專利名稱：對象識別裝置、移動主體控制裝置及信息提供裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明通常涉及用于識別圖像拾取區(qū)內存在的對象的對象識別裝置、用于通過使用對象識別裝置的識別結果來控制比如車輛、船只、飛機或工業(yè)機器人之類的移動主體的移動的移動主體控制裝置、以及用于將指示信息提供給移動主體的駕駛者的信息提供裝置。
背景技術：
作為對象識別裝置，例如，比如ACC (自適應巡航控制)等的駕駛者輔助系統(tǒng)所用的裝置公知用來減少車輛的駕駛者的工作負荷。在車輛駕駛支持系統(tǒng)中，要求正確地區(qū)分并識別比如障礙物、前方車輛、或通車車道等的對象，以便實現(xiàn)各種功能，比如用于防止車輛撞到障礙物等上以及減少碰撞時的沖擊的自動剎車功能或告警功能，用于維持自身和前 方車輛之間的距離的車速調整功能，以及用于支持防止離開駕駛車道的功能。相應地，通常已經(jīng)存在各種對象識別裝置。日本專利申請No. 11-175702公開了一種對象識別裝置，用于識別通車車道(對象)，以便檢測通過捕獲圖像而獲取的道路圖像(攝像圖像)中的直線，以及檢測車輛相對于用于分割車輛的駕駛車道的通車車道線(白線)的相對位移。這種對象識別裝置用于克服下述問題在由于下雨而造成道路上存在水坑時，太陽光等造成鏡面反射。因此，利用與道路上的通車車道線(白線)相似的亮度對水坑進行成像，并且不能將水坑的一部分與通車車道線區(qū)分開。具體而言，為了在白線識別過程之前從道路的圖像中去除水坑的該部分，通過從道路的圖像中單獨地消除鏡面反射分量來去除水坑的該部分，并且從殘余的散射光分量中識別出白線。用于單獨消除鏡面反射分量的方法使用下述事實鏡面反射的水平偏振分量的布儒斯特角(Brewster’s angle)近似為0度，以及散射光分量包括近似相同量的垂直偏振分量和水平偏振分量，并且進行下述操作。也就是，該方法計算道路圖像中的垂直偏振分量和水平偏振分量之差，并且將該差值與響應于水平偏振分量中包括的入射角的用于消除鏡面反射分量的校正系數(shù)相乘，從而計算鏡面反射分量。接著，該方法從水平偏振分量中減去所計算出的鏡面反射分量，并且從道路圖像中獲取散射光分量的圖像，從散射光分量中單獨消除鏡面反射分量。然而，對于上述常規(guī)的用于識別圖像拾取區(qū)內存在的對象的對象識別裝置，該裝置可以確鑿地指明對象是什么的對象類型不足。該常規(guī)對象識別裝置受限于用于識別對象的對象行為的類型。也就是，如果用于識別對象的對象行為的類型增加，則可以對對象識別的分段進一步進行分段。結果是，可以提高對象識別的準確度，以及可以增加對象行為的類型。例如，一種上述常規(guī)對象識別裝置識別來自圖像拾取區(qū)中存在的對象(也就是，由于攝像圖像中的亮度差而導致的道路上的白線(對象))的反射光量(從該對象接收的光量)之差。在該對象識別裝置中，通過使用不同的反射光特征，從其它對象中識別出道路上的白線。在通過使用這個特征識別對象的情況下，如日本專利申請No. 11-175702中所述,不能將所具有的反射光量與白線的反射光量近似相同的對象(水坑等)與白線區(qū)分開。響應于這個問題，類似于日本專利申請No. 11-175702中公開的對象識別裝置，可以通過使用鏡面反射，將白線與作為具有近似相同量的反射光的對象的水坑區(qū)分開。另外，例如，在其它常規(guī)對象識別裝置中，使用作為攝像圖像中的另一特征的對象形狀，并且將攝像圖像中包含的對象形狀與要被確鑿地指明來識別該對象的對象的形狀模板進行比較。由于用于識別對象的對象特征的類型有限，上述關于該裝置可以確鑿地指明對象是什么的對象類型不足的問題不僅在用于駕駛者輔助系統(tǒng)的對象識別裝置中出現(xiàn)，而且在包括用于機器人控制的裝置的各種對象識別裝置中出現(xiàn)。由于費用增加，響應于用于識別對象的對象行為的類型增加而另外準備用于檢測 新特征的新檢測設備來解決上述問題不是優(yōu)選的。相應地，如果可以通過使用常規(guī)對象識別裝置中的作為通常用于檢測來自對象的反射光量(亮度)的檢測設備的成像部件來檢測新特征，則從費用的角度看，它是有利的。此外，作為另一常規(guī)對象識別裝置，日本專利申請No. 2009-59260公開了一種三維對象識別裝置，其中甚至可以正確地區(qū)分開相同顏色且彼此重疊的兩個對象。該三維對象識別裝置使用相同顏色的兩個對象的偏振光的主軸方向不同的特征，即使兩個相同顏色的對象重疊，也可以將這些對象區(qū)分開。具體而言，該三維對象識別裝置通過多個偏振器獲取圖像，通過使用預定圖像部分的光接收量，計算分別從不同偏振方向的多個偏振光中獲取的該預定圖像部分中的偏振分量，并且還可以計算整個圖像的偏振分量。接著，該三維對象識別裝置對偏振分量中包括的偏振光的主軸方向相同的區(qū)域進行分段，計算每個分段區(qū)域的移動方向，并且將包括移動方向相同的區(qū)域的圖像部分識別為單個對象。在上述常規(guī)三維對象識別裝置中，通常，通過使用攝像圖像的亮度差，提取預定平面中存在的平面對象(例如，道路表面中的浙青)和所具有的外表面面朝與該預定平面的方向不同的方向立體對象(例如，前方車輛)之間的邊緣。因此，將利用該邊緣分段出的區(qū)域識別為該立體對象(solid object)。然而，在使用亮度差來區(qū)分立體對象和平面對象的常規(guī)方法中，存在的問題是如果在攝像圖像中沒有明顯地示出亮度差，則難以高準確度地分別識別出立體對象和平面對象。此外，在上述三維對象識別裝置中，通常，通過使用攝像圖像中的亮度差，提取預定平面中存在的平面對象(例如，道路表面中的浙青)和所具有的外表面面朝與該預定平面的方向不同的方向的立體對象(例如，道路邊緣的側壁、護欄、電線桿、街燈以及比如人行道的臺階(step)等的道路邊緣上的障礙物等)之間的邊緣。因此，將利用該邊緣分段出的區(qū)域識別為立體對象。然而，在使用亮度差來區(qū)分立體對象和平面對象的常規(guī)方法中，如果在相同平面對象中存在具有差別非常大的亮度的部分，則將該部分的邊界不正確地提取為邊緣。存在下述問題甚至在單個平面對象包括該部分時，也將相同平面對象中的該部分與另一部分不正確地識別為不同的對象。具體地，例如，在道路平面上的日照部分和庇蔭部分之間示出大的亮度差。結果是，將該庇蔭部分(弱亮度部分)與日照部分(強亮度部分)不正確地分離識別出。由于這種不正確的識別，例如，如果應用ACC，則該ACC可以將庇蔭部分識別為比如道路邊緣上存在的側壁之類的障礙物，并且可以進行碰撞避免操作。因此，這個不正確的識別可以造成錯誤控制或錯誤處理。上述問題不僅在用于駕駛者輔助系統(tǒng)的三維對象識別裝置中出現(xiàn)，而且在包括用于機器人控制的裝置的各種三維對象識別裝置中出現(xiàn)。由于費用增加，響應于用于識別對象的對象行為的類型增加而另外準備用于檢測新特征的新檢測設備來解決上述問題不是優(yōu)選的。相應地，如果可以通過使用常規(guī)三維對象識別裝置中的作為通常用于檢測來自對象的反射光量(亮度)的檢測設備的成像部件來檢測新特征，則從費用的角度看，它是有利的。

發(fā)明內容
本發(fā)明解決或減少一個或多個上述問題。在本公開的一個方面，提供了一種用于識別圖像拾取區(qū)中存在的對象的對象識別裝置，該對象識別裝置包括成像部件，被配置為接收從該圖像拾取區(qū)中存在的對象反射的 光中包括的具有不同偏振方向的兩個偏振光，并且捕獲兩個偏振圖像；以及對象識別處理部件，被配置為進行識別過程，用于通過使用成像部件捕獲的兩個偏振圖像，識別在與圖像拾取區(qū)中的多個處理區(qū)域中的每個對應的場所上存在的對象。此外，提供一種移動主體控制裝置，包括對象識別部件，被配置為捕獲移動主體的環(huán)境(surroundings)作為成像對象，以及識別成像對象中存在的對象；以及移動控制部件，被配置為基于對象識別部件的識別結果，進行移動主體的移動控制，其中對象識別部件包括成像部件，被配置為接收從該圖像拾取區(qū)中存在的對象反射的光中包括的具有不同偏振方向的兩個偏振光，并且捕獲兩個偏振圖像；以及對象識別處理部件，被配置為進行識別過程，用于通過使用成像部件捕獲的兩個偏振圖像，識別在與圖像拾取區(qū)中的多個處理區(qū)域中的每個對應的場所上存在的對象。此外，提供一種信息提供裝置，包括對象識別部件，被配置為捕獲根據(jù)駕駛者的駕駛操作移動的移動主體的環(huán)境作為成像對象，以及識別成像對象中存在的對象；有用信息生成部件，被配置為通過使用對象識別部件的識別結果生成對于駕駛者有用的有用信息；以及信息報告部件，被配置為報告由有用信息生成部件生成的有用信息，其中對象識別部件包括成像部件，被配置為接收從該圖像拾取區(qū)中存在的對象反射的光中包括的具有不同偏振方向的兩個偏振光，并且捕獲兩個偏振圖像；以及對象識別處理部件，被配置為進行識別過程，用于通過使用成像部件捕獲的兩個偏振圖像，識別在與圖像拾取區(qū)中的多個處理區(qū)域中的每個對應的場所上存在的對象。在本公開的另一方面，提供了一種用于識別圖像拾取區(qū)中存在的所具有的外表面面朝與預定平面不同的方向的立體對象的立體對象識別裝置，該立體對象識別裝置包括成像部件，被配置為接收從該圖像拾取區(qū)中存在的對象反射的光中包括的具有不同偏振方向的兩個偏振光；以及立體對象識別處理部件，被配置為進行立體對象識別過程，用于通過使用成像部件捕獲的兩個偏振圖像，確定在與圖像拾取區(qū)中的多個處理區(qū)域中的每個對應的場所上存在的對象是否是立體對象。在本公開的另一方面，提供了一種用于識別圖像拾取區(qū)中存在的所具有的外表面面朝與預定平面不同的方向的立體對象的立體對象識別裝置，該立體對象識別裝置包括成像部件，被配置為接收從該圖像拾取區(qū)中存在的對象反射的光中包括的具有不同偏振方向的兩個偏振光；亮度計算部件，被配置為將成像部件捕獲的兩個偏振圖像中的每個分割為預定處理區(qū)域，以及針對每個預定處理區(qū)域計算兩個偏振圖像中的總亮度值；偏振強度差計算部件，被配置為針對每個預定處理區(qū)域，計算指示兩個偏振圖像之間的偏振強度差值與總亮度差之比的偏振強度差；以及立體對象識別處理部件，被配置為進行立體對象識別過程，用于通過使用總亮度值和偏振強度差，識別在與圖像拾取區(qū)中的多個處理區(qū)域中的每個對應的場所上存在的對象是否是立體對象。


當結合附圖閱讀時，根據(jù)下述詳細描述，本發(fā)明的其它目的、特征和優(yōu)點將變得更加顯而易見，在附圖中圖I是例示根據(jù)實施例的駕駛者輔助系統(tǒng)的功能配置的示圖。圖2是例示用于駕駛者輔助系統(tǒng)的偏振照相機的第一配置示例的示圖。
圖3是例示用于駕駛者輔助系統(tǒng)的偏振照相機的第二配置示例的示圖。圖4是例示用于駕駛者輔助系統(tǒng)的偏振照相機的第三配置示例的示圖。圖5是例示用于駕駛者輔助系統(tǒng)的偏振照相機的第四配置示例的示圖。圖6是例示用于駕駛者輔助系統(tǒng)的偏振照相機的第五配置示例的示圖。圖7是例示用于駕駛者輔助系統(tǒng)的偏振照相機的第六配置示例的示圖。圖8A是作為識別對象的博茨點(Botts’ Dot)的頂視圖，以及圖8B是博茨點的側視圖。圖9A是作為識別對象的貓眼的頂視圖，以及圖9B是貓眼的側視圖。圖10是用于說明指明道路表面結構的過程的流程的流程圖。圖11是例示由黑白圖像處理部件根據(jù)偏振照相機獲取的原始偏振圖像數(shù)據(jù)生成的黑白圖像(亮度圖像)的一個示例的示圖。圖12是例示由偏振強度差圖像處理部件根據(jù)偏振照相機獲取的原始偏振圖像數(shù)據(jù)生成的偏振強度差圖像的示圖。圖13是繪出沿著圖11中的白色虛線箭頭獲取的亮度值的圖示。圖14是繪出沿著圖12中的白色虛線箭頭獲取的亮度值的圖示。圖15是例示當由實驗室中的針對光源相對于浙青表面和金屬表面的每個變化位置布置并固定的照相機捕獲P偏振圖像和S偏振圖像時的偏振強度差的變化示例的圖示。圖16是用于說明擋風玻璃的影響的示圖。圖17是例示由黑白圖像處理部件根據(jù)從捕獲道路表面圖像的偏振照相機獲取的原始偏振圖像數(shù)據(jù)生成的黑白圖像(亮度圖像)的示例的示圖，在該道路表面圖像上，博茨點用作分割線。圖18是例示由偏振強度差圖像處理部件根據(jù)原始偏振圖像數(shù)據(jù)生成的偏振強度差圖像的示圖。圖19是指示在由實驗室中的布置并固定在相對于涂覆表面變化的光源位置上的照相機捕獲的P偏振圖像和S偏振圖像時的偏振強度差的變化的圖示，在涂覆表面上，將浙青表面和鋼筋與涂料一起涂覆。圖20是例示由黑白圖像處理部件根據(jù)捕獲粘接有柏油的道路表面的偏振照相機所獲取的原始偏振圖像數(shù)據(jù)生成的黑白圖像(亮度圖像)的示例的示圖。圖21是例示由偏振強度差圖像處理部件根據(jù)原始偏振圖像數(shù)據(jù)生成的偏振強度差圖像的示圖。圖22是用于說明指明固體圖像的過程的流程的流程圖。圖23是例示由黑白圖像處理部件根據(jù)偏振照相機獲取的原始偏振圖像數(shù)據(jù)生成的黑白圖像(亮度圖像)的示例的示圖。圖24是例示由偏振強度差圖像處理部件根據(jù)原始偏振圖像生成的偏振強度差圖像的示圖。圖25是例示針對100幀的由圖23中的白色矩形勾勒出的三個位置上的亮度值分布的示圖。
圖26是例示針對100幀的由圖24中的白色矩形勾勒出的三個位置上的偏振亮度差值分布的示圖。圖27是由黑白圖像處理部件根據(jù)偏振照相機獲取的原始偏振圖像數(shù)據(jù)生成的黑白圖像(亮度圖像)的另一示例的示圖。圖28是例示在圖27中例示的圖像中繪制的處理線(沿著橫向方向延伸的直線J-J)的每個點上的偏振強度差的圖示。圖29是例示在圖27中例示的圖像中繪制的處理線(沿著橫向方向延伸的直線J-J)的每個點上的亮度(黑白亮度)的圖示。圖30是例示繪出除了日照道路表面之外的識別對象的類型中的每個的亮度的二維分布的示圖。圖31是例示除了日照道路表面之外的識別對象的類型中的每個的三維分布的示圖。圖32是用于說明指明立體對象的過程的修改例的流程的流程圖。
具體實施例方式下面，將參照附圖描述本發(fā)明的實施例。將描述本發(fā)明作為移動主體控制裝置和信息提供裝置應用于駕駛者輔助系統(tǒng)的實施例。圖I是例示根據(jù)該實施例的駕駛者輔助系統(tǒng)的功能配置的方框圖。作為移動主體的車輛周圍的景觀由作為安裝在車輛(未示出)上的成像部件的偏振照相機10攝取，該景觀包括車輛正在其上行駛的道路表面(移動表面)。獲取包括垂直偏振強度(下文中簡稱為“S偏振強度”)和水平偏振強度(下文中簡稱為“P偏振強度”)的原始偏振圖像數(shù)據(jù)。根據(jù)原始偏振圖像數(shù)據(jù)中包括的P偏振強度數(shù)據(jù)獲取的水平偏振圖像數(shù)據(jù)存儲在水平偏振圖像存儲器11中，以及根據(jù)原始偏振圖像數(shù)據(jù)中包括的S偏振強度數(shù)據(jù)獲取的垂直偏振圖像數(shù)據(jù)存儲在垂直偏振圖像存儲器12中。這兩組圖像數(shù)據(jù)被分別發(fā)送到作為亮度計算部件的黑白圖像處理部件13，以及作為亮度差計算部件或者作為偏振強度差計算部件和相對偏振強度差計算部件的偏振強度差圖像處理部件15。偏振照相機10通過作為光接收設備的比如CXD (電荷耦合設備)或CMOS (互補金屬氧化物半導體)的圖像識別設備拾取外圍圖像，該外圍圖像例如包括具有百萬像素級別的像素。偏振照相機10優(yōu)選在接近于實時的較短間隔內連續(xù)拾取該外圍圖像。例如，偏振照相機10可以附在后視鏡上，并且可以拾取車輛前方的景觀(包括道路表面的前方示圖)。偏振照相機10可以附在側視鏡上，并且可以拾取車輛的側面景觀?；蛘撸裾障鄼C10可以附在后備箱門上，并且可以拾取車輛后面的景觀。在該實施例中，將說明偏振照相機10附在后視鏡上并且拾取車輛的前方示圖的情形。圖2是用于說明偏振照相機10的第一配置示例的示圖。在圖2中，作為第一配置示例，偏振照相機IOA是其中可轉動地致動的轉動偏振器102布置在具有比如CXD的圖像拾取設備的照相機101前方的設備。偏振照相機IOA響應于轉動偏振器102的轉動角而改變入射光的偏振方向。相應地，照相機101可以交替地拾取P偏振圖像和S偏振圖像。圖3是用于說明偏振照相機10的第二配置示例的示圖。在圖3中，作為第二配置示例，偏振照相機IOB是包括兩個分別具有比如C⑶等的 圖像拾取設備的照相機111和112的設備。在照相機111和112的前方，分別布置透射S偏振光的S偏振濾光器113和透射P偏振光的P偏振濾光器114。由于圖2中例不的偏振照相機IOA利用一個照相機101交替地拾取P偏振圖像和S偏振圖像，所以不能同時拾取P偏振圖像和S偏振圖像。另一方面，圖3中例示的偏振照相機IOB可以同時拾取P偏振圖像和S偏振圖像。圖4是用于說明偏振照相機10的第三配置示例的示圖。在圖4中，作為第三配置示例，類似于圖3中例示的偏振照相機10B，偏振照相機IOC具有分別用于P偏振圖像和S偏振圖像的圖像拾取設備。與偏振照相機IOB不同，上述圖像拾取設備被布置為彼此更靠近。因此，與圖3中例示的偏振照相機IOB相比，偏振照相機IOC可以更加小型化。在圖4中例示的偏振照相機IOC中，層疊有透鏡陣列122、遮光間隔物123、偏振濾光器123、間隔物125以及固態(tài)圖像感測單元126。透鏡陣列122包括兩個圖像拾取透鏡122a和122b。兩個圖像拾取透鏡122a和122b分別由比如非球透鏡等的具有相同形狀的對應單個透鏡形成，從而各自的光軸121a和121b相互平行，并且布置在相同的平面上。遮光間隔物123包括兩個開口部分123和123b，并且相對于透鏡陣列122布置在與對象側相反的一側上。兩個開口部分123a和123b被開口為預定尺寸，其中中心聚焦在各自光軸121a和121b上。利用黑碳、粗糙表面或消光，對開口部分123a和123b的內表面進行光反射處理。偏振濾光器124是區(qū)域分割型偏振濾光器，包括偏振平面彼此相差90°的兩個偏振區(qū)域124a和124b，并且相對于遮光間隔物123布置在與透鏡陣列122相反的一側上。偏振區(qū)域124a和124b僅僅透射非偏振光中的沿著各自偏振平面的方向上的振蕩分量(偏振分量)，并且形成線性(straight)偏振光，其中在非偏振光中電磁場沿著未指明的方向振蕩。通過使用采用精制的奇特形狀的金屬的線網(wǎng)格法、或自動繁殖型光子晶體法等，可以獲取區(qū)域分割型偏振濾光器，其中邊界部分清晰。間隔物125被形成為矩形框形，包括使得偏振濾光器124的偏振區(qū)域124a和偏振區(qū)域124b的區(qū)域穿過的開口部分125a,并且相對于偏振濾光器124布置在與遮光間隔物123相反的一側上。固態(tài)圖像感測單元126包括安裝在基板127上的兩個固態(tài)圖像感測設備126a和126b，并且相對間隔物125布置在與偏振濾光器124相反的一側上。在該實施例中，針對感測黑色和白色，固態(tài)圖像感測設備126a和126b不包括彩色濾光器。在感測彩色圖像時，固態(tài)圖像感測設備126a和126b分別具有彩色濾光器。圖5是用于說明偏振照相機10的第四配置示例的示圖。在圖5中，作為第四配置示例，偏振照相機IOD包括具有I: I的透射率的半透明反射鏡131、反射鏡132、S偏振濾光器133、P偏振濾光器134、用于S偏振以及接受通過S偏振濾光器133的S偏振光的CXD 135、以及用于P偏振以及接受通過P偏振濾光器134的P偏振光的CXD 136。圖3中的偏振照相機IOB和圖4中的偏振照相機IOC可以同時拾取S偏振圖像和P偏振圖像。然而，在照相機IOB和IOC中，產(chǎn)生方位差。相反，偏振照相機IOD(圖5中例示)通過使用通過未示出的同一圖像拾取系統(tǒng)(透鏡)接受的相同光，同時拾取S偏振圖像和P偏振圖像。因此，上述偏振照相機不會產(chǎn)生方位差。相應地，不需要進行比如方位差校正的處理過程。取代半透明反射鏡131，可以使用比如棱鏡的偏振光束分離器來反射P偏振光以及透射S偏振光。通過使用偏振光束分離器，S偏振濾光器133和P偏振濾光器134變?yōu)椴槐匾?。因此，可以簡化光學系統(tǒng)，以及提高該光學系統(tǒng)的使用效率。 圖6是用于說明偏振照相機10的第五配置示例的示圖。在圖6中例示的偏振照相機IOE中，層疊有單個圖像拾取透鏡142、遮光間隔物143、偏振濾光器144、間隔物145以及固態(tài)圖像感測單元146。在圖6中，作為第五配置示例，偏振照相機IOE是沿著圖像拾取透鏡142a的光軸141層疊照相機組件的單元，類似于圖4中例示的偏振照相機10C。然而，與偏振照相機IOC不同，S偏振圖像和P偏振圖像由單個圖像拾取透鏡142拾取?？梢韵鄬τ诠廨S層疊多個圖像拾取透鏡。類似于圖5中例示的偏振照相機10D，偏振照相機IOE不會產(chǎn)生S偏振圖像和P偏振圖像之間的方位差。另外，與圖5中例示的偏振照相機IOD相比，偏振照相機IOE可以更加小型化。遮光間隔物143包括開口部分143a，并且相對于單個圖像拾取透鏡142布置在與對象側相反的一側上。間隔物145被形成為矩形框形，包括使得偏振濾光器144的偏振區(qū)域144a和偏振區(qū)域144b的區(qū)域穿過的開口部分145a，并且相對于偏振濾光器144布置在與遮光間隔物143相反的一側上。圖6中的偏振照相機IOE是區(qū)域分割型偏振濾光器，具有偏振平面彼此相差90°的兩組偏振區(qū)域144a和144b。由于這種配置，導致為偏振照相機IOE提供四個固態(tài)圖像感測設備 146a、146b、146c 和 146d。圖7是用于說明偏振照相機10的第六配置示例的示圖。在圖7中，作為第六配置示例，將區(qū)域分割型濾光器應用于偏振照相機10F。在圖7中，矩陣中對準的方塊中的每個指示每個光接收設備中的光接收部件151，填充有垂直線的區(qū)域指示用于S偏振濾光器152的區(qū)域，以及填充有水平線的區(qū)域指示用于P偏振濾光器153的區(qū)域。在偏振照相機IOF中，取代1:1地對應于光接收設備的像素，用于S偏振濾光器152和P偏振濾光器153的區(qū)域中的每個在橫向方向上具有一個光接收設備的寬度，并且具有傾斜區(qū)域形狀，其中區(qū)域之間的邊界線的傾斜度為2。也就是，傾斜區(qū)域形狀具有一個角度，其中對于橫向方向中的一個像素變化，徑向方向上進行兩個像素變化。通過將上述特定濾光器布置圖案與信號處理過程組合，即使在將圖像拾取設備陣列與區(qū)域分割濾光器結合時對準的準確度不夠，也可以將透過濾光器的圖像中的每個作為整個屏幕再現(xiàn)。此夕卜，可以實現(xiàn)能夠在較低的花費的情況下拾取S偏振圖像和P偏振圖像的偏振照相機?；匾妶D1，黑白圖像處理部件13根據(jù)水平偏振圖像存儲器11和垂直偏振圖像存儲器12中的P偏振強度數(shù)據(jù)和S偏振強度數(shù)據(jù)，計算每個像素的黑白亮度(P偏振強度和S偏振強度)。黑白圖像可以通過使用利用上述計算獲取的所有像素的黑白亮度數(shù)據(jù)生成。黑白圖像處理部件13計算出的黑白亮度數(shù)據(jù)輸出到作為線檢測部件的白線識別部件14。偏振強度差圖像處理部件15根據(jù)水平偏振圖像存儲器11和垂直偏振圖像存儲器12中的P偏振強度數(shù)據(jù)和S偏振強度數(shù)據(jù)，計算每個像素的偏振強度差。偏振強度差圖像可以通過使用偏振強度差生成。偏振強度差利用下述等式(I)獲取。極化強度差=(P極化強度-S極化強度)/ (P極化強度+S極化強度)(I)也就是，偏振強度差是P偏振強度與S偏振強度的差值(亮度差值) 和P偏振強度與S偏振強度的總值(總亮度值)之比。換言之，偏振強度差是P偏振強度與總亮度值之比(P偏振比值)和S偏振強度與總亮度值之比(S偏振比值)之間的差值。在該實施例中，將描述從P偏振強度中減去S偏振強度的情形。或者，可以從S偏振強度中減去P偏振強度。通過偏振強度差圖像處理部件15計算出的偏振強度差的數(shù)據(jù)輸出到道路表面結構識別部件16和作為對象識別處理部件的立體對象識別部件18。白線識別部件14基于黑白圖像處理部件13計算出的黑白亮度數(shù)據(jù)，通過使用下述方法來識別駕駛道路上的白線。該白線可以是用于分割道路的各種線中的任何一種，比如任意顏色線(比如黃線等)、實線、虛線、點劃線、雙線等。常規(guī)道路上的通車線(分割線)形成為相對于比如浙青等的黑色部分具有高對比度顏色(例如，白色)，以便駕駛者容易看見。相應地，通車線(在本實施例中應用的白線)的亮度遠大于其它地方中存在的比如浙青等的對象。因此，通過使用黑白亮度數(shù)據(jù)，可以將比預定值更亮的部分確定為白線。本實施例中使用的黑白亮度數(shù)據(jù)是通過使用從上述偏振照相機10獲取的P偏振強度和S偏振強度的總值獲取的數(shù)據(jù)。在根據(jù)本實施例的白線識別過程中，首先，通過黑白圖像處理部件13，將針對每個像素的從偏振照相機10獲取的P偏振強度和S偏振強度的總值計算為是每個像素的黑白亮度。白線識別部件14相對于根據(jù)黑白亮度獲取的黑白圖像，設置多個處理線。根據(jù)本實施例的處理線針對在偏振強度差圖像中的一個水平線上對準的像素序列設置。處理線的方向不要求是沿著橫向方向，并且可以是沿著徑向方向或傾斜方向。此外，每個處理線上的像素數(shù)目可以相同或不同。此外，處理線不總是要求相對于偏振強度差圖像中的所有像素設置，并且可以針對在偏振強度差圖像中合適選擇的部分像素設置。此外，如稍后所述，取代處理線，可以利用處理塊單元執(zhí)行白線識別過程，其中一個處理塊由每列和每行中多于兩個像素形成。白線識別部件14針對每個處理線，計算兩個相鄰像素之間的黑白亮度差，并且確定計算結果是否等于或大于白線邊緣閾值。當確定計算結果等于或大于白線邊緣閾值時，這兩個相鄰像素之間的區(qū)域被確定并記錄為白線邊緣。通過針對所有處理線執(zhí)行白線識別過程，可以提取黑白圖像中的白線邊緣。白線識別部件14的白線邊緣識別結果可以用于各個過程。例如，一個過程在車輛中的作為信息通知部件的顯示單元上顯示通過使用黑白圖像處理部件13計算出的亮度數(shù)據(jù)生成的黑白圖像(正視圖像)，該顯示單元包括CRT(陰極射線管)或LCD (液晶顯示器)，其中顯著地顯示關于黑白圖像中的白色部分的信息，從而作為有用信息報告給駕駛者。通過應用這個過程，例如，即使駕駛者難以在視覺上識別出白線，駕駛者也可以通過查看顯示單元上的正視圖像，了解駕駛者的車輛和白線之間的相對位置關系。相應地，駕駛者可以容易地將車輛維持在利用白線分割出的駕駛車道中。此外，例如，可以執(zhí)行另一過程來根據(jù)白線識別部件14識別出的白線的位置信息，了解駕駛者的車輛和白線之間的相對位置關系，以及確定駕駛者的車輛是否偏離利用白線分割出的駕駛車道上的正確駕駛位置。當車輛偏離正確駕駛位置時，發(fā)出告警聲音等。或者，在車輛偏離正確駕駛位置時，執(zhí)行自動剎車功能來降低車輛速度。道路表面結構識別部件16是用于基于偏振強度差圖像處理部件15計算出的偏振強度差，利用稍后描述的方法識別道路表面上存在的結構(下文中稱為“道路表面結構”)的處理部件。道路表面結構識別部件16將識別結果輸出到道路表面結構指明部件17和白線識別部件14。道路表面結構可以是井蓋(manhole cover)、比如公路之類的道路上存在的道路連接部分中的金屬、或路橋等、比如博茨點、和貓眼等的由金屬、和光連接板形成的復合結構等，其中形成分割線來分割駕駛車道。此外，在本實施例中，道路表面結構可以是覆蓋道路上的一部分的外部材料，比如不是有意鋪設的柏油。道路表面結構識別部件16將所具有的外表面被放置為與道路表面基本上齊平的平面對象，識別為道路表面結構。道路表面結構指明部件17指明道路結構表面是井蓋、道路連接部分、博茨點或貓眼。 道路表面結構識別部件16可以基于白線識別部件14的白線邊緣的識別結果，從偏振強度差圖像中消除白線，并且可以進行針對從中消除白線的偏振強度差圖像的道路表面結構識別過程。在這種情況下，可以合適地消除包括白線的噪聲，以及提高道路表面結構的識別準確度。在這種情況下，井蓋是通過插入到井口的開口部分來裝配的金屬板，并且通常由堅固且笨重的鑄鐵制成。例如，圖8A和圖SB中的博茨點由陶瓷制成，并且主要用于形成北美的公路的分割線。如圖SB中所示，博茨點B是具有直徑近似為IOOmm的圓形屋頂狀態(tài)且嵌入在道路表面上的對象。如圖8A中所示，多個博茨點沿著道路上的駕駛車道布置，并且用作分割線。此外，圖9A和圖9B中的貓眼用于形成分割線。如圖9B中所示，具有沿著相同的方向反射入射光的特征的反射器D附在近似矩形的主體中。如圖8A中所示，多個貓眼C沿著道路上的駕駛車道布置，并且用作分割線。博茨點B和貓眼C被布置為從道路表面稍微突出。立體對象識別部件18基于偏振強度差圖像處理部件15計算出的偏振強度差，利用稍后描述的方法識別在偏振照相機10的圖像拾取區(qū)域中存在的立體對象。立體對象可以是行駛在道路表面上的另一車輛、道路表面的道路邊緣附近存在的護欄、電線桿、街燈、標記牌、比如道路邊緣上的路肩等的道路側的障礙物、用于避免與道路表面碰撞的障礙物或者道路路肩上的障礙物(比如人、動物、或自行車等)。也就是，立體對象可以是任何種類的所具有的外表面面朝與道路表面不同的方向的障礙物。立體對象識別部件18將識別結果輸出到立體對象指明部件19。立體對象識別部件18將立體對象與道路表面以及外表面與道路表面基本上齊平的平面對象區(qū)分開，以及立體對象指明部件19指明立體對象是另一車輛、不在道路上的障礙物、或避免碰撞的障礙物。作為形狀信息存儲部件的形狀存儲部件20存儲各種形狀模塊的數(shù)據(jù),作為道路表面結構指明部件17和立體對象指明部件19使用的形狀信息。形狀存儲部件20中存儲的形狀模板指示要由道路表面結構指明部件17和立體對象指明部件19指明的對象(指明對象)的形狀(攝像圖像中的指明對象的形狀)，其中該對象(指明對象)由偏振照相機10拍攝。例如，由于偏振照相機10從向上的對角方向捕獲道路表面上的井蓋的圖像，所以井蓋的形狀模板(圓形形狀)指示為橢圓形。應該注意的是，形狀模板可以包括尺寸信息。在本實施例中，例如，要由道路表面結構指明部件17使用的形狀模板可以是用于指明井蓋的形狀模板、用于指明由博茨點或貓眼形成的分割線的形狀模板以及用于指明比如公路之類的道路上存在的道路連接部分、或路橋等的形狀模板。此外，例如，要由立體對象指明部件19使用的形狀模板可以是用于指明另一車輛的形狀模板、用于指明電線桿或街燈的形狀模板、以及用于指明道路邊緣處的臺階部分的形狀模板。另外，如果除了上面例示的對象之外的對象可以根據(jù)它們的形狀指明，則可以準備其它形狀模板來指明該對象?；诘缆繁砻娼Y構識別部件16的識別結果，道路表面結構指明部件17將被識別為道路表面結構的圖像數(shù)據(jù)的形狀與形狀存儲部件20中存儲的每個形狀模板進行比較。隨后，道路表面結構指明部件17利用稍后描述的方法，指明道路表面結構是井蓋、道路連接部分、由博茨點或貓眼形成的分割線，還是除了這些之外的另一道路表面結構?；诹Ⅲw對象識別部件18的識別結果，立體對象指明部件19將被識別為立體對 象的圖像區(qū)域的形狀與形狀存儲部件20中存儲的形狀模板進行比較。隨后，立體對象指明部件19利用稍后描述的方法，指明該立體對象是另一車輛、道路之外的障礙物、避免碰撞的障礙物，還是除了這些之外的另一立體對象。接著，在根據(jù)上述實施例的駕駛者輔助系統(tǒng)中，將描述用于指明道路表面結構的過程的流程圖。圖10是用于說明指明道路表面結構的過程的流程圖。當原始偏振圖像數(shù)據(jù)被偏振照相機10獲取到時，將根據(jù)原始偏振圖像數(shù)據(jù)中包括的P偏振強度獲取的水平偏振圖像數(shù)據(jù)存儲到水平偏振圖像存儲器11中。同時，將根據(jù)原始偏振圖像數(shù)據(jù)中包括的S偏振強度獲取的垂直偏振圖像數(shù)據(jù)存儲到垂直偏振圖像存儲器12中(步驟SI)。此后，偏振強度差圖像處理部件15通過使用上述表達式(1)，根據(jù)水平偏振圖像存儲器11和垂直偏振圖像存儲器12中的P偏振強度數(shù)據(jù)和S偏振強度數(shù)據(jù)計算每個像素的偏振強度差(識別索引值)(步驟S2)。根據(jù)計算結果獲取的偏振強度差圖像的數(shù)據(jù)被存儲到偏振強度差圖像處理部件15中的圖像存儲器(未示出)中。接著，將描述邊緣確定過程。當獲取到偏振強度差圖像時，偏振強度差圖像處理部件15針對該偏振強度差圖像設置多個處理線。根據(jù)上述實施例的處理線針對偏振強度差圖像中的在一個水平線上對準的像素序列設置。處理線的方向不總是要求是沿著橫向方向，并且可以是沿著徑向方向或傾斜方向。此外，每個處理線上的像素數(shù)目可以相同或不同。處理線不總是要求相對于偏振強度差圖像中的所有像素設置，并且可以針對在偏振強度差圖像中合適選擇的部分像素設置。取代處理線，可以利用處理塊單元執(zhí)行邊緣確定過程，其中一個處理塊由每列和每行中多于兩個像素形成。在這種情況下，例如，稍后描述的邊緣確定部件為該偏振強度差圖像設置多個處理塊，并且計算指示該偏振強度差的分散量(散射角)的標準差。當標準方差等于或大于參考方差閾值時，確定在該處理塊中存在邊緣。應該注意的是，該處理塊可以設置在長方形部分中，以及可以設置在另一形狀部分中。例如，處理塊的尺寸可以近似為10像素XlO像素。每個處理塊可以具有相同尺寸或不同尺寸。取代標準方差，可以使用統(tǒng)計值，比如離散度、平均方差等。偏振強度差圖像處理部件15計算每個處理線的兩個相鄰像素之間的偏振強度差的差值，并且確定計算結果是否等于或大于預定邊緣閾值(步驟S3)。當確定計算結果等于或大于預定邊緣閾值時，偏振強度差圖像處理部件15存儲與上述確定相關的兩個相鄰像素之間的信息，作為邊緣(步驟S4)。通過執(zhí)行上述步驟S3和S4 (步驟S5)，可以指明偏振強度差圖像中的不同對象之間的邊界。在相關邊緣確定過程中，通常，針對每個處理線，計算相鄰像素之間的黑白亮度差，并且確定出計算結果等于或大于預定邊緣閾值。然而，在相關邊緣確定過程中，例如，關于使得照相機接收到近似相同的反射度(黑白亮度)的不同對象(比如井蓋、和浙青等)之間的邊界，不能正確地區(qū)分該不同的對象，以及不能確定邊緣。相反，取代黑白亮度，根據(jù)上述實施例的邊緣確定過程可以通過使用偏振強度差來確定邊緣。相應地，可以高準確度地確定具有近似相同的反射度的不同對象之間的邊緣。下面，將說明這個更為準確的確定過程。圖11是例示由黑白圖像處理部件13根據(jù)偏振照相機10獲取的原始偏振圖像數(shù)據(jù)生成的黑白圖像(亮度圖像)的一個示例的示圖。圖12是例示由偏振強度差圖像處理部件15根據(jù)原始偏振圖像數(shù)據(jù)生成的偏振強度差圖像的示圖。圖13是繪出沿著圖11中的白色虛線箭頭獲取的亮度值的圖示。圖14是繪出沿著圖12中的白色虛線箭頭獲取的偏振強度差的圖示。如從圖13的圖示中看出，亮度值指示浙青區(qū)域13a和井蓋區(qū)域13b中近似相同的值(從-0. 4到-0. 5的范圍內)，并且在這些區(qū)域13a和13b之間亮度值沒有變化。相反，如從圖14的圖示中看出，浙青區(qū)域13a中的偏振強度差近似為O。相反，井蓋區(qū)域13b中的偏振強度差近似為-0.3。在這些區(qū)域13a和13b之間，可以看到偏振強度差中的大變化。相應地，通過設置0到-0. 3內的合適閾值(例如，-0. 2)以及使用這些區(qū)域13a和13b中的偏振強度差之間的差值，可以更高準確度地確定浙青區(qū)域13a和井蓋區(qū)域13b之間的邊緣，該浙青區(qū)域13a和井蓋區(qū)域13b難以通過使用黑白亮度區(qū)分開。在根據(jù)上述實施例的對象識別中，稍后將描述取代偏振強度差，使用相對偏振強 度差的理由。接著，將描述由道路表面結構識別部件16執(zhí)行的道路表面結構識別過程。在說明道路表面結構識別過程之前，首先，說明根據(jù)偏振強度差識別道路表面結構的理由。在對象上反射的光包括被稱為“光澤(luster)”的鏡面反射分量，在對象表面上具有微觀不規(guī)則結構的漫射分量，以及在對象內部散射且從對象釋放出的內部散射分量。反射光的強度被指示為上述三種分量之和。鏡面反射分量可以被理解為漫反射分量的一部分。即使照射對象的光源被放置在任一方向上，也可以觀測到漫反射分量和內部散射分量(即，對入射角的低依賴性)。另一方面，鏡面反射分量是對入射角具有強依賴性的分量，并且僅僅在光源相對于反射光的接收部件放置在近似正反射方向上時觀測到。此外，偏振特性與上述特性相同。如上所述，可以與照射對象的光源的方向無關，觀測到漫反射分量和內部散射分量，但是它們的偏振特性彼此不同。具體地，可以假定在漫反射分量中，在每個分割對象表面的微小區(qū)域中滿足菲涅耳(Fresnel)反射特性。因此，漫反射分量具有下述偏振特性當使得非偏振光入射時，P偏振強度大于S偏振強度。另一方面，內部散射分量是在對象內部散射且釋放到對象外部的分量。當使得非偏振光入射時，內部散射分量不容易受進入對象的光的偏振分量影響，并且具有下述偏振特性當光從對象內部釋放到對象外部時，P偏振強度變?yōu)楦鼜姟Ｈ缭搶嵤├欣?，由于圖像拾取區(qū)中的幾乎所有可能的對象(浙青、井蓋等)具有不規(guī)則表面，所以可以理解的是，當從車輛拾取正視圖時，鏡面反射分量較少。結果是，在該實施例中，要理解的是，在從偏振照相機10的圖像拾取區(qū)中存在的對象反射的光中，漫反射分量和內部散射分量占主導地位。因此，通過將反射光中的S偏振強度與P偏振強度進行比較，可以確定如果S偏振強度更強，則漫反射分量更大。此外，可以確定如果P偏振強度更強，則內部散射分量更大。圖15是例示當由實驗室中的針對光源相對于浙青表面和金屬表面(光滑表面)的 每個變化位置布置并固定的照相機捕獲的P偏振圖像和S偏振圖像時的偏振強度差的變化示例的圖示。在該圖示中，橫軸表示入射角(光源位置)，以及縱軸表示不同的偏振強度。照相機的仰角處于從水平傾斜10度的狀態(tài)。偏振強度差根據(jù)每個入射角的攝像圖像中的近似中心部分的亮度信息計算。該圖示中的偏振強度差是從P偏振強度(Rp)中減去S偏振強度(Rs)得到的值相對于P偏振強度(Rp)和S偏振強度(Rs)之和的比值。相應地，當P偏振強度比S偏振強度更強時，偏振強度差是正值。當S偏振強度比P偏振強度更強時，偏振強度差是負值。如從圖15的圖示中看出，關于浙青表面，在所有入射角上，偏振強度差近似都是負值。也就是，由于漫反射分量在從浙青表面反射的光中占主導地位，所以P偏振強度比S偏振強度更強。另一方面，關于金屬表面，在入射角超過30度的整個區(qū)域中，偏振強度差是正值。也就是，由于內部散射分量在從金屬表面反射的光中占主導地位，P偏振強度比S偏振強度更強。如上所述，通過計算反射光中包括的S偏振強度和P偏振強度之差，可以了解在對象的反射特性中，是漫反射分量更強，還是內部散射分量更強。相應地，可以基于反射光中包括的S偏振強度和P偏振強度之差，區(qū)分所具有的反射特性彼此不同的對象，比如所具有的漫反射分量更強的浙青，以及所具有的內部散射分量更強的道路表面結構。通常，由于不同的材料具有不同的折射率，這個特性影響S偏振強度和P偏振強度之差。因此，可以基于反射光中包括的S偏振強度和P偏振強度之差，區(qū)分所具有的材料不同的對象。應該注意的是,考慮圖15的圖示中例示的結果受浙青表面和金屬表面之間的表面條件之差影響。浙青表面具有非常大的不規(guī)則性，而金屬表面是光滑的。相應地，正在檢測的S偏振強度和P偏振強度的值根據(jù)要被識別的對象的表面條件變化。由于浙青區(qū)域13a和作為道路上的結構(金屬)的井蓋區(qū)域13b之間的偏振強度差(示出實際應用的環(huán)境下的實驗結果的圖14的圖示中所例示的)與圖15中的實驗室結果不同，所以這是可以理解的。然而，在不同材料的對象之間，即使表面條件彼此相同，由于它們的材料不同，對象的反射特性也彼此不同。每個反射特性可以基于S偏振強度和P偏振強度之差得到。因此，通過使用考慮實際環(huán)境而設置的閾值，可以在由不同材料制成的對象之間進行區(qū)分。在根據(jù)上述實施例的道路表面結構識別過程中，通過在由利用上述邊緣確定過程確定的邊緣分割出的每個區(qū)域中，將偏振強度差用作識別索引值，可以確定每個區(qū)域是否指示道路表面結構。如上所述，通過將S偏振強度和P偏振強度之間的差值用作識別索引值，道路表面結構識別過程可以確定每個區(qū)域是否是道路表面結構。然而，在由于亮度不夠，導致作為識別索引值計算的S偏振強度和P偏振強度之間的差值是更小值的情況下，變得難以確定每個區(qū)域是否是道路表面結構。相反，在該實施例中，通過使用其中將差值除以S偏振強度和P偏振強度的總值(黑白亮度)的偏振強度差，即使亮度不夠，對于作為識別索引值的偏振強度差，也可以獲得相對大的值。相應地，可以確定每個區(qū)域是道路表面結構。下面將描述根據(jù)上述實施例的道路表面結構識別過程的流程圖。首先，對于每個由利用上述邊緣確定過程確定出的邊緣分割出的區(qū)域，計算偏振強度差和偏振強度差的參 考值之間的差值(步驟S6)。接著，確定該差值是否等于或小于預先定義的道路表面結構的閾值(步驟S7)。在該確定中，當確定該差值等于或小于預先定義的道路表面結構的閾值時，該區(qū)域被識別為道路表面結構，并且存儲該區(qū)域的信息(步驟S8)。通過執(zhí)行這些步驟S7b和S8 (步驟S9)，可以得到攝像圖像中的示出道路表面結構的區(qū)域。在上述實施例中，作為用于區(qū)域中的對象識別的識別索引值，取代使用該區(qū)域中的偏振強度差(絕對量)，使用相對偏振強度差(相對量)，該相對偏振強度差是從參考偏振強度差中減去該區(qū)域中的偏振強度差后得到的。因此，即使由于比如環(huán)境差異等的影響導致在被關注的區(qū)域的偏振強度差的計算值中出現(xiàn)偏差，也可以通過使用相對于參考偏振強度差的相對量來減少這些影響，其中該差值由于相同的影響造成。在該實施例中，在占據(jù)道路表面的大部分的浙青區(qū)域中使用該偏振強度差，作為參考偏振強度差。另外，在上述實施例中，在實際環(huán)境中經(jīng)驗性地證明的是，在將偏振強度差與關于浙青的偏振強度差比較時，道路表面結構中的偏振強度差至少等于或大于0.2。相應地，道路表面結構的相對偏振強度差變?yōu)樽畹托∮?0. 2的負值。在該實施例中，將-0. 2用作道路表面結構的閾值，以及將所具有的相對偏振強度差在等于或小于該閾值的范圍內的區(qū)域識別為道路表面結構。從對象反射的光的亮度強度在上部和底部之間存在差異。由于攝像圖像的上部是放置在遠處的對象的圖片部分，從該遠處的對象反射的光的亮度強度比在底部捕獲的從被靠近放置的對象反射的光的亮度強度低。考慮到這個差異，在上部中的一個攝像圖像和底部中的另一攝像圖像之間，道路表面結構的閾值可以不同。此外，由于攝像圖像中的對靠近放置的對象拍攝圖片的底部比上部具有更高的對象識別準確度，所以優(yōu)選定義從底部朝向上部處理處理線的順序。接著，將描述由道路表面結構指明部件17執(zhí)行的道路表面結構的類型指明過程。首先，道路表面結構指明部件17識別出通過上述道路表面結構識別過程識別為道路表面結構的每個區(qū)域的形狀(步驟S10)，并且確定是否存在與所識別出的區(qū)域的形狀近似相同的形狀模板(步驟SI I)。在該確定中，當確定存在與所識別出的區(qū)域的形狀近似相同的形狀模板時，將所識別出的區(qū)域的道路表面結構指明為與該形狀模板相關聯(lián)的類型，并且存儲關于該道路表面結構和該類型的信息(步驟S12)。例如，如果橢圓形的形狀模板與道路表面結構近似相同，則該道路表面結構被指明為是井蓋。如果該圖像中的在橫向方向上交叉的棒狀的形狀模板與道路表面結構近似相同，則道路表面結構被指明為是道路連接部分。如果沿著車輛的移動方向在直線上對準的形狀的形狀模板近似與多個道路表面結構相似，則該多個道路表面結構被指明為是由博茨點或貓眼形成的分割線。在針對所有道路表面結構執(zhí)行步驟Sll和S12 (步驟S13)后，指明道路表面結構的過程結束。具體地，通過使用道路表面結構的區(qū)域中的邊緣信息以及形狀存儲部件20中存儲的形狀模板的信息，獲得近似曲面，并且可以通過使用最小二乘法、哈夫變換(Houghtransform)、或模型方程(mode I equation )等,進行形狀近似識別。當獲得近似曲面時，針對朝向作為更高可靠性的攝像圖像的底部的邊緣信息，優(yōu)選給形狀近似的候選值賦予更大的權重。如上所述，即使存在在作為較低可靠性的攝像圖像的上部上誤認(misrecognize)的邊緣信息，也存儲在作為較高可靠性的攝像圖像的底部上正常識別出的邊緣信息。因此，可以正確地指明道路表面結構的類型。此外，例如，當井蓋被指明時，可以利用形態(tài)運算等預先去除關于比井蓋大的對象的特征點。相應地，可以提高指明井蓋的準確性。為了提高指明道路表面結構的類型的準確性，可以增加下一過程。 在該實施例中，針對由以預定時間間隔連續(xù)捕獲的偏振照相機10獲取的偏振圖像數(shù)據(jù)，執(zhí)行上述道路表面結構指明過程(步驟SI到S13)。通過執(zhí)行上述道路表面結構的類型指明過程(步驟SlO到S13)，將指明道路表面結構的類型的區(qū)域處理結果存儲在預定存儲器中。通過使用存儲在預定存儲器中的先前處理結果(例如，關于最近的偏振圖像數(shù)據(jù)的處理結果)，如果確定在當前過程中指明的道路表面結構的類型和與所指明的區(qū)域對應的先前處理結果相同，則該當前處理結果被確定為是高度可靠的結果?？煽康漠斍疤幚斫Y果用于道路表面結構的類型的最終指明。例如，通過使用邊緣信息并且基于關于當前處理結果的區(qū)域以及車輛的移動方向搜索與先前處理結果對應的區(qū)域的位置，指明與關于當前處理結果的所指明的區(qū)域對應的先前處理結果。上面描述了道路表面結構的上述類型指明過程(步驟SlO到S13)，為了提高識別道路表面結構的準確性，可以以相同的方式，將先前處理結果用于道路表面結構識別過程(步驟S6到S9)。此外，用于邊緣確定過程的上述確定(步驟S3)的邊緣閾值以及用于上述確定(步驟S7)的道路表面結構的閾值中的每個可以根據(jù)捕獲圖像的環(huán)境的不同而改變。例如，邊緣閾值和道路表面結構的閾值可以根據(jù)比如白天或夜晚的時間段或者比如雨天或晴天的天氣而改變。這個改變過程可以通過使用時間信息、從雨水傳感器或日照傳感器獲取的信息實現(xiàn)。在將根據(jù)上述實施例的偏振照相機10與后視鏡等附在一起的情況下，由于擋風玻璃影響偏振照相機10捕獲的圖像，優(yōu)選考慮擋風玻璃的偏振特性。如圖16中所示，擋風玻璃的玻璃表面被布置為相對于偏振照相機10的光軸布置成預定角度。通常，在將玻璃板傾斜地布置到光路上的情況下，從玻璃板透射的光的偏振狀態(tài)改變。滿足稱為菲涅耳的透射和反射的計算。在玻璃表面上反射的S偏振分量比P偏振分量多。就透射光的裳減因子而言，S偏振分量比P偏振分量大。具體地，例如，如圖16中所示，由于玻璃表面上的菲涅耳反射，P偏振分量被裳減大約8%,而S偏振分量被裳減到大約一半。在該不例中，擋風玻璃的折射率是1.5。
如上所述，優(yōu)選考慮的是，進入到偏振照相機10中的光的偏振信息包括擋風玻璃的影響。例如，當計算不同偏振強度(步驟S2)時，對于P偏振強度和S偏振強度中的每個，抵消(cancel)擋風玻璃上的裳減分量。在上述不例中，S偏振分量近似乘以2,以及P偏振分量近似乘以1/0. 9。或者，例如，用于抵消P偏振強度和S偏振強度的衰減分量中的每個的光學設備布置在擋風玻璃和偏振照相機10之間。作為該情形下的光學設備，可以使用將S偏振分量透射通過死區(qū)且將P偏振分量乘以0. 5/0. 9的光學設備。為了減輕重量和降低費用，假定將來將使用由塑料制成的擋風玻璃。已知的是，與玻璃相比，由于內部失真，塑料具有雙折射。在這種情況下，要求考慮雙折射的影響。具體地，例如，針對進入到偏振照相機10中的光的偏振分量，由于雙折射，通過考慮P偏振強度和S偏振強度來計算偏振強度差。道路表面結構指明部件17指明道路表面結構的類型得到的結果可以用于各個過程。
例如，道路表面結構指明部件17的處理結果可以用于由白線識別部件14進行的白線邊緣的識別過程。具體地，由于其中道路表面結構的類型通過道路表面結構指明部件17的處理指明的區(qū)域不是白線區(qū)域，所以從白線識別部件14進行的白線邊緣的識別過程的對象(subject)中去除該區(qū)域。因此，可以減少將比如井蓋等的道路表面結構誤認為白線的情形，并且可以提高白線的識別準確性。由白線識別部件14執(zhí)行的白線邊緣的識別過程如上所述。然而，在執(zhí)行識別除了白線之外的對象的攝像圖像的過程的情況下，通常，通過從識別過程的對象中去除指明道路表面結構的類型的區(qū)域，可以提高識別過程的準確性。例如，在用于基于雷達的測距結果和攝像圖像利用傳感器融合識別比如前方車輛的障礙物的系統(tǒng)中，可以避免將比如井蓋等的各種道路表面結構誤認為障礙物。結果是，可以防止發(fā)生由于各種道路表面結構被誤認為障礙物而導致車輛速度快速降低。另外，例如，可以將道路表面結構指明部件17的處理結果應用于汽車導航系統(tǒng)。例如，根據(jù)基于道路表面結構指明部件17的處理結果指明的井蓋的位置，生成指示車輛和井蓋之間的距離、和角度等的車輛位置信息，并且通過使用車輛位置信息，將車輛的進一步詳細的位置指明在由汽車導航系統(tǒng)計算出的車輛位置的范圍內。因此，可以提高汽車導航系統(tǒng)中指明車輛位置的準確性。此外，例如，根據(jù)道路表面結構指明部件17的處理結果，可以得到井蓋、和道路連接部分等相對于車輛的位置和方向。因此，通過使用這個有益效果，可以將其應用于輔助駕駛者的ECU (電子控制單元)等中。具體地，例如，類似于由白線識別部件14進行的白線邊緣的識別結果，用于指明由博茨點或貓眼形成的分割線的道路表面結構指明部件17的結果可以用于各個過程。具體地，例如，一個過程在車輛中的作為信息通知部件的顯示單元上顯示通過使用黑白圖像處理部件13計算出的亮度數(shù)據(jù)生成的黑白圖像(正視圖像)，該顯示單元包括CRT (陰極射線管)或LCD (液晶顯示器)，其中顯著地顯示關于黑白圖像中的白色部分的信息，從而作為有用信息報告給駕駛者。通過應用這個過程，例如，即使駕駛者難以在視覺上識別出白線，駕駛者也可以通過查看顯示單元上的正視圖像，了解駕駛者的車輛和分割線之間的相對位置關系。相應地，駕駛者可以容易地將車輛維持在利用白線分割出的駕駛車道中。此外，例如，可以執(zhí)行另一過程來根據(jù)道路表面結構識別部件17識別出的分割線的位置信息，得到駕駛者的車輛和分割線之間的相對位置關系，以及確定駕駛者的車輛是否偏離利用分割線分割出的駕駛車道上的正確駕駛位置。當車輛偏離正確駕駛位置時，發(fā)出告警聲音等。或者，在車輛離開正確駕駛位置時，執(zhí)行自動剎車功能來降低車輛速度。圖17是例示由黑白圖像處理部件13根據(jù)從捕獲道路表面圖像的偏振照相機10獲取的原始偏振圖像數(shù)據(jù)生成的黑白圖像(亮度圖像)的示例的示圖，在該道路表面圖像上，博茨點37用作分割線。圖18是例示由偏振強度差圖像處理部件15根據(jù)原始偏振圖像數(shù)據(jù)生成的偏振強度差圖像的示圖。如從圖17中的黑白圖像和圖18中的偏振強度差圖像之間的比較中看出的，圖18中的偏振強度差圖像中的浙青和博茨點37之間的對比度高于圖17中黑白圖像(亮度圖像)的對比度。相應地，通過使用偏振強度差圖像，即使難以通過使用黑白圖像(亮度圖像)識別邊緣，也可以識別出浙青區(qū)域和博茨點37的區(qū)域之間的邊緣。
主要地，在該實施例中如上描述金屬作為可識別材料的情形?；蛘?，可以識別其它材料。圖19是指示在由實驗室中的布置并固定在相對于涂覆表面變化的光源位置上的照相機捕獲的P偏振圖像和S偏振圖像時的偏振強度差的變化的圖示，在涂覆表面上，將浙青表面和鋼筋與涂料一起涂覆。通過比較浙青表面和金屬表面，在與圖15中的圖示相同的條件下例示圖19中的圖示。如從圖19的圖示中看出，在浙青表面和涂覆表面之間存在偏振強度差。涂覆表面的偏振強度差也與金屬表面的偏振強度差不同。相應地，可以利用偏振強度差之間的差異(偏振特性之間的差異)，區(qū)分并且識別涂覆表面和金屬表面之間的邊界。類似地，偏振強度差圖像不僅可以用于涂覆表面，也可以用于比如由于道路表面的建設或劣化而粘附在道路表面上的柏油的道路表面結構。因此，可以以高對比度檢測道路表面結構。圖20是例示由黑白圖像處理部件13根據(jù)捕獲粘接有柏油38的道路表面的偏振照相機10所獲取的原始偏振圖像數(shù)據(jù)生成的黑白圖像(亮度圖像)的示例的示圖。圖21是例示由偏振強度差圖像處理部件15根據(jù)原始偏振圖像數(shù)據(jù)生成的偏振強度差圖像的示圖。如從圖20中的黑白圖像(亮度圖像)與圖21中的偏振強度差圖像的比較中看出，圖21中的偏振強度差圖像中的浙青和柏油38之間的對比度高于圖20中的黑白圖像(亮度圖像)的對比度。相應地，通過使用偏振強度差圖像，即使難以通過使用黑白圖像(亮度圖像)識別邊緣，也可以更高的準確度識別出浙青區(qū)域和柏油38的區(qū)域之間的邊緣。接著，將描述根據(jù)上述實施例的在駕駛者輔助系統(tǒng)中指明立體對象的過程的流程。圖22是用于說明指明立體對象的過程的流程的流程圖。邊緣識別過程之前的步驟與道路表面結構指明過程中的上述步驟相同，并且將省略其說明。然而，在邊緣確定過程中使用的邊緣閾值與上述道路表面結構指明過程中使用的邊緣閾值不同。下面將說明用于設置邊緣確定過程中的邊緣閾值的方法。圖23是例示由黑白圖像處理部件根據(jù)偏振照相機10獲取的原始偏振圖像數(shù)據(jù)生成的黑白圖像(亮度圖像)的示例的示圖。圖24是例示由偏振強度差圖像處理部件15根據(jù)原始偏振圖像生成的偏振強度差圖像的示圖。圖25是例示針對100幀的由圖23中的白色矩形勾勒出的三個位置上的亮度值分布的示圖。圖26是例示針對100幀的由圖24中的白色矩形勾勒出的三個位置上的偏振強度差分布的示圖。
如從圖25的柱狀圖中看出，亮度值重疊在浙青區(qū)域中的亮度分布中，另一車輛的側邊的區(qū)域內的亮度分布中，以及另一車輛的后側的區(qū)域的亮度分布中。相反，如從圖26中例示的柱狀圖中看出，偏振強度差沒有重疊，并且可以在浙青區(qū)域中的亮度分布中，另一車輛的側邊的區(qū)域內的亮度分布中，以及另一車輛的后側的區(qū)域的亮度分布中分別看見。相應地，即使難以利用黑白圖像(亮度圖像)區(qū)分浙青區(qū)域、另一車輛的側邊的區(qū)域以及另一車輛的后側的區(qū)域的亮度分布，也可以通過設置可以分割這些區(qū)域的合適閾值，區(qū)分并確定這些區(qū)域。接著，將說明由立體對象識別部件18進行的立體對象識別過程。在說明立體對象識別過程之前，首先，將說明可以根據(jù)偏振強度差識別立體對象
的理由。在道路表面上反射的光以與立體對象的側面上反射的光不同的入射角，進入到偏振照相機10中。因此，對于道路表面和立體對象的側面，P偏振強度和S偏振強度分別不同。具體地，在立體對象的側面與道路表面近似垂直的情況下，從立體對象的側面反射的光中包括的P偏振分量和S偏振分量之間的相對關系對應于從道路表面反射的光中包括的P偏振分量和S偏振分量之間的相對關系的倒數(shù)。通常，反射光中包括的P偏振分量和S偏振分量之間的相對關系指不下述關系作為與入射平面垂直的偏振分量的S偏振分量大于作為與入射平面平行的偏振分量的P偏振分量。相應地，當偏振照相機10接收到從道路表面或與道路表面平行的平面反射的光時，S偏振強度大于P偏振強度。當偏振照相機10接收到與道路表面近似垂直的立體對象的側面反射的光時，P偏振分量大于S偏振分量。由于道路表面和立體對象之間的偏振特性的差異，通過比較由偏振照相機10接收的反射光中的S偏振分量和P偏振分量的強度，可以得出，如果S偏振分量大于P偏振分量，貝1J反射光來自與道路表面平行的表面。此外，可以得出，如果P偏振分量強于S偏振分量，則反射光來自與道路表面垂直的表面。結果是，通過獲取S偏振分量和P偏振分量的差值，根據(jù)該差值的正負，可以確定立體對象具有與道路表面平行的表面，還是立體對象具有面朝與道路表面不同的方向的外表面。在根據(jù)上述實施例的立體對象識別過程中，通過將利用上述邊緣確定過程中確定的邊緣分割出的每個區(qū)域的偏振強度差用作識別索引值，確定該區(qū)域指示立體對象。如上所述，在立體對象識別過程中，可以通過將S偏振強度和P偏振強度之間的差值用作識別索引值，確定該區(qū)域是否指示立體對象。然而，如果亮度不夠，則作為識別索引值計算的S偏振強度和P偏振強度之間的差值變得更小。因此，變得難以確定區(qū)域是否指示立體對象。相反，在該實施例中，通過使用其中將差值除以S偏振強度和P偏振強度的總值(黑白亮度)而獲取的偏振強度差，即使亮度不夠，也可以獲取相對大的偏振強度差值，作為識別索引值。
下面將描述根據(jù)上述實施例的立體對象識別過程的流程。對于利用上述邊緣確定過程中確定的邊緣分割出的每個區(qū)域，確定該區(qū)域的偏振強度差等于或小于預先定義的立體對象的閾值(步驟S21)。在該實施例中，如從圖26的柱狀圖中看出，關于立體對象的偏振強度差是正值。相應地，在該實施例中，應用零值附近的正值(例如，+0.05)作為立體對象的閾值。如果區(qū)域具有位于等于或大于該閾值的范圍內的偏振強度值，則該區(qū)域被識別為立體對象。在上述道路表面結構識別過程中，即使使用相對偏振強度差，也可以實現(xiàn)相似的過程。如果確定偏振強度差等于或小于立體對象的閾值，則將該區(qū)域與庇蔭道路表面區(qū)分開，并將該區(qū)域識別為立體對象，并且存儲該區(qū)域的信息(步驟S22)。通過針對所有區(qū)域執(zhí)行步驟S21和S22 (步驟S23)，可以得到示出攝像圖像中的立體對象的區(qū)域中的每個。此外，在攝像圖像的上部和下部之間，從對象反射的光的強度存在差值。考慮這個差值，并且在攝像圖像的上部和下部中，要被使用的立體對象的閾值可以改變。此外，識別捕獲位于更靠近的位置上的對象的攝像圖像中的下部中的對象的準確性高于上部。因此，優(yōu)選制作從攝像圖像的下部到上部的處理線的處理順序。 接著，將描述由立體對象指明部件19執(zhí)行的立體對象的類型指明過程。首先，立體對象指明部件19識別出上述立體對象識別過程利用立體對象識別出的區(qū)域的形狀(步驟S24)，并且確定是否存在與該區(qū)域的形狀近似相同的形狀模板(步驟S25)。在該確定中，當確定存在與該區(qū)域的形狀近似的形狀模板時，指明該區(qū)域的立體對象是與該形狀模板相關聯(lián)的類型，并且存儲該類型的信息(步驟S26)。例如，如果立體對象近似于車輛形狀的形狀模板，則指明立體對象是另一車輛。通過針對所有對象執(zhí)行步驟S25和S26(步驟S27)，結束指明立體對象的過程。應該注意的是，用于在立體對象指明部件19中近似并識別形狀的方法與上述道路表面結構指明部件17執(zhí)行的方法相同。為了提高立體對象的類型指明過程和立體對象識別過程的準確性，可以類似于上述指明道路表面結構的類型的過程，使用先前處理結果。此外，邊緣確定過程的上述確定(步驟S3)中使用的邊緣閾值以及立體對象的識別過程的上述確定(步驟S21)中使用的立體對象的閾值可以根據(jù)圖像拾取環(huán)境大致改變。例如，這些閾值可以根據(jù)比如白天或夜晚的時間段或者比如雨天或晴天的天氣而改變。這個切換可以通過使用根據(jù)時間信息獲取的信息、從雨水傳感器或日照傳感器獲取的信息實現(xiàn)。此外，在將根據(jù)上述實施例的偏振照相機10與車輛內的后視鏡等附接在一起的情況下，類似于道路表面結構指明過程，優(yōu)選考慮擋風玻璃的偏振特性。立體對象指明部件19執(zhí)行的立體對象類型指明的結果可以用于各個過程。例如，基于立體對象指明部件19的處理結果，利用告警向駕駛者報告避免將立體對象識別為障礙物的方案，并且對車輛的自動剎車系統(tǒng)進行控制，以便避免碰撞或者降低碰撞沖擊。例如，立體對象指明部件19的處理結果可以用于由白線識別部件14進行的白線邊緣的識別過程。具體地，由于其中道路表面結構的類型通過立體對象指明部件19的處理指明的區(qū)域不是白線區(qū)域，所以從白線識別部件14進行的白線邊緣的識別過程的對象(subject)中去除該區(qū)域。因此，可以減少將比如另一車輛等的道路表面結構誤認為白線的情形，并且可以提高白線的識別準確性。由白線識別部件14執(zhí)行的白線邊緣的識別過程如上所述。然而，在執(zhí)行識別除了白線之外的對象的攝像圖像的過程的情況下，通常，通過從識別過程的對象中去除指明立體對象的類型的區(qū)域，可以提高識別過程的準確性。另外，例如，可以將立體對象指明部件19的處理結果應用于汽車導航系統(tǒng)。具體地，根據(jù)由立體對象指明部件19的結果指明的比如電線桿、街燈、和交通標記牌等的外部道路障礙物的位置，生成指示車輛和外部道路障礙物之間的距離、和角度等的車輛位置信息。通過使用車輛位置信息，可以將車輛的進一步詳細的位置指明在由汽車導航系統(tǒng)計算出的車輛位置的范圍內。因此，可以提高在汽車導航系統(tǒng)中指明車輛位置的準確性。此外，例如，根據(jù)立體對象指明部件19的結果，可以得到各種立體對象中的每個相對于車輛的位置和方向。因此，立體對象指明部件19的結果可以用于ECU (電子控制單元)中。具體地,關于應該防止與之碰撞的立體對象，例如，在車輛中作為信息報告部件的顯示器上，顯示通過使用由黑白圖像處理部件計算出的亮度數(shù)據(jù)生成的黑白圖像(正視圖像)，該顯示器包括CRT (陰極射線管)、或IXD (液晶顯示器)等。為了將黑白圖像中的立體 對象的信息作為駕駛者的有用信息報告給駕駛者，可以執(zhí)行以顯示格式顯示黑白圖像的過程，以便駕駛者容易地識別立體對象。例如，即使駕駛者難以利用他的眼睛識別出立體對象，駕駛者也可以通過抬頭看顯示器上的正視圖像確認立體對象，并且防止與立體對象碰撞。如上所述，類似于道路表面結構識別過程，在根據(jù)上述實施例的立體對象識別過程中，可以確定區(qū)域是否指示立體對象，對于利用邊緣確定過程確定的邊緣分割出的每個區(qū)域，將差值用作識別索引值，在邊緣確定過程中，該差值是偏振強度差和參考偏振強度之間的相對偏振強度差，并且確定每個區(qū)域是否指示立體對象可以實現(xiàn)。然而，例如，如圖27中所示，在浙青區(qū)域中，存在位于F的左側的日照部分(參考處理區(qū)域)和庇蔭部分F-G，如果在浙青區(qū)域中存在所具有的亮度大大不同的部分，則在邊緣確定過程中，庇蔭部分(較低亮度部分)F-G和F左側的日照部分(較高亮度部分)之間的直線J-J上的邊界F被誤認為邊緣。相應地，即使捕獲相同的道路表面，也可以將庇蔭部分(庇蔭道路表面)F-G與F左側的日照部分(日照道路表面)區(qū)分開。關于與日照道路表面區(qū)分開的庇蔭道路表面，即使嘗試通過將偏振強度差和參考偏振強度之間的差值用作識別索引值來識別為立體對象，也存在誤認為立體對象的可能性。圖28是指示圖27中例示的圖像中繪出的處理線(沿著橫向方向延伸的直線J-J)上的每個點的偏振強度差的圖示。在圖28的這個圖示中，關于偏振強度差，在庇蔭道路表面F-G和H右側的側壁之間存在差值。因此，通過將相對偏振強度值設置為識別索引值，可以區(qū)分并識別庇蔭道路表面F-G和H右側的側壁(立體對象)。然而，根據(jù)發(fā)明人的研究，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，在實際環(huán)境中，難以以更高的準確性區(qū)分并識別庇蔭道路表面和道路邊緣上的包括側壁的各種障礙物(立體對象)。另一方面，即使嘗試通過使用將亮度用作識別索引值的常規(guī)對象識別方法來識別庇蔭道路表面和道路邊緣上的障礙物(立體對象)，它的準確性也遠低于使用相對偏振強度差作為識別索引值的過程。圖29是例示在圖27中例示的圖像中繪制的處理線(沿著橫向方向延伸的直線J-J)的每個點上的亮度(黑白亮度)的圖示。如從圖29的圖示中看出，在黑白亮度上，庇蔭道路表面和側壁(立體對象)之間沒有差別。因此，在將黑白亮度設置為識別索引值的情況下，難以識別庇蔭道路表面和側壁之間的邊界，即使該邊界可以使用偏振強度差識別出也是如此。此外，在圖29中，利用響應于偏振強度差的表示法而被歸一化到從-I到+1的范圍中的值，呈現(xiàn)亮度。具體地，例如，在利用I到256的灰階呈現(xiàn)黑白亮度的值的情況下，灰階中的階I (黑色)對應于圖29的亮度中的等級-1，以及灰階中的階256 (白色)對應于圖29的亮度中的等級+1。圖30是例示繪出除了日照道路表面之外的識別對象的類型中的每個的亮度的二維分布的示圖。在圖30中，X軸表示日照道路表面的亮度，以及y軸表示除了日照道路表面之外的對象的類型中的每個的亮度。識別對象是與日照道路表面處于同一道路表面上的庇蔭道路表面(圖27中的右 側上的白色矩形部分)，日照部分以及道路邊緣上的障礙物(立體對象)的庇蔭部分。具體地，道路邊緣上的障礙物是粗糙墻、白墻、護欄、和墻式反射器等。在圖30中，黑點表示庇蔭道路表面的數(shù)據(jù)，以及除了黑點之外的點表示包括日照部分和如上所述的道路邊緣上的每種類型的障礙物的庇蔭部分的數(shù)據(jù)。如從圖30中例示的二維分布中看出，在可以在實際環(huán)境下針對日照道路表面的亮度獲取的等于或小于0.6的范圍中，由黑點表示的庇蔭道路表面的分布區(qū)域與由其它點表示的道路邊緣上的障礙物的分布區(qū)域彼此重疊。因此，如果僅僅使用亮度數(shù)據(jù)，則不能設置閾值來區(qū)分庇蔭道路表面和道路邊緣上的障礙物。庇蔭道路表面和道路邊緣上的障礙物不能分別識別出。因此，在上述實施例中，除了相對偏振強度差之外，通過使用通常單獨作為識別索引值使用的黑白亮度，可以以更高的準確性，區(qū)分并識別所具有的亮度與日照道路表面和道路邊緣上的障礙物(立體對象)不同的庇蔭道路表面。圖31是例示除了日照道路表面之外的識別對象的類型中的每個的三維分布的示圖。在圖31中，X軸表示日照道路表面的偏振強度差，y軸表示除了日照道路表面之外的對象的偏振強度差，以及z軸表示識別對象的亮度。如從三維分布中看出，在可以在實際環(huán)境下針對日照道路表面的亮度獲取的范圍中，可以確認的是，分割出由黑點表示的庇蔭道路表面的分布區(qū)域和由其它點表示的道路邊緣上的障礙物的分布區(qū)域，而不會彼此重疊。相應地，通過使用定義用于分割這些分布區(qū)域的邊界表面的閾值，可以將道路邊緣上的障礙物與庇蔭道路表面單獨地區(qū)分和識別。為了分離數(shù)據(jù)，可以使用比如SVM (支持向量機)的公知技術。接著，將參照圖32描述根據(jù)實施例的用于指明立體對象的過程的修改例的流程。圖32是用于說明根據(jù)實施例的指明立體對象的過程的修改例的示圖。首先，對于利用通過邊緣確定過程確定的邊緣分割出的每個區(qū)域，確定相對偏振強度差是否等于或小于預先定義的立體對象的閾值(步驟S121)。在上述實施例中，如從圖26中例示的柱狀圖中看出，關于立體對象的偏振強度差是正值。此外，關于浙青區(qū)域的偏振強度差在-0. 05附近，該偏振強度差用作參考偏振強度差。因此，在上述實施例中，零值附近的正值(例如，+0.08)被應用為立體對象的閾值，以及表示相對偏振強度差屬于等于或大于該閾值的范圍中的區(qū)域被識別為立體對象。然而，在被確定為立體對象的區(qū)域中，如上所述，可以包括庇蔭道路表面。因此，在上述實施例中，通過使用(用于排除庇蔭道路表面的)閾值，執(zhí)行排除被誤認為是立體對象不過卻是庇蔭道路表面的區(qū)域的過程(步驟S122)，該閾值定義圖30中例示的三維分布圖中的邊界表面，該邊界表面可以用于將庇蔭道路表面的一個分布區(qū)域與道路邊緣上的障礙物的另一分布區(qū)域分割開。在排除庇蔭道路表面的區(qū)域后，將剩余區(qū)域識別為立體對象，并且存儲該剩余區(qū)域的信息(步驟S123)。通過執(zhí)行上述步驟S121到S123(步驟S124)，可以得到顯示圖像拾取區(qū)中的立體對象的區(qū)域。此外，在攝像圖像的上部和下部之間，從對象反射的光的強度存在差值?？紤]這個差值，并且在攝像圖像的上部和下部的每個中，用于立體對象的閾值以及用于排除庇蔭道路表面的閾值可以改變。此外，在捕獲靠近地放置的對象的攝像圖像中，下部比上部具有更高的對象識別準確性。因此，優(yōu)選制作從攝像圖像的下部到上部處理處理線的處理順序。 接著，將描述上述過程的修改例中的由立體對象指明部件19執(zhí)行的類型指明過程。首先，立體對象指明部件19識別出上述立體對象識別過程中被識別立體對象的區(qū)域的形狀(步驟S125)，并且確定是否存在與該區(qū)域的形狀近似相同的形狀模板(步驟S126)。在該確定中，當確定存在與該區(qū)域的形狀近似的形狀模板時，指明該區(qū)域的立體對象是與該形狀模板相關聯(lián)的類型，并且存儲該類型的信息(步驟S127)。例如，如果立體對象近似于車輛形狀的形狀模板，則指明立體對象是另一車輛。通過針對所有對象執(zhí)行步驟S126和S127(步驟S128)，結束指明立體對象的過程。應該注意的是，用于在立體對象指明部件19中近似并識別形狀的方法與上述道路表面結構指明部件17執(zhí)行的方法相同。為了提高立體對象的類型指明過程和立體對象識別過程的準確性，可以類似于上述指明道路表面結構的類型的過程，使用先前處理結果。此外，邊緣確定過程的上述確定(步驟S3)中使用的邊緣閾值以及立體對象的識別過程的上述確定(步驟S121)中使用的立體對象的閾值可以根據(jù)圖像拾取環(huán)境近似改變。例如，這些閾值可以根據(jù)比如白天或夜晚的時間段或者比如雨天或晴天的天氣而改變。這個切換可以通過使用根據(jù)時間信息獲取的信息、從雨水傳感器或日照傳感器等獲取的信息實現(xiàn)。此外，在將根據(jù)上述實施例的偏振照相機10與車輛內的后視鏡等附在一起的情況下，類似于道路表面結構指明過程，優(yōu)選考慮擋風玻璃的偏振特性。在上述實施例中，用于排除庇蔭道路表面的閾值定義圖31中的三維分布圖中的邊界表面。通過增加參數(shù)，該閾值可以定義更高維度的分布圖(比如四維或五維分布圖)中的邊界表面，從而實現(xiàn)高度精確的識別能力。例如，太陽方向可以用作上述參數(shù)。在這種情況下，可以通過從導航系統(tǒng)中提取關于太陽方向以及車輛移動方向的信息，獲取太陽的方向信息?？梢曰谔柗较虻男畔ⅲ玫结槍Φ缆愤吘壣系恼系K物(立體對象)形成庇蔭的方向。因此，可以提高識別能力?；蛘撸梢詫⑻柕木暥刃畔㈩~外用作上述參數(shù)。類似地，可以通過經(jīng)由導航系統(tǒng)提取車輛駕駛日期和時間的信息，獲取太陽的緯度信息。此外，還可以使用來自用于車燈的陽光傳感器的信息。
立體對象指明部件19執(zhí)行的立體對象類型指明的結果可以用于各個過程。例如，基于立體對象指明部件19的處理結果，利用告警向駕駛者報告避免將立體對象識別為障礙物的方案，并且對車輛的自動剎車系統(tǒng)進行控制，以便避免碰撞或者降低碰撞沖擊。例如，立體對象指明部件19的處理結果可以用于由白線識別部件14進行的白線邊緣的識別過程。具體地，由于其中立體對象的類型通過立體對象指明部件19的處理指明的區(qū)域不是白線區(qū)域，所以從白線識別部件14進行的白線邊緣的識別過程的對象(subject)中去除該區(qū)域。因此，可以減少將比如另一車輛等的立體對象誤認為白線的情形，并且可以提高白線的識別準確性。由白線識別部件14執(zhí)行的白線邊緣的識別過程如上所述。然而，在執(zhí)行識別除了白線之外的對象的攝像圖像的過程的情況下，通常，通過從識別過程的對象中去除指明立體對象類型的區(qū)域，可以提高識別過程的準確性。另外，例如，可以將立體對象指明部件19的處理結果應用于汽車導航系統(tǒng)。具體 地，根據(jù)由立體對象指明部件19的處理結果指明的比如電線桿、街燈、和交通標記牌等的外部道路障礙物的位置，生成指示車輛和外部道路障礙物之間的距離、和角度等的車輛位置信息。通過使用車輛位置信息，可以將車輛的進一步詳細的位置指明在由汽車導航系統(tǒng)計算出的車輛位置的范圍內。因此，可以提高汽車導航系統(tǒng)中指明車輛位置的準確性。此外，例如，根據(jù)立體對象指明部件19的結果，可以得到各種立體對象中的每個相對于車輛的位置和方向。因此，立體對象指明部件19的結果可以用于ECU (電子控制單元)中。具體地，關于應該防止與之碰撞的立體對象，例如，在車輛中作為信息報告部件的顯示器上，顯示通過使用由黑白圖像處理部件計算出的亮度數(shù)據(jù)生成的黑白圖像(正視圖像)，該顯示器包括CRT (陰極射線管)、或IXD (液晶顯示器)等。為了將黑白圖像中的立體對象的信息作為駕駛者的有用信息報告給駕駛者，可以執(zhí)行以顯示格式顯示黑白圖像的過程，以便駕駛者容易地識別立體對象。例如，即使駕駛者難以利用他的眼鏡識別出立體對象，駕駛者也可以通過抬頭看顯示器上的正視圖像確認立體對象，并且防止與立體對象碰撞。在本發(fā)明的第一方面中，提供了對象識別裝置、包括對象識別裝置的移動主體控制裝置以及包括對象識別裝置的信息提供裝置，以便增加可以用于識別對象的對象特征類型的數(shù)目，以及最終增加可以指明的對象類型的數(shù)目。如上所述，根據(jù)上述實施例的對象識別裝置包括偏振照相機10、偏振強度差圖像處理部件15、道路表面結構識別部件16以及立體對象識別部件18。作為成像部件的偏振照相機10接收從圖像拾取區(qū)中存在的對象反射的光中包括的具有不同偏振方向的兩種偏振光(P偏振和S偏振)，并且捕獲對應的偏振圖像(P偏振圖像和S偏振圖像)。作為亮度差計算部件的偏振強度差圖像處理部件15 (以一個像素為單位，)將偏振照相機10捕獲的P偏振圖像和S偏振圖像中的每個分割為預定處理區(qū)域，并且針對每個像素，計算P偏振圖像和S偏振圖像之間的亮度差值。作為對象識別部件的道路表面結構識別部件16和立體對象識別部件18中的每個執(zhí)行用于通過使用根據(jù)偏振強度差圖像處理部件15計算的亮度差值獲取的作為識別索引值的偏振強度差，識別存在于圖像拾取區(qū)中與每個像素對應的位置上的對象的過程。
因此，可以在不能利用黑白亮度差區(qū)分的道路表面和道路表面結構之間，或者在不能利用黑白亮度差區(qū)分的道路表面和立體對象之間進行區(qū)分和識別。此外，道路表面結構識別部件16和立體對象識別部件18中的每個執(zhí)行用于確定偏振強度差屬于多個數(shù)值范圍中的哪個的確定過程，其中針對多個不同對象中的每個定義該多個數(shù)值范圍，以及執(zhí)行用于識別存在于與處理區(qū)域對應的位置上的對象是與上述確定過程中確定的一個數(shù)值范圍對應的對象的識別過程。此外，在上述實施例中，偏振照相機10裝配在作為在道路表面上駕駛的移動主體的車輛上，并且從相對于道路表面向上傾斜的方向，捕獲包括道路表面的圖像拾取區(qū)的圖像。為P偏振圖像和S偏振圖像中的每個的被分段到上方和下方的至少多于兩個分段設置針對同一對象定義的數(shù)值范圍。在識別過程中，針對上述兩個分段中的每個設置多個數(shù)值范圍，并且確定一個分段中的處理區(qū)域的偏振強度差屬于針對該一個分段的多個數(shù)值范圍中的哪個。相應地，可以在考慮偏振照相機10針對P偏振圖像和S偏振圖像中的每個在上方和下方接收的光量的情況下，正確地識別對象。
此外，在上述實施例中，道路表面結構識別部件16執(zhí)行用于識別存在于與圖像拾取區(qū)中的處理區(qū)域中的每個對應的位置上的對象的材料(金屬)的過程。即使在使用相同平面中的由不同材料制成的對象之間的黑白亮度差的情況下不能區(qū)分對象，在上述實施例中也可以正確地識別出每個對象。另外，在上述實施例中，偏振照相機10裝配在作為在道路表面(該道路表面是供移動主體移動的表面)上行駛的移動主體的車輛上，捕獲包括道路表面的圖像拾取區(qū)的圖像，以及執(zhí)行用于識別外表面被露出為庇蔭與道路表面基本齊平的對象(道路表面結構)的過程。相應地，可以識別道路表面結構，比如井蓋、道路連接部分、或由博茨點或貓眼形成的分割線等。此外，在上述實施例中，道路表面結構識別部件16將偏振強度差圖像處理部件15計算出的偏振強度差，設置為與浙青的位置對應的參考處理區(qū)域的參考索引值，該浙青是預先假設為存在于圖像拾取區(qū)中的參考對象，并且針對與參考處理區(qū)域不同的處理區(qū)域中的每個，計算相對于由偏振強度差圖像處理部件15計算出的參考索引值的相對值(相對偏振強度差)。道路表面結構識別部件16執(zhí)行用于基于相對偏振強度差，識別存在于與處理區(qū)域對應的位置上的對象的過程。因此，即使由于比如環(huán)境差異等的影響造成的對象區(qū)域的偏振強度差的計算值發(fā)生偏差，這些影響也可以通過使用相對于參考偏振強度差的相對量降低，其中上述參考偏振強度差是由于上述相同的影響造成的。此外，在上述實施例中，指示亮度差值(P偏振強度-S偏振強度)與總亮度值(P偏振強度+S偏振強度)的比值的偏振強度差被用作識別索引值，從而即使亮度不足，也可以以更高的準確性識別對象。此外，在上述實施例中，在道路表面結構識別部件16和立體對象識別部件18的每個中，將識別過程的結果存儲在作為存儲先前執(zhí)行的識別過程的結果的識別處理結果存儲部件的存儲器中，并且通過使用存儲器中存儲的先前識別過程的結果，執(zhí)行識別過程。因此，可以根據(jù)是否獲取與先前識別結果相同的結果，確定識別結果的可靠性。另外，在上述實施例中，包括作為形狀信息存儲部件的形狀存儲部件20，用于存儲作為指示偏振照相機10捕獲的預定特定對象的形狀的形狀信息的形狀模板。在識別過程中，道路表面結構識別部件16和立體對象識別部件18中的每個識別由多個相鄰像素形成的一個對象(道路表面結構或立體對象)。道路表面結構指明部件17和固定對象指明部件19中的每個確定該一個對象的形狀是否近似于由形狀存儲部件20中存儲的形狀模板指示的形狀。當確定為該一個對象的形狀與由形狀模板指示的形狀近似時，在用于指明對象的過程中，與多個像素對應的位置上的一個對象被指明為與該形狀模板對應的特定對象。因此，可以通過不僅使用該一個對象的偏振特性，而且使用該一個對象的形狀信息，指明該一個對象。此外，如上所述，根據(jù)上述實施例的對象識別裝置可以應用于作為包括E⑶的移動主體控制裝置的自動剎車系統(tǒng)，該移動主體控制裝置是用于通過使用對象識別裝置的識別結果，控制作為移動主體的車輛的移動的移動控制部件。此外，如上所述，根據(jù)上述實施例的對象識別裝置可以應用于信息提供裝置，該信息提供裝置通過使用對象識別裝置的識別結果生成對于駕駛作為移動主體的車輛的駕駛者而言有用的信息，并且將所生成的信息報告給駕駛者。
應該注意，根據(jù)上述實施例的駕駛者輔助系統(tǒng)不總是要求整體裝配在車輛上。例如，僅僅偏振照相機10裝配在車輛上，而其它系統(tǒng)組件可以布置在遠離車輛的另一位置上。在這種情況下，系統(tǒng)可以被構造為使得除了駕駛者之外的個人能夠客觀地了解車輛的駕駛狀態(tài)。此外，在上述實施例中，將偏振強度差用作識別索引值。或者，可以使用P偏振圖像和S偏振圖像之間的亮度差值。根據(jù)本發(fā)明，例如，關于成像部件捕獲的兩個偏振圖像，針對每個預定處理區(qū)域計算兩個偏振圖像之間的亮度差值，并且通過使用根據(jù)亮度差值獲取的識別索引值，針對與每個處理區(qū)域對應的位置上存在的對象執(zhí)行識別過程。通常，從由自然光和照射燈照射的同一位置反射的光包括具有不同偏振方向的多個偏振光。即使被照射到同一位置的光的亮度強度和入射角相同，當該位置上的每個對象的偏振特性不同時，這些多個偏振光的偏振方向中的每個的強度也不同。發(fā)明人關注到偏振光的這個特征。作為發(fā)明人的專門研究的結果，他們已經(jīng)實現(xiàn)了根據(jù)對象的不同偏振特性識別對象。例如，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，可以通過使用對象的不同偏振特性大大影響通過接收具有不同偏振方向的兩個偏振光而獲取的兩個偏振圖像之間的亮度差值的事實，識別對象。相應地，通過使用根據(jù)兩個偏振圖像之間的亮度差獲取的識別索引值(包括亮度差值本身)，可以以更高的準確性，區(qū)分具有不同偏振特性的對象并識別每個對象。如上所述，根據(jù)本發(fā)明的第一方面，由于可以使用作為對象的偏振特性且可以由成像部件獲取的新特征來識別對象，能夠增加用于識別對象的對象特征類型的數(shù)目。因此，可以實現(xiàn)的優(yōu)異效果在于要被指明的對象類型的數(shù)目。在本發(fā)明的第二方面中，提供了立體對象識別裝置，包括對象識別裝置的移動主體控制裝置以及包括對象識別裝置的信息提供裝置，以便通過使用成像部件，以更高的準確性，識別圖像拾取區(qū)中的立體對象和平面對象之間的邊界，該立體對象和平面對象的亮度之間沒有明顯差別。如上所述，立體識別裝置識別立體對象，該立體對象存在于圖像拾取區(qū)中并且所具有的外表面朝向與預定平面(道路表面)不同的方向，并且該立體識別裝置包括偏振照相機10、偏振強度差圖像處理部件15以及立體對象識別部件18。偏振照相機10接收從圖像拾取區(qū)中存在的對象反射的光中包括的具有不同偏振方向的兩個偏振光。作為亮度差計算部件，偏振強度差圖像處理部件15 (以一個像素為單位，)將偏振照相機10捕獲的P偏振圖像和S偏振圖像中的每個分割為預定處理區(qū)域，并且針對每個像素，計算P偏振圖像和S偏振圖像之間的亮度差值。作為對象識別處理部件，立體對象識別部件18執(zhí)行用于通過使用根據(jù)偏振強度差圖像處理部件15計算的亮度差值獲取的作為識別索引值的偏振強度差，識別對象是否存在于圖像拾取區(qū)中與每個像素對應的位置上的立體對象識別過程。相應地，可以區(qū)分并識別道路表面和立體對象之間的邊界，該道路表面和立體對象在使用它們的黑白亮度差的情況下不能識別出。此外，在上述實施例中，立體對象識別部件18執(zhí)行用于確定偏振強度差屬于多個數(shù)值范圍中的哪個的確定過程，其中針對存在于與道路表面相同的平面上的平面對象(浙青)和立體對象中的每個定義該多個數(shù)值范圍，以及執(zhí)行用于識別存在于與處理區(qū)域對應的位置上的對象是與上述確定過程中確定的一個數(shù)值范圍對應的對象的識別過程，從而執(zhí)行對象識別過程。因此，可以利用與對應閾值簡單比較的過程，實現(xiàn)立體對象識別過程。偏振照相機10的配置與第一方面類似。此外，立體對象識別部件18的配置與第一方面類似。此外，如上所述，根據(jù)上述實施例的立體對象識別裝置可以應用于作為包括E⑶的移動主體控制裝置的自動剎車系統(tǒng)，該移動主體控制裝置是用于通過使用立體對象識別裝置的識別結果，控制作為移動主體的車輛的移動的移動控制部件。此外，如上所述，根據(jù)上述實施例的立體對象識別裝置可以應用于信息提供裝置，該信息提供裝置通過使用立體對象識別裝置的識別結果生成對于駕駛作為移動主體的車輛的駕駛者而言有用的信息，并且將所生成的信息報告給駕駛者。根據(jù)本發(fā)明，例如，關于成像部件捕獲的兩個偏振圖像，針對每個預定處理區(qū)域計算兩個偏振圖像之間的亮度差值，并且通過使用根據(jù)亮度差值獲取的識別索引值，針對與每個處理區(qū)域對應的位置上存在的對象執(zhí)行識別過程。通常，從由自然光和照射燈照射的同一位置反射的光包括具有不同偏振方向的多個偏振光。關于多個偏振光，反射光中包括的偏振分量根據(jù)反射表面(入射表面)的方向變化。發(fā)明人注意到偏振光的這個特征。作為發(fā)明人的專門研究的結果，他們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，可以通過基于反射光的對象的表面所面對的方向識別立體對象。例如，反射光的對象的表面所面對的方向嚴重地影響通過接收具有不同偏振方向的兩個偏振光而獲取的兩個偏振圖像之間的亮度差值。通過使用這個特征，可以識別立體對象。因此，可以通過使用根據(jù)從反射光中獲取的兩個偏振圖像之間的偏振強度差值獲取的識別索引值(包括亮度差值)，可以以更高的準確性，將作為反射光的對象的立 體對象與平面對象區(qū)分開并識別出。如上所述，根據(jù)本發(fā)明的第二方面，所具有的優(yōu)異效果在于可以通過使用根據(jù)由成像部件獲取的兩個偏振圖像之間的亮度差值獲取的識別索引值，識別圖像拾取區(qū)中的立體對象和平面對象之間的邊界，該立體對象和平面對象的亮度之間沒有明顯差別。應該注意，根據(jù)上述實施例的駕駛輔助系統(tǒng)不總是要求整體裝配在車輛上。例如，僅僅偏振照相機10裝配在車輛上，而其它系統(tǒng)組件可以布置在遠離車輛的另一位置上。在這種情況下，系統(tǒng)可以被構造為使得除了駕駛者之外的個人能夠客觀地了解車輛的駕駛狀態(tài)。此外，在上述實施例中，將偏振強度差用作識別索引值?；蛘?，可以使用P偏振圖像和S偏振圖像之間的亮度差值。在本發(fā)明的第三方面中，提供了立體對象識別裝置，包括對象識別裝置的移動主體控制裝置以及包括對象識別裝置的信息提供裝置，以便甚至當在相同平面對象中存在所具有的亮度大大不同的部分的情況下，也可以通過使用成像部件，以更高的準確性，識別圖立體對象和平面對象之間的邊界。如上所述，立體識別裝置識別立體對象，該立體對象存在于圖像拾取區(qū)中并且所具有的外表面朝向與預定平面(道路表面)不同的方向，并且該立體對象識別裝置包括偏振照相機10、黑白圖像處理部件13、偏振強度差圖像處理部件15以及立體對象識別部件18。 作為成像部件，偏振照相機10接收從圖像拾取區(qū)中存在的對象反射的光中包括的具有不同偏振方向的兩個偏振光。作為亮度計算部件，黑白圖像處理部件13(以一個像素為單位，)將由偏振照相機10捕獲的P偏振圖像和S偏振圖像中的每個分割到預定處理區(qū)域，并且針對每個像素，計算作為P偏振圖像和S偏振圖像之間的總亮度值的亮度差值。作為偏振強度差計算部件，偏振強度差圖像處理部件15計算指示P偏振圖像和S偏振圖像之間的亮度差值相對于黑白亮度的比值的偏振強度差。參考平面對象(浙青)假定預先存在于與預定平面相同的平面中。對于參考處理區(qū)域(與光照道路表面對應的區(qū)域)偏振強度差圖像處理單元15計算偏振強度差，該參考處理區(qū)域是在與參考平面對象(浙青)所存在的位置對應的處理區(qū)域中亮度相對更大的部分。此外，作為相對偏振強度差部件，偏振強度差圖像處理部件15將所計算出的偏振強度差設置為參考偏振強度差，并且計算相對偏振強度差，該相對偏振強度差是由偏振強度差圖像處理部件15針對除了參考處理區(qū)域之外的每個處理區(qū)域計算出的偏振強度差與參考偏振強度差之間的差值。作為對象識別處理部件，立體對象識別部件18使用黑白圖像處理部件13計算出的黑白亮度以及偏振強度差圖像處理部件15計算出的相對偏振強度差，作為識別索引值，并且執(zhí)行用于在與圖像拾取區(qū)中的每個像素對應的位置上存在的對象是否是立體對象的立體對象識別過程。相應地，可以以更高的準確性，區(qū)分并識別庇蔭道路表面和立體對象之間的邊界此外，立體對象識別部件18執(zhí)行用于確定識別索引值屬于多個數(shù)值范圍中的哪個的確定過程。針對庇蔭道路表面和立體對象中的每個定義多個數(shù)值范圍。庇蔭道路表面存在于與較低亮度處理區(qū)域(與庇蔭道路表面對應的區(qū)域)對應的位置上，該較低亮度處理區(qū)域是與浙青(道路表面)所存在的位置對應的處理區(qū)域中的具有較低亮度的部分。因此，立體對象識別部件18執(zhí)行用于將存在于與處理區(qū)域對應的位置上的對象識別為與上述確定過程中確定的一個數(shù)值范圍對應的對象，其中識別索引值屬于該一個數(shù)值范圍，從而執(zhí)行立體對象識別過程。因此，可以利用與對應閾值簡單比較的過程實現(xiàn)立體對象識別過程。偏振照相機10的配置與第一方面類似。此外，在上述實施例中，將立體對象識別部件18先前執(zhí)行的識別過程的結果存儲在作為存儲先前執(zhí)行的識別過程的結果的識別過程結果存儲部件的存儲器中。立體對象識別部件18通過不僅使用存儲器中存儲的先前識別過程的結果，而且使用識別索引值，執(zhí)行識別過程。此外，如上所述，根據(jù)上述實施例的立體對象識別裝置可以被應用于作為包括E⑶的移動主體控制裝置的自動剎車系統(tǒng)，該移動主體控制裝置是用于通過使用立體對象識別裝置的識別結果，控制作為移動主體的車輛的移動的移動控制部件。此外，如上所述，根據(jù)上述實施例的立體對象識別裝置可以應用于信息提供裝置，該信息提供裝置通過使用立體對象識別裝置的識別結果生成對于駕駛作為移動主體的車輛的駕駛者而言有用的信息，并且將所生成的信息報告給駕駛者。應該注意，根據(jù)上述實施例的駕駛輔助系統(tǒng)不總是要求整體裝配在車輛上。例如，僅僅偏振照相機10裝配在車輛上，而其它系統(tǒng)組件可以布置在遠離車輛 另一位置上。在這種情況下，系統(tǒng)可以被構造為使得除了駕駛者之外的個人能夠客觀地了解車輛的駕駛狀態(tài)。作為專門研究的結果，發(fā)明人已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了一種如上所述具有創(chuàng)新性的立體對象識別方法，該立體對象識別方法通過使用偏振強度差作為識別索引值，以更高的準確性，將與每個處理區(qū)域對應的位置上存在的立體對象與平面對象區(qū)分開并識別出，其中偏振強度差表示成像部件捕獲的兩個偏振圖像之間的亮度差與總亮度值之比。例如，在立體對象識別方法中，將參考處理區(qū)域和識別對象處理區(qū)域之差(相對偏振強度差)用作識別索引值。與使用亮度作為識別索引值的常規(guī)方法相比，立體對象識別方法可以以更高的準確性，區(qū)分并識別存在于與每個處理區(qū)域對應的位置上且是平面對象的立體對象。然而，即使使用偏振強度差，在參考處理區(qū)域所存在的平面對象中存在亮度大大不同的部分的情況下，其中平面對象具有與參考處理區(qū)域的偏振強度不同的偏振強度的處理區(qū)域可能被誤認為立體對象。作為進一步研究的結果，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)可以通過使用偏振強度差和在常規(guī)方法中用作識別索引值使用的亮度兩者，區(qū)分并識別所具有的偏振強度與參考處理區(qū)域不同的一個處理區(qū)域和立體對象所存在于的另一處理區(qū)域。甚至在由于該部分所具有的偏振強度在同一平面對象中大大不同且該偏振強度與參考處理區(qū)域不同，該平面對象可能被誤認為立體對象的情況下，根據(jù)上述使用偏振強度差和亮度兩者的實施例，可以以更高的準確性，識別立體對象和處理區(qū)域部分的平面對象之間的邊界。另外，根據(jù)上述實施例，由成像部件捕獲的兩個偏振圖像的總偏振強度值用于用作識別索引值的亮度，該總偏振強度值用于計算偏振強度差。因此，無需新的檢測裝置。如上所述，根據(jù)上述實施例，即使該部分所具有的偏振強度在同一平面對象中大大不同，也可以通過使用成像部件，以更高的準確性，從平面對象中識別出立體對象。本發(fā)明不限于具體公開的實施例，并且可以在不背離本發(fā)明的范圍的情況下進行變型和修改。本申請基于2009年12月25日提交的日本優(yōu)先權申請No. 2009_295885、2009年12月25日提交的日本優(yōu)先權申請No. 2009-295902、2009年12月25日提交的日本優(yōu)先權申請No. 2009-295963、2010年10月29日提交的日本優(yōu)先權申請No. 2010_243925、2010年10月29日提交的日本優(yōu)先權申請No. 2010-243951以及2010年10月29日提交的日本優(yōu)先權申請No. 2010-243989，在此通過引用將上述申請全文并入。
權利要求
1.一種用于識別圖像拾取區(qū)中存在的對象的對象識別裝置，所述對象識別裝置包括 成像部件，被配置為接收從所述圖像拾取區(qū)中存在的對象反射的光中包括的具有不同偏振方向的兩個偏振光，并且捕獲兩個偏振圖像；以及 對象識別處理部件，被配置為執(zhí)行識別過程，所述識別過程用于通過使用所述成像部件捕獲的兩個偏振圖像，識別在與所述圖像拾取區(qū)中的多個處理區(qū)域中的每一個對應的位置處存在的對象。
2.如權利要求I所述的對象識別裝置，還包括 亮度差計算部件，被配置為將所述成像部件捕獲的兩個偏振圖像中的每一個分割為預定處理區(qū)域，并且針對所述預定處理區(qū)域中的每一個，計算所述兩個偏振圖像之間的亮度差值， 其中，所述對象識別處理部件被配置為通過使用根據(jù)所述亮度差計算部件計算出的所述亮度差值獲取的識別索引值，執(zhí)行所述識別過程。
3.如權利要求2所述的對象識別裝置，其中，所述對象識別處理部件被配置為執(zhí)行用于確定所述識別索引值屬于多個數(shù)值范圍中的哪一個的確定過程，其中針對相應的不同對象來定義所述多個數(shù)值范圍，以及通過識別存在于與所述處理區(qū)域中的每一個對應的位置處的對象是與在所述確定過程中確定的數(shù)值范圍對應的對象，來執(zhí)行所述識別過程。
4.如權利要求3所述的對象識別裝置，其中，所述成像部件被配置為裝配在移動主體上，所述移動主體在移動表面上移動，并且所述成像部件被配置為從相對于所述移動表面向上傾斜的方向捕獲包括所述移動表面的所述圖像拾取區(qū)，以及 在所述確定過程中，針對至少多于兩個分段中的每一個設置針對同一對象定義的數(shù)值范圍，所述至少多于兩個分段針對所述兩個偏振圖像中的每一個來分段為上方和下方，并且針對屬于所述分段的處理區(qū)域的識別索引值確定針對分段設置的所述數(shù)值范圍中的一個。
5.如權利要求2所述的對象識別裝置，其中，所述識別過程被配置為包括材料識別過程，所述材料識別過程用于識別存在于與所述圖像拾取區(qū)中的處理區(qū)域中的每一個對應的位置處的對象的材料。
6.如權利要求5所述的對象識別裝置，其中，通過所述材料識別過程所識別出的對象的材料包括金屬。
7.如權利要求2所述的對象識別裝置，其中，所述成像部件裝配在車輛上，所述車輛作為在作為移動表面的道路表面上移動的移動主體， 所述對象識別處理部件被配置為執(zhí)行識別外表面被露出為與所述道路表面基本齊平的對象的識別過程。
8.如權利要求2所述的對象識別裝置，其中，所述對象識別處理部件被配置為將識別索引值設置為參考索引值，從而相對于從所述亮度差計算部件針對與所述參考處理區(qū)域不同的處理區(qū)域計算出的亮度差值獲取的識別索引值的參考索引值，來計算相對值，并基于所述相對值識別在與所述不同處理區(qū)域對應的位置處存在的對象，從而執(zhí)行所述識別過程，其中根據(jù)所述亮度差計算部件針對與預先假定的參考對象的位置對應的參考處理區(qū)域計算出的亮度差值來獲取所述識別索引值。
9.如權利要求2所述的對象識別裝置，其中，將指示用于計算所述亮度差值的兩個偏振圖像之間的亮度差值與所述兩個偏振圖像之間的總亮度值之比的偏振強度差，用作所述識別索引值。
10.如權利要求2所述的對象識別裝置，還包括 識別過程結果存儲部件，被配置為存儲由所述對象識別處理部件先前執(zhí)行的識別過程的先前結果， 其中，所述對象識別處理部件使用所述識別索引值和存儲在所述識別過程結果存儲部件中的所述識別過程的先前結果。
11.如權利要求2所述的對象識別裝置，還包括 形狀信息存儲部件，被配置為存儲形狀信息，所述形狀信息指示通過所述成像部件捕獲預定的特定對象而獲取的形狀， 其中，所述對象識別處理部件被配置為確定由多個相鄰處理區(qū)域指示的第一形狀是否與由存儲在所述形狀信息存儲部件中的形狀信息指示的第二形狀近似，以及當所述第一形狀與所述第二形狀近似時，執(zhí)行用于指明與所述多個處理區(qū)域對應的位置處存在的對象的對象指明過程，其中通過所述識別過程識別所述同一對象。
12.—種移動主體控制裝置，包括 對象識別部件，被配置為捕獲移動主體的環(huán)境作為成像對象，以及識別所述成像對象中存在的對象；以及 移動控制部件，被配置為基于所述對象識別部件的識別結果，對所述移動主體進行移動控制， 其中，所述對象識別部件包括 成像部件，被配置為接收從圖像拾取區(qū)中存在的對象反射的光中包括的具有不同偏振方向的兩個偏振光，并且捕獲兩個偏振圖像；以及 對象識別處理部件，被配置為執(zhí)行識別過程，所述識別過程用于通過使用所述成像部件捕獲的兩個偏振圖像，識別在與圖像拾取區(qū)中的多個處理區(qū)域中的每一個對應的位置處存在的對象。
13.一種信息提供裝置，包括 對象識別部件，被配置為捕獲根據(jù)駕駛者的駕駛操作移動的移動主體的環(huán)境作為成像對象，以及識別在所述成像對象中存在的對象； 有用信息生成部件，被配置為通過使用所述對象識別部件的識別結果生成對于駕駛者有用的有用信息；以及 信息報告部件，被配置為報告由所述有用信息生成部件生成的有用信息， 其中，所述對象識別部件包括 成像部件，被配置為接收從圖像拾取區(qū)中存在的對象反射的光中包括的具有不同偏振方向的兩個偏振光，并且捕獲兩個偏振圖像；以及 對象識別處理部件，被配置為執(zhí)行識別過程，所述識別過程用于通過使用所述成像部件捕獲的兩個偏振圖像，識別在與所述圖像拾取區(qū)中的多個處理區(qū)域中的每一個對應的位置處存在的對象。
14.一種用于識別圖像拾取區(qū)中存在的所具有的外表面面朝與預定平面不同的方向的立體對象的立體對象識別裝置，所述立體對象識別裝置包括成像部件，被配置為接收從所述圖像拾取區(qū)中存在的對象反射的光中包括的具有不同偏振方向的兩個偏振光；以及 立體對象識別處理部件，被配置為執(zhí)行立體對象識別過程，所述立體對象識別過程用于通過使用所述成像部件捕獲的兩個偏振圖像，確定在與所述圖像拾取區(qū)中的處理區(qū)域中的每一個對應的位置處存在的對象是否是立體對象。
15.如權利要求14所述的立體對象識別裝置，還包括 亮度差計算部件，被配置為將所述成像部件捕獲的兩個偏振圖像中的每一個分割為預定處理區(qū)域，并且針對所述預定處理區(qū)域中的每一個，計算所述兩個偏振圖像之間的亮度差值， 其中，所述對象識別處理部件被配置為通過使用根據(jù)所述亮度差計算部件計算出的所述亮度差值獲取的識別索引值，來執(zhí)行所述識別過程。
16.如權利要求15所述的立體對象識別裝置，其中，所述立體對象識別處理部件被配置為執(zhí)行用于確定所述識別索引值屬于多個數(shù)值范圍中的哪一個的確定過程，以及執(zhí)行用于識別與所述確定過程中確定的一個數(shù)值范圍對應的對象的過程，從而執(zhí)行所述立體對象識別過程，其中針對所述立體對象和與所述預定平面存在于相同平面中的平面對象中的每一個來定義所述多個數(shù)值范圍。
17.如權利要求16所述的立體對象識別裝置，其中，所述成像部件被配置為裝配在移動主體上，并且從相對于所述移動表面向上傾斜的方向捕獲包括所述移動表面的所述圖像拾取區(qū)，其中所述移動主體在移動表面上移動，以及 在所述確定過程中，針對至少多于兩個分段中的每一個設置針對同一對象定義的數(shù)值范圍，所述至少多于兩個分段針對所述兩個偏振圖像中的每一個來分段為上方和下方，并且針對屬于所述分段的處理區(qū)域的識別索引值確定針對分段設置的所述數(shù)值范圍中的一個。
18.一種用于識別圖像拾取區(qū)中存在的所具有的外表面面朝與預定平面不同的方向的立體對象的立體對象識別裝置，所述立體對象識別裝置包括 成像部件，被配置為接收從所述圖像拾取區(qū)中存在的對象反射的光中包括的具有不同偏振方向的兩個偏振光； 亮度計算部件，被配置為將所述成像部件捕獲的兩個偏振圖像中的每一個分割為預定處理區(qū)域，以及針對所述預定處理區(qū)域中的每一個計算所述兩個偏振圖像中的總亮度值； 偏振強度差計算部件，被配置為針對所述處理區(qū)域中的每一個，計算指示所述兩個偏振圖像之間的偏振強度差值與總亮度差之比的偏振強度差；以及 立體對象識別處理部件，被配置為執(zhí)行立體對象識別過程，所述立體對象識別過程用于通過使用所述總亮度值和偏振強度差，識別在與所述圖像拾取區(qū)中的多個處理區(qū)域中的每一個對應的位置處存在的對象是否是立體對象。
19.如權利要求18所述的立體對象識別裝置，還包括 相對偏振強度差計算部件，被配置為將所述偏振強度差計算部件計算出的偏振強度差設置為，在預先假定為與所述預定平面處于相同平面中的參考平面對象對應的處理區(qū)域中亮度相對更大的參考處理區(qū)域中的參考偏振強度差，以及被配置為計算所述參考偏振強度和由所述偏振強度差計算部件針對與所述參考處理區(qū)域不同的處理區(qū)域計算出的偏振強度差之間的相對差值， 其中，所述立體對象識別處理部件被配置為執(zhí)行立體對象識別過程，所述立體對象識別過程用于通過使用由所述亮度計算部件計算出的總亮度值和由所述相對偏振強度差計算部件計算出的作為識別索引值的相對差值，識別在與所述圖像拾取區(qū)中的每一個處理區(qū)域對 應的位置處存在的對象是否是所述立體對象。
20.如權利要求19所述的立體對象識別裝置，其中，所述立體對象識別處理部件被配置為執(zhí)行用于確定所述識別索引值屬于多個數(shù)值范圍中的哪個數(shù)值范圍的確定過程，以及執(zhí)行用于識別與所述確定過程中確定的一個數(shù)值范圍對應的對象的過程，從而執(zhí)行所述立體對象識別過程，其中針對所述立體對象和所述參考平面對象的較低亮度部分中的每一個定義所述多個數(shù)值范圍，所述較低亮度部分存在于與在所述參考平面對象所存在的處理區(qū)域中指示較低亮度的較低亮度處理區(qū)域對應的位置處。
全文摘要
本發(fā)明提供一種對象識別裝置，包括成像部件和對象識別處理部件。成像部件接收從所述圖像拾取區(qū)中存在的對象反射的光中包括的具有不同偏振方向的兩個偏振光，并且捕獲兩個偏振圖像。對象識別處理部件進行用于通過使用所述成像部件捕獲的兩個偏振圖像，識別在與所述圖像拾取區(qū)中的多個處理區(qū)域中的每個對應的位置上存在的對象的識別過程。
文檔編號G01V8/10GK102782720SQ201080058590
公開日2012年11月14日 申請日期2010年12月15日 優(yōu)先權日2009年12月25日
發(fā)明者小林正典, 平井秀明, 李雪, 笠原亮介, 青木伸 申請人:株式會社理光