン構造とされており、
上記駐車判定部は、
上記前レーンの各駐車マスに関しては、上記エッジ画像データに基づいて上記第１の方向に直交する第２の方向の各位置における上記駐車マスに対応した上記第１の方向部分のエッジ画素の積算値を求め、該求められた各位置の積算値に基づいて上記駐車マスに車両が駐車しているか否かを判定し、
上記後レーンの各駐車マスに関しては、上記エッジ画像データに基づいて上記第１の方向に直交する第２の方向の各位置における上記駐車マスに対応した上記第１の方向部分のエッジ画素の積算値を第１の積算値として求め、上記エッジ画像データに基づいて上記第２の方向の各位置における上記駐車マスの入口に対応した上記第１の方向および上記第２の方向の双方に直交した第３の方向部分のエッジ画素の積算値を第２の積算値として求め、該求められた各位置の第１および第２の積算値に基づいて上記駐車マスに車両が駐車しているか否かを判定する
前記（６）に記載の画像処理装置。
（８）上記エッジ画像データに対して遠近感のかかっている画像を真上から見た画像に変換する射影変換処理を施す射影変換部をさらに備え、
上記駐車判定部は、上記第２の積算値を除き、上記射影変換処理が施されたエッジ画像データに基づいて上記積算値を求める
前記（７）に記載の画像処理装置。
（９）少なくとも第１の方向に延びる第１の側線および第２の側線で区画される駐車マス部分の撮像画像データを入力する画像入力ステップと、
上記撮像画像データに対してエッジ抽出処理を施してエッジ画像データを生成する画像処理ステップと、
上記エッジ画像データに基づいて上記第１の方向に直交する第２の方向の各位置における上記駐車マスに対応した上記第１の方向部分のエッジ画素の積算値を求め、該求められた各位置の積算値に基づいて上記駐車マスに車両が駐車しているか否かを判定する駐車判定ステップとを備える
画像処理方法。
（１０）コンピュータを、
少なくとも第１の方向に延びる第１の側線および第２の側線で区画される駐車マス部分の撮像画像データを入力する画像入力手段と、
上記撮像画像データに対してエッジ抽出処理を施してエッジ画像データを生成する画像処理手段と、
上記エッジ画像データに基づいて上記第１の方向に直交する第２の方向の各位置における上記駐車マスに対応した上記第１の方向部分のエッジ画素の積算値を求め、該求められた各位置の積算値に基づいて上記駐車マスに車両が駐車しているか否かを判定する駐車判定手段と
して機能させるプログラム。

１００，１００Ａ・・・画像処理装置
１０１・・・駐車レーン情報設定部
１０２・・・駐車場情報設定部
１０３・・・画像入力部
１０４・・・画像処理部
１０５・・・射影変換部
１０６・・・駐車レーン車両候補算出部
１０７・・・駐車レーン混雑度算出部
１０８・・・通路混雑度算出部
１０９・・・駐車場混雑度算出部
１１０・・・混雑度メタデータ配信部
２０１・・・エッジ抽出部
２０２・・・量子化部
２０３・・・エッジラベリング部
２０４・・・矩形オブジェクト化部
２０５・・・微小オブジェクト除去部
３０１・・・矩形オブジェクト化部
３０２・・・微小オブジェクト除去部
４００・・・情報提供システム
４０１，４１１・・・カメラ
４０２，４１２・・・ＶＰＮルータ
４０３・・・無線ルータ
４２１・・・ファイアウォール
４２２・・・ＶＰＮルータ
４２３・・・画像解析サーバ
４２４・・・公開サーバ
５０１・・・ＣＰＵ
５０２・・・ＲＯＭ
５０３・・・ＲＡＭ
５０４・・・バス
５０５・・・入出力インタフェース
５０６・・・入力部
５０７・・・出力部
５０８・・・記憶部
５０９・・・通信部
５１０・・・ドライ部
５１１・・・リムーバブルメディア

Claims (10)

1. 少なくとも第１の方向に延びる第１の側線および第２の側線で区画される駐車マス部分の撮像画像データを入力する画像入力部と、
   上記撮像画像データに対してエッジ抽出処理を施してエッジ画像データを生成する画像処理部と、
   上記エッジ画像データに基づいて上記第１の方向に直交する第２の方向の各位置における上記駐車マスに対応した上記第１の方向部分のエッジ画素の積算値を求め、該求められた上記第２の方向の各位置の積算値に基づいて上記駐車マスに車両が駐車しているか否かを判定する駐車判定部とを備える
   画像処理装置。
2. 上記エッジ画像データに対して遠近感のかかっている画像を真上から見た画像に変換する射影変換処理を施す射影変換処理部をさらに備え、
   上記駐車判定部は、上記射影変換処理が施されたエッジ画像データに基づいて上記第２の方向の各位置における上記積算値を求める
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 上記駐車マスは、上記第１の側線および上記第２の側線と共に、入口側とは反対側に存在する上記第２の方向に延びる底線で区画され、
   上記駐車マスに対応した上記第１の方向部分は、上記駐車マスの入口から上記底線の手前までの範囲に設定される
   請求項１に記載の画像処理装置。
4. 上記画像処理部は、
   上記撮像画像データに対してエッジ抽出処理を施してエッジ強度画像データを生成するエッジ抽出部と、
   上記エッジ強度画像データに対して量子化処理を施してエッジ画像データを生成する量子化部と、
   上記エッジ画像データに対して連結性のあるエッジ画素領域を同一の領域と見なし、同一領域のエッジ画素には同じラベル番号を付与する処理を施してラベリング画像データを生成するエッジラベリング部と、
   上記ラベリング画像データに基づいて同じラベル番号が付与されたエッジ画素領域に対して外接矩形を与える処理を施して矩形オブジェクトを生成する第１の矩形オブジェクト化部と、
   上記エッジ画像データに対して、上記ラベリング画像データおよび上記矩形オブジェクトに基づいて、連結する画素数の少ないエッジ画素領域と共に、縦幅および横幅の小さな矩形オブジェクト内のエッジ画素領域をノイズとして除去する処理を施して出力エッジ画像データを生成する第１の微小オブジェクト除去部とを有する
   請求項１に記載の画像処理装置。
5. 上記第１の微小オブジェクト除去部は、さらに、上記ラベリング画像データに対して、上記ラベリング画像データおよび上記矩形オブジェクトに基づいて、連結する画素数の少ないエッジ画素領域と共に、縦幅および横幅の小さな矩形オブジェクト内のエッジ画素領域をノイズとして除去する処理を施して出力ラベリング画像データを生成し、
   上記第１の微小オブジェクト除去部から出力されるエッジ画像データおよびラベリング画像データに対して遠近感のかかっている画像を真上から見た画像に変換する射影変換処理を施す射影変換部をさらに備え、
   上記駐車判定部は、
   上記射影変換部から出力されるラベリング画像データに基づいて、同じラベル番号が付与されたエッジ画素領域に対して外接矩形を与えて矩形オブジェクトを生成する第２の矩形オブジェクト化部と、
   上記射影変換部から出力されるエッジ画像データに対して、上記ラベリング画像データおよび上記矩形オブジェクトに基づいて、所定値以上のエッジ強度を含まないエッジ画素領域と共に、上記第２の方向の幅が所定値より狭い矩形オブジェクト内のエッジ画素領域をノイズとして除去する処理を施して出力エッジ画像データを生成する第２の微小オブジェクト除去部とを有し、
   上記第２の微小オブジェクト除去部から出力されるエッジ画像データに基づいて上記第２の方向の各位置における上記積算値を求める
   請求項４に記載の画像処理装置。
6. 上記駐車マスが上記第２の方向に複数連続して設けられて駐車レーンが構成されており、
   上記複数の駐車マスに対する上記駐車判定部の判定結果に基づいて上記駐車レーン上の車両の混雑度を算出する駐車レーン混雑度算出部をさらに備える
   請求項１に記載の画像処理装置。
7. 上記駐車レーンは、前レーンと後レーンの２重レーン構造とされており、
   上記駐車判定部は、
   上記前レーンの各駐車マスに関しては、上記エッジ画像データに基づいて上記第１の方向に直交する第２の方向の各位置における上記駐車マスに対応した上記第１の方向部分のエッジ画素の積算値を求め、該求められた各位置の積算値に基づいて上記駐車マスに車両が駐車しているか否かを判定し、
   上記後レーンの各駐車マスに関しては、上記エッジ画像データに基づいて上記第１の方向に直交する第２の方向の各位置における上記駐車マスに対応した上記第１の方向部分のエッジ画素の積算値を第１の積算値として求め、上記エッジ画像データに基づいて上記第２の方向の各位置における上記駐車マスの入口に対応した上記第１の方向および上記第２の方向の双方に直交した第３の方向部分のエッジ画素の積算値を第２の積算値として求め、該求められた各位置の第１および第２の積算値に基づいて上記駐車マスに車両が駐車しているか否かを判定する
   請求項６に記載の画像処理装置。
8. 上記エッジ画像データに対して遠近感のかかっている画像を真上から見た画像に変換する射影変換処理を施す射影変換部をさらに備え、
   上記駐車判定部は、上記第２の積算値を除き、上記射影変換処理が施されたエッジ画像データに基づいて上記積算値を求める
   請求項７に記載の画像処理装置。
9. 少なくとも第１の方向に延びる第１の側線および第２の側線で区画される駐車マス部分の撮像画像データを入力する画像入力ステップと、
   上記撮像画像データに対してエッジ抽出処理を施してエッジ画像データを生成する画像処理ステップと、
   上記エッジ画像データに基づいて上記第１の方向に直交する第２の方向の各位置における上記駐車マスに対応した上記第１の方向部分のエッジ画素の積算値を求め、該求められた各位置の積算値に基づいて上記駐車マスに車両が駐車しているか否かを判定する駐車判定ステップとを備える
   画像処理方法。
10. コンピュータを、
    少なくとも第１の方向に延びる第１の側線および第２の側線で区画される駐車マス部分の撮像画像データを入力する画像入力手段と、
    上記撮像画像データに対してエッジ抽出処理を施してエッジ画像データを生成する画像処理手段と、
    上記エッジ画像データに基づいて上記第１の方向に直交する第２の方向の各位置における上記駐車マスに対応した上記第１の方向部分のエッジ画素の積算値を求め、該求められた各位置の積算値に基づいて上記駐車マスに車両が駐車しているか否かを判定する駐車判定手段と
    して機能させるプログラム。