ステレオ法による立体画像認識の基礎と車載カメラへの応用

技術者・研究者向けの書籍紹介

発刊日 2007年3月23日
体　裁 B5判、135頁

【書籍の内容】

第１章　なぜ自動車にカメラを載せるのか
　１．自動車と安全の関係
　２．衝突事故を可能な限り防ぐ仕組み
　　2.1　自動車の高知能化
　　2.2　道路の高知能化
　３．画像センサに要求される性能
　　3.1　最大検出距離
　　3.2　距離分解能
　　3.3　視野角
　　3.4　横方向空間分解能
　　3.5　その他に要求される性能
　４．画像認識の優位性

第２章　2次元画像処理
　１．平滑化
　２．エッジの検出
　　2.1　ソーベルフィルタ
　　2.2　線形フィルタの表現法
　　2.3　ラプラスフィルタ
　３．ハフ変換
　４．グループ化

第３章　ステレオカメラの基礎
　１．車載カメラによる画像の取得
　２．ステレオ画像処理の流れ
　３．カメラ幾何
　　3.1　透視カメラ
　　3.2　カメラの内部パラメータ
　　3.3　カメラの外部パラメータ
　　3.4　Fundamental Matrix
　　3.5　エピポーラ線とエピポール
　　3.6　平行等位のときのF行列
　４．マッチング法
　　4.1　特徴ベース法と領域ベース法
　　4.2　マッチング領域のサイズ
　　4.3　マッチング評価関数

第４章　ステレオカメラによる周囲環境認識
　第１節　白線検出
　　１．白線検出の手順
　　２．初期ウインドウの設置

　第２節　立体物及び先行車両の検出
　第３節　物体追跡
　第４節　モデルの当てはめ

第５章　リアルタイムステレオカメラ
　１．並列処理
　２．FPGAの活用

第６章　実用化するための技術
　１．補正・校正
　　1.1　2台のカメラ歪みの同時補正
　　1.2　2台のカメラの校正
　２．輝度差の問題
　３．オクルージョン

第７章　より高度な手法
　第１節　3次元自己位置認識
　　１．はじめに
　　２．原理
　　３．ステレオカメラ
　　４．領域の追跡
　　５．位置認識
　　６．ハードウェア
　　　6.1　ステレオカメラ部
　　　6.2　領域追跡処理部
　　　6.3　ソフトウェア処理部
　　　6.4　精度の確認

　第２節　法線ベクトル抽出
　　１．はじめに
　　２．検出の原理
　　３．法線ベクトルと変形の関係
　　４．実験
　　５．まとめ

　第３節　サブピクセル精度について
　　１．はじめに
　　２．シミュレーションの方法
　　３．シミュレーションに用いた条件
　　　3.1　元になるパターン
　　　3.2　マッチング評価関数
　　　3.3　サブピクセル補間
　　４．シミュレーション結果
　　　4.1　元になるパターンによる違い
　　　4.2　レンズに起因するボケによる違い
　　　4.3　左右の輝度差による違い
　　５．実験による評価
　　６．結論