色情報を用いた道路標識の自動抽出
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[[太田研 公開用Wiki]]
*色情報を用いた道路標識の自動抽出 [#wfb7b059]
#contents
*はじめに [#vc639538]
自動車が交通規則に則り安全に自動運転するためには,人間に代...
道路標識の認識手法として, SIFT 特徴量やニューラルネットワ...
しかし,それらは膨大な学習用サンプルを必要としており,複雑...
そこで, 道路標識の自動認識の前段階である自動抽出をシンプ...
道路標識はJIS規格により定められた特徴的な配色が用いられて...
そのため道路標識の認識には,情景画像から得られる色情報が有...
道路標識の中でも外枠が赤色円形状の規制標識は設置数が多く,...
よって,赤色円形の道路標識を自動抽出の対象とした.
*提案手法 [#w77e8d4d]
提案する自動抽出の処理フローを以下の図 1 に示す.
CENTER:#ref(Flow_img.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図1:自動抽出の処理フロー };
**赤色領域抽出 [#i613632e]
道路標識を自動抽出するために,赤色の領域とそれ以外を分ける...
そこで,まず赤色領域の抽出を行った.
色情報を扱いやすくするため,入力画像をRGB色空間からHSV色空...
なお, 情景画像は天気や日光等の影響で明るさの条件が不安定...
したがって,色相値Hと彩度値Sの色情報のみを赤色領域の抽出に...
赤色領域の抽出条件は実験の結果から,色相値(パラメータH)は1...
この処理により,赤色領域が抽出された.
入力画像と赤色領域抽出後の画像を図2に示す.
CENTER:#ref(red_img.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図2:入力画像と赤色領域抽出後の画像};
**雑音除去 [#zc4dd5a8]
抽出した赤色領域は様々な形,大きさのものがある.
その中から道路標識を抽出するために,不必要なノイズを除去す...
そこで,領域の幅が一定数以下の領域を除去する処理を行った.
領域の幅を得るためにラベリング処理を行った.
なお,領域面積で除去すると,抽出したい道路標識のように中心...
したがって,領域横幅(パ ラメータα)が15画素以下の領域を除去...
この処理により,標識候補である赤色領域が絞られた.
赤色領域抽出後の画像と雑音除去後の画像を図3に,また変化が...
CENTER:#ref(noise_img1.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図3:赤色領域抽出後の画像と雑音除去後の画...
CENTER:#ref(noise_img2.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図4:画像右上部分の雑音除去前後};
**クロージング [#l7d48e31]
標識候補である赤色領域は抽出処理により,領域内に穴が開いて...
そのままテンプレートマッチングを行うと,類似度であるマッチ...
そこでマッチングスコアを向上させるためにクロージング処理...
膨張処理をN回行い,その後収縮処理をN回行うことをクロージン...
この処理を行うことで,図形の穴埋めや切断部分の結合が可能で...
今回は膨張処理,収縮処理を各1回行った.
この処理により,テンプレートマッチングの精度が向上した.
膨張処理後の画像と収縮処理後の画像(クロージング処理後の画...
CENTER:#ref(closing_img1.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図5:膨張処理後の画像と膨張処理後の画像};
CENTER:#ref(closing_img2.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図6:膨張処理前後,収縮処理後の対象標識};
**テンプレートマッチング [#p5697ae9]
テンプレートマッチング処理を用いて道路標識を抽出する.
テンプレートマッチングとは,テンプレートと呼ばれる小画像と...
今回はテンプレートとして図7のイラスト画像を使用した.
なお,比較手法は正規化相互相関を用いた.
撮影するカメラと道路標識間の距離によって標識の大きさが異...
そのため,一つの大きさのテンプレートでは,様々な距離の道路...
そこで,テンプ レートの大きさを領域の横幅にあわせて変更した.
なお,縦に道路標識が連なっている場合, それらすべてで1つの...
今回はマッチングスコア(パラメータβ)が0.44以上のものを道路...
クロージング処理後とテンプレートマッチング処理後の画像(道...
CENTER:#ref(temp.png,center)
CENTER:&size(11){図7:テンプレート};
CENTER:#ref(temp_img.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図8:クロージング処理後とテンプレートマッ...
*評価実験 [#fa777cb8]
実際に走行中の車から撮影した情景画像を用いて行った実験,お...
**実験方法 [#pdc2d325]
抽出対象の道路標識は，標識自体の持つ危険度や設置頻度等を...
入力画像は，晴れまたは曇りの天候下で,群馬県内における朝方...
以上の方法で本手法の標識抽出性能の評価を行った．
実験の際に採用した閾値は提案手法で述べたとおりである.
一覧を表1に示す.
CENTER:&size(11){表1:実験時の閾値};
CENTER:#ref(1.png,center,50%)
**実験結果 [#z8825efa]
本手法の評価結果を表2に示す．
なお,
優 ：入力画像内全ての対象標識が抽出された画像
良 ：誤抽出が含まれるが,入力画像内全ての対象標識が抽出さ...
可 ：抽出できなかった対象標識がある画像(誤検出も含む)
不可 ：対象標識が 1 つも抽出できなかった画像
とする.
CENTER:&size(11){表2:実験結果};
CENTER:#ref(2.png,cente,50%r)
以上の結果より,情景画像中全標識を抽出した確立は90%となっ...
実際に実験で使用した出力画像の例を図9に示す．
抽出された標識は黄緑色の正方形で囲まれている.
左上の画像では最高速度(40キロ)標識とその下の駐車禁止標識...
右上の画像では駐車禁止標識が抽出されている.
左下の画像では自転車通行止めの標識が抽出されている.
なお,その下の歩行者の通行止めの標識は四角形なので対象標識...
右下の画像では最高速度(50キロ)標識とその下の駐停車禁止標...
CENTER:#ref(result.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図9:実験で使用した出力画像の例};
*考察 [#xead2e5a]
実験結果より, 道路標識と誤抽出した原因および道路標識が抽...
**誤抽出 [#xef83379]
***原因：マッチングスコアの閾値 [#p29929d8]
道路標識以外の外枠が赤色の物体のテンプレートマッチング処...
誤抽出のあった情景画像の出力画像の例を図10に示す．
対策としてテンプレートマッチング処理におけるマッチングス...
しかし，閾値を上げることにより，未認識，つまり標識を見落...
CENTER:#ref(case1.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図10:誤抽出のあった情景画像の出力画像の...
**未抽出 [#q6df49e9]
***原因①：道路標識の劣化 [#r967140f]
長い年月設置されている道路標識は，日焼け，酸化等により道...
そのため，道路標識が色あせてしまっていて,赤色領域抽出処理...
抽出できなかった情景画像の出力画像とその画像の赤色領域処...
なお, 確認を容易にするため赤色領域を白色で示した.
対策として赤色領域抽出処理の閾値の変更等があげられる．
しかし，閾値を下げることにより，誤抽出の回数が増加する．
CENTER:#ref(case2.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図11:劣化した標識の出力画像と赤色領域処...
***原因②：環境光による影響 [#qb735cc1]
逆光時（太陽を正面にしたとき）に撮影を行うと，黒つぶれが...
明るさの変化に対応できるようHS値のみを条件にする対応をと...
抽出できた情景画像の出力画像とその画像の赤色領域処理後の...
なお,図11と同様,赤色領域を白色で示した.
しかし,道路標識が黒く塗りつぶされてしまい，赤色領域抽出処...
この手法では黒つぶれの対策に限界があることがわかった.
抽出できなかった情景画像の出力画像とその画像の赤色領域処...
なお,図11と同様,赤色領域を白色で示した.
CENTER:#ref(case3.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図12:逆光情景画像の抽出に成功した出力画...
CENTER:#ref(case4.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図13:逆光情景画像の抽出に失敗した出力画...
*まとめ [#ic5566bc]
今回は標識自体の持つ危険度や設置頻度等を考慮し，抽出対象...
しかし,同様の処理で他の青色円形状の標識や赤色三角形状の標...
また,発展として道路標識の認識を追加する場合にも,本手法は...
実験では,走行中に撮影された100枚の情景画像を用いて評価を...
9割の情景画像で 画像内に存在するすべての道路標識を抽出で...
また，未抽出,誤抽出の原因究明を行い,それぞれの対応策を考...
今後の課題としては，他の形状,色情報を用いた標識の自動抽出...
*参考文献 [#v9702ef4]
[1] 松尾,上田,梅田,”道路情景画像からの速度標識の抽出の検...
[2] “opencv.jp” (2016), http://opencv.jp/ (access Jan 28,...
終了行:
[[太田研 公開用Wiki]]
*色情報を用いた道路標識の自動抽出 [#wfb7b059]
#contents
*はじめに [#vc639538]
自動車が交通規則に則り安全に自動運転するためには,人間に代...
道路標識の認識手法として, SIFT 特徴量やニューラルネットワ...
しかし,それらは膨大な学習用サンプルを必要としており,複雑...
そこで, 道路標識の自動認識の前段階である自動抽出をシンプ...
道路標識はJIS規格により定められた特徴的な配色が用いられて...
そのため道路標識の認識には,情景画像から得られる色情報が有...
道路標識の中でも外枠が赤色円形状の規制標識は設置数が多く,...
よって,赤色円形の道路標識を自動抽出の対象とした.
*提案手法 [#w77e8d4d]
提案する自動抽出の処理フローを以下の図 1 に示す.
CENTER:#ref(Flow_img.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図1:自動抽出の処理フロー };
**赤色領域抽出 [#i613632e]
道路標識を自動抽出するために,赤色の領域とそれ以外を分ける...
そこで,まず赤色領域の抽出を行った.
色情報を扱いやすくするため,入力画像をRGB色空間からHSV色空...
なお, 情景画像は天気や日光等の影響で明るさの条件が不安定...
したがって,色相値Hと彩度値Sの色情報のみを赤色領域の抽出に...
赤色領域の抽出条件は実験の結果から,色相値(パラメータH)は1...
この処理により,赤色領域が抽出された.
入力画像と赤色領域抽出後の画像を図2に示す.
CENTER:#ref(red_img.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図2:入力画像と赤色領域抽出後の画像};
**雑音除去 [#zc4dd5a8]
抽出した赤色領域は様々な形,大きさのものがある.
その中から道路標識を抽出するために,不必要なノイズを除去す...
そこで,領域の幅が一定数以下の領域を除去する処理を行った.
領域の幅を得るためにラベリング処理を行った.
なお,領域面積で除去すると,抽出したい道路標識のように中心...
したがって,領域横幅(パ ラメータα)が15画素以下の領域を除去...
この処理により,標識候補である赤色領域が絞られた.
赤色領域抽出後の画像と雑音除去後の画像を図3に,また変化が...
CENTER:#ref(noise_img1.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図3:赤色領域抽出後の画像と雑音除去後の画...
CENTER:#ref(noise_img2.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図4:画像右上部分の雑音除去前後};
**クロージング [#l7d48e31]
標識候補である赤色領域は抽出処理により,領域内に穴が開いて...
そのままテンプレートマッチングを行うと,類似度であるマッチ...
そこでマッチングスコアを向上させるためにクロージング処理...
膨張処理をN回行い,その後収縮処理をN回行うことをクロージン...
この処理を行うことで,図形の穴埋めや切断部分の結合が可能で...
今回は膨張処理,収縮処理を各1回行った.
この処理により,テンプレートマッチングの精度が向上した.
膨張処理後の画像と収縮処理後の画像(クロージング処理後の画...
CENTER:#ref(closing_img1.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図5:膨張処理後の画像と膨張処理後の画像};
CENTER:#ref(closing_img2.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図6:膨張処理前後,収縮処理後の対象標識};
**テンプレートマッチング [#p5697ae9]
テンプレートマッチング処理を用いて道路標識を抽出する.
テンプレートマッチングとは,テンプレートと呼ばれる小画像と...
今回はテンプレートとして図7のイラスト画像を使用した.
なお,比較手法は正規化相互相関を用いた.
撮影するカメラと道路標識間の距離によって標識の大きさが異...
そのため,一つの大きさのテンプレートでは,様々な距離の道路...
そこで,テンプ レートの大きさを領域の横幅にあわせて変更した.
なお,縦に道路標識が連なっている場合, それらすべてで1つの...
今回はマッチングスコア(パラメータβ)が0.44以上のものを道路...
クロージング処理後とテンプレートマッチング処理後の画像(道...
CENTER:#ref(temp.png,center)
CENTER:&size(11){図7:テンプレート};
CENTER:#ref(temp_img.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図8:クロージング処理後とテンプレートマッ...
*評価実験 [#fa777cb8]
実際に走行中の車から撮影した情景画像を用いて行った実験,お...
**実験方法 [#pdc2d325]
抽出対象の道路標識は，標識自体の持つ危険度や設置頻度等を...
入力画像は，晴れまたは曇りの天候下で,群馬県内における朝方...
以上の方法で本手法の標識抽出性能の評価を行った．
実験の際に採用した閾値は提案手法で述べたとおりである.
一覧を表1に示す.
CENTER:&size(11){表1:実験時の閾値};
CENTER:#ref(1.png,center,50%)
**実験結果 [#z8825efa]
本手法の評価結果を表2に示す．
なお,
優 ：入力画像内全ての対象標識が抽出された画像
良 ：誤抽出が含まれるが,入力画像内全ての対象標識が抽出さ...
可 ：抽出できなかった対象標識がある画像(誤検出も含む)
不可 ：対象標識が 1 つも抽出できなかった画像
とする.
CENTER:&size(11){表2:実験結果};
CENTER:#ref(2.png,cente,50%r)
以上の結果より,情景画像中全標識を抽出した確立は90%となっ...
実際に実験で使用した出力画像の例を図9に示す．
抽出された標識は黄緑色の正方形で囲まれている.
左上の画像では最高速度(40キロ)標識とその下の駐車禁止標識...
右上の画像では駐車禁止標識が抽出されている.
左下の画像では自転車通行止めの標識が抽出されている.
なお,その下の歩行者の通行止めの標識は四角形なので対象標識...
右下の画像では最高速度(50キロ)標識とその下の駐停車禁止標...
CENTER:#ref(result.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図9:実験で使用した出力画像の例};
*考察 [#xead2e5a]
実験結果より, 道路標識と誤抽出した原因および道路標識が抽...
**誤抽出 [#xef83379]
***原因：マッチングスコアの閾値 [#p29929d8]
道路標識以外の外枠が赤色の物体のテンプレートマッチング処...
誤抽出のあった情景画像の出力画像の例を図10に示す．
対策としてテンプレートマッチング処理におけるマッチングス...
しかし，閾値を上げることにより，未認識，つまり標識を見落...
CENTER:#ref(case1.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図10:誤抽出のあった情景画像の出力画像の...
**未抽出 [#q6df49e9]
***原因①：道路標識の劣化 [#r967140f]
長い年月設置されている道路標識は，日焼け，酸化等により道...
そのため，道路標識が色あせてしまっていて,赤色領域抽出処理...
抽出できなかった情景画像の出力画像とその画像の赤色領域処...
なお, 確認を容易にするため赤色領域を白色で示した.
対策として赤色領域抽出処理の閾値の変更等があげられる．
しかし，閾値を下げることにより，誤抽出の回数が増加する．
CENTER:#ref(case2.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図11:劣化した標識の出力画像と赤色領域処...
***原因②：環境光による影響 [#qb735cc1]
逆光時（太陽を正面にしたとき）に撮影を行うと，黒つぶれが...
明るさの変化に対応できるようHS値のみを条件にする対応をと...
抽出できた情景画像の出力画像とその画像の赤色領域処理後の...
なお,図11と同様,赤色領域を白色で示した.
しかし,道路標識が黒く塗りつぶされてしまい，赤色領域抽出処...
この手法では黒つぶれの対策に限界があることがわかった.
抽出できなかった情景画像の出力画像とその画像の赤色領域処...
なお,図11と同様,赤色領域を白色で示した.
CENTER:#ref(case3.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図12:逆光情景画像の抽出に成功した出力画...
CENTER:#ref(case4.png,center,50%)
CENTER:&size(11){図13:逆光情景画像の抽出に失敗した出力画...
*まとめ [#ic5566bc]
今回は標識自体の持つ危険度や設置頻度等を考慮し，抽出対象...
しかし,同様の処理で他の青色円形状の標識や赤色三角形状の標...
また,発展として道路標識の認識を追加する場合にも,本手法は...
実験では,走行中に撮影された100枚の情景画像を用いて評価を...
9割の情景画像で 画像内に存在するすべての道路標識を抽出で...
また，未抽出,誤抽出の原因究明を行い,それぞれの対応策を考...
今後の課題としては，他の形状,色情報を用いた標識の自動抽出...
*参考文献 [#v9702ef4]
[1] 松尾,上田,梅田,”道路情景画像からの速度標識の抽出の検...
[2] “opencv.jp” (2016), http://opencv.jp/ (access Jan 28,...
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