トリケップス文献調査用資料　CD-WS251

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

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