特開 2024-175779 車載装置、画質調整方法、及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024175779

(43)【公開日】2024-12-19

(54)【発明の名称】車載装置、画質調整方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G01C 21/36 20060101AFI20241212BHJP

   G08G 1/16 20060101ALI20241212BHJP

【ＦＩ】

G01C21/36

G08G1/16 C

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023093777

(22)【出願日】2023-06-07

(71)【出願人】

【識別番号】308036402

【氏名又は名称】株式会社ＪＶＣケンウッド

(74)【代理人】

【識別番号】100103894

【弁理士】

【氏名又は名称】家入 健

(72)【発明者】

【氏名】赤井 愛智

【テーマコード（参考）】

2F129

5H181

【Ｆターム（参考）】

2F129AA03

2F129CC14

2F129CC16

2F129CC18

2F129CC31

2F129CC33

2F129DD13

2F129DD15

2F129DD24

2F129DD27

2F129DD29

2F129EE69

2F129EE78

2F129EE94

2F129EE96

2F129FF11

2F129FF12

2F129FF25

2F129FF43

2F129FF52

2F129FF59

2F129FF62

2F129FF63

2F129FF65

2F129FF66

2F129GG17

2F129HH18

2F129HH19

5H181AA01

5H181BB13

5H181BB15

5H181CC04

5H181EE13

5H181FF10

5H181FF12

5H181FF14

5H181FF22

5H181FF27

(57)【要約】

【課題】画質の調整が遅れるおそれを抑制できる車載装置、画質調整方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】車載装置１０は、車両の周辺を撮像して、画像データを生成する撮像部１と、車両をナビゲートするナビゲーション装置２０から車両の周辺の情報を取得する情報取得部２と、車両の周辺の情報に基づいて、車両が走行する予定地点における明るさを予測する予測部３と、予測された明るさに基づいて、画像データの示す画像の画質を調整する画質調整部４と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両の周辺を撮像して、画像データを生成する撮像部と、
前記車両をナビゲートするナビゲーション装置から前記車両の周辺の情報を取得する情報取得部と、
前記車両の周辺の情報に基づいて、前記車両が走行する予定地点における明るさを予測する予測部と、
前記予測された明るさに基づいて、前記画像データの示す画像の画質を調整する画質調整部と、を備える、
車載装置。

【請求項2】

前記画質調整部は、前記車両が前記予定地点に到達する前の時点において、前記画像データの示す画像の画質の調整を開始する、
請求項１に記載の車載装置。

【請求項3】

前記画像データの示す画像が、前記車両の周辺において移動する移動体を示す場合、
前記画質調整部は、前記予測された明るさに基づいて、前記移動体の所定部位が認識できるように、前記撮像部が撮像した画像の画質を調整する、
請求項１又は２に記載の車載装置。

【請求項4】

車載装置による画質を調整する画質調整方法において
車両の周辺を撮像して、画像データを生成するステップと、
前記車両をナビゲートするナビゲーション装置から前記車両の周辺の情報を取得するステップと、
前記車両の周辺の情報に基づいて、前記車両が走行する予定地点における明るさを予測するステップと、
前記予測された明るさに基づいて、前記画像データの示す画像の画質を調整するステップと、を備える、
画質調整方法。

【請求項5】

車載装置として動作するコンピュータに、
車両の周辺を撮像して、画像データを生成するステップと、
前記車両をナビゲートするナビゲーション装置から前記車両の周辺の情報を取得するステップと、
前記車両の周辺の情報に基づいて、前記車両が走行する予定地点における明るさを予測するステップと、
前記予測された明るさに基づいて、前記画像データの示す画像の画質を調整するステップと、を実行させる、
プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、車載装置、画質調整方法、及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１に開示の周囲環境認識装置は、車両前方に設置したカメラの映像の輝度情報を用いて、車両後方のカメラの視野の輝度がどのように変化するかを予測して、車両後方のカメラのゲイン調整や露光時間の調整を行う。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００８－０２１１９６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本願発明者等は以下の技術的な課題を見出した。
このような周囲環境認識装置では、車両の周辺の明るさが急激に変化すると、画質の調整が遅れるおそれがある。

【0005】

本開示は、上述した課題を鑑みてなされたものであり、画質の調整が遅れるおそれを抑制できる車載装置、画質調整方法、及びプログラムを提供するものである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示に係る車載装置は、
車両の周辺を撮像して、画像データを生成する撮像部と、
前記車両をナビゲートするナビゲーション装置から前記車両の周辺の情報を取得する情報取得部と、
前記車両の周辺の情報に基づいて、前記車両が走行する予定地点における明るさを予測する予測部と、
前記予測された明るさに基づいて、前記画像データの示す画像の画質を調整する画質調整部と、を備える。

【0007】

本開示に係る画質調整方法は、車載装置による画質を調整する画質調整方法において
車両の周辺を撮像して、画像データを生成するステップと、
前記車両をナビゲートするナビゲーション装置から前記車両の周辺の情報を取得するステップと、
前記車両の周辺の情報に基づいて、前記車両が走行する予定地点における明るさを予測するステップと、
前記予測された明るさに基づいて、前記画像データの示す画像の画質を調整するステップと、を備える。

【0008】

本開示に係るプログラムは、車載装置として動作するコンピュータに、
車両の周辺を撮像して、画像データを生成するステップと、
前記車両をナビゲートするナビゲーション装置から前記車両の周辺の情報を取得するステップと、
前記車両の周辺の情報に基づいて、前記車両が走行する予定地点における明るさを予測するステップと、
前記予測された明るさに基づいて、前記画像データの示す画像の画質を調整するステップと、を実行させる。

【発明の効果】

【0009】

本開示によれば、画質の調整が遅れるおそれを抑制できる車載装置、画質調整方法、プログラムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】実施の形態１にかかる車載装置の一構成例を示すブロック図である。

【図2】実施の形態１にかかる車載装置による処理の一例を示すフローチャートである。

【図3】画質調整方法の一例を示す概略図である。

【図4】画質調整方法の一例を適用した画像の一例を示す概略図である。

【図5】画質調整方法の一例を適用した画像の一例を示す概略図である。

【図6】画質調整方法の一例を適用した画像の一例を示す概略図である。

【図7】画質調整方法の一例を適用した画像の一例を示す概略図である。

【図8】画質調整方法の一例を適用した画像の一例を示す概略図である。

【図9】画質調整方法の一例を適用した画像の一例を示す概略図である。

【図10】車載装置に含まれるハードウェア構成例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

（実施の形態１）
＜構成＞
図１を参照して実施の形態１にかかる車載装置の一構成例について説明する。

【0012】

図１に示すように、車載装置１０は、ナビゲーション装置２０と連動する。ナビゲーション装置２０は、車両３０をナビゲートする。車載装置１０、及びナビゲーション装置２０は、車両３０に搭載されている。車載装置１０とナビゲーション装置２０とは、有線回線又は無線回線を介して、相互に接続及び通信を行う。車載装置１０とナビゲーション装置２０とは、各種データを相互に授受するとよい。ナビゲーション装置２０は、ネットワークを介して、図示しないサーバから、各種データを取得するとよい。ナビゲーション装置２０は、車載専用のカーナビゲーションであってもよいし、ナビゲーションアプリケーションを実行可能なスマートフォン又はタブレット等の通信機器であってもよい。通信機器を用いてナビゲーションアプリケーションを実行する場合、通信機器は、車両３０に搭載されていなくてもよい。通信機器は、車両３０の外で用いてもよい。

【0013】

車載装置１０は、撮像部１と、情報取得部２と、予測部３と、画質調整部４とを備える。

【0014】

撮像部１は、車両３０の周辺を撮像して、画像データを生成する。車両３０の周辺は、例えば、車両３０の前方領域、後方領域、側方領域等である。撮像部１が撮像する被写体は、特に限定されないが、ナビゲーション装置２０の地図情報に記載されてないものや移動体を含む。地図情報に記載されてないものとは、例えば、建造物、自然物、移動体等である。建造物は、例えば、トンネル、建物等である。自然物は、例えば、山、川、海等である。撮像部１は、例えば、車載カメラである。撮像部１は、車両３０の周辺を撮像可能な場所に設けられているとよく、例えば、車両３０のフロントウィンドウのバックミラーやバックウィンドウ近傍に取り付けられるとよい。

【0015】

情報取得部２は、ナビゲーション装置２０から車両３０の周辺の情報を取得する。車両３０の周辺の情報は、例えば、車両３０が走行する予定地点、車両３０の走行方向、車両３０の周辺の渋滞情報、現在時刻、天気、自車状況、車両３０のルート、当該ルート上の道路情報、地図情報等を含む。当該道路情報は、例えば、当該ルートの左右に配置された建物等を含む。なお、車両３０が走行する予定地点は、車両３０のルート上の現在位置より先の地点であり、例えば、撮像部１が撮像した画像での認識が難しい車両３０の前方５ｍから５０ｍ程度離れた地点である。

【0016】

予測部３は、車両３０の周辺の情報に基づいて、車両３０が走行する予定地点における明るさを予測する。予測部３は、車両３０が走行する予定地点、車両３０の走行方向、車両３０の周辺の渋滞情報に基づいて、車両３０が走行する予定地点における明るさを予測する。予測部３は、撮像部１が生成する画像データに係る画像全体の明るさを予測してもよい。また、予測部３は、当該画像全体を分割した複数の領域毎の明るさを予測してもよい。

【0017】

なお、画質調整部４は、予測部３が予測した明るさに基づいて、画像データの示す画像の画質を調整する。画質調整部４は、車両３０が予定地点に到達する前の時点において、画像データの示す画像の画質の調整を開始するとよい。なお、車両３０が予定地点に到達する前の時点は、車両３０の現在位置と予定地点との間の距離と、車両３０の速度とに基づいて、任意に設定してもよい。画像データの示す画像が、車両３０の周辺において移動する移動体を示す場合、画質調整部４は、予測部３が予測した明るさに基づいて、車両３０の周辺において移動する移動体の所定部位が認識できるように、撮像部１が撮像した画像の画質を調整してもよい。当該移動体は、例えば、車両３０とは別の車両や自転車等である。当該移動体の所定部位は、例えば、ナンバーである。画質調整部４は、具体的には、ホワイトバランス調整、露出制御、より具体的には絞り制御を行って、画質を調整するとよい。

【0018】

車載装置１０は、記録部をさらに備えてもよい。当該記録部は、画像データと、当該画像データが撮像された時点とを関連付けて記録する。この記録された画像データは、撮像部１が生成した画像データ、及び、画質調整部４がその画質を調整した画像を示す画像データの少なくとも１つである。

【0019】

＜処理＞
次に、図２を参照して、車載装置１０による処理の一例について説明する。

【0020】

車両３０の周辺を撮像して、画像データを生成する（ステップＳＴ１）。

【0021】

続いて、ナビゲーション装置２０から車両３０の周辺の情報を取得する（ステップＳＴ２）。

【0022】

続いて、車両３０の周辺の情報に基づいて、車両３０の走行する予定地点における明るさを予測する（ステップＳＴ３）。

【0023】

最後に、ステップＳＴ３で予測された明るさに基づいて、画像データの示す画像の画質を調整する（ステップＳＴ４）。具体的には、当該画像は、明るい領域、及び、暗い領域の少なくとも一方を含む。当該明るい領域は、当該明るい領域の周辺と比較して明るい。当該暗い領域は、当該暗い領域の周辺と比較して暗い。当該明るい領域において白飛びが発生しないように、当該明るい領域を暗くする。当該暗い領域が認識されるように、当該暗い領域を明るくする。

【0024】

例えば、図３に示す画像ＩＭ１の一例では、総合領域Ｔ１について画質を調整する。なお、図３に示す画像ＩＭ１の一例は、道路ＩＭ１ａ、空ＩＭ１ｂ、草原ＩＭ１ｃ等を示すが、画像ＩＭ１が示す被写体はこれに限定されない。図３に示す画像ＩＭ１における各領域は、各ハッチングで示した。当該各領域の輝度が低いほど、当該各領域に対応する各ハッチングの線密度が高い。画像ＩＭ１の一例における総合領域Ｔ１を複数の分割領域Ｍ１に分割する。総合領域Ｔ１は、複数の分割領域Ｍ１にメッシュ状に分割されるとよい。分割領域Ｍ１の数は、特に限定されず、幅広い範囲から選択できる。ステップＳＴ３で予測された明るさに応じて、複数の分割領域Ｍ１毎に重み付けを行う。これによって、重み付け総合領域ＷＴ１を生成する。図３に示すように、重み付け総合領域ＷＴ１は、各分割領域ＷＭ１の重み付けの大きさを示す。図３に示す重み付け総合領域ＷＴ１の一例では、重み付け総合領域ＷＴ１の中央近傍における分割領域ＷＭ１の重み付けは、重み付け総合領域ＷＴ１の外縁における分割領域ＷＭ１の重み付けと比較して大きい。また、この一例では、分割領域ＷＭ１の重み付けは、重み付け総合領域ＷＴ１の中央から外縁にかけて段階的に低下する。具体的には、分割領域ＷＭ１ａ、分割領域ＷＭ１ｂ、分割領域ＷＭ１ｃ、分割領域ＷＭ１ｄ、分割領域ＷＭ１ｅは、この順に重み付け総合領域ＷＴ１の中央から外縁へ配置されている。分割領域ＷＭ１ａ、分割領域ＷＭ１ｂ、分割領域ＷＭ１ｃ、分割領域ＷＭ１ｄ、分割領域ＷＭ１ｅの重み付けは、この順に大きい。各分割領域ＷＭ１の重み付けの大きさに応じて、分割領域Ｍ１の輝度を変更する。例えば、分割領域ＷＭ１が重く重み付けされた場合、分割領域Ｍ１の輝度を低減させる。言い換えると、分割領域Ｍ１が明るい場合、白飛びが発生しないように分割領域Ｍ１の輝度を変更する。また、分割領域ＷＭ１が軽く重み付けされた場合、分割領域Ｍ１の輝度を増大させる。言い換えると、分割領域Ｍ１が暗い場合、分割領域Ｍ１が認識されるように分割領域Ｍ１の輝度を変更する。

【0025】

以上より、予定地点における明るさを予測して、その明るさに基づいて、画像データの示す画像の画質を調整する。従って、その予定地点に到達する前に、その予定地点における明るさを取得し、その取得した予定地点における明るさに基づいた画質の調整を開始することができる。つまり、予定地点における明るさを先読みして、画質を調整できる。よって、画質の調整が遅れるおそれを抑制できる。

【0026】

（処理の各具体例）
次に、図４から図９を参照して、車載装置１０による処理のステップＳＴ２からステップＳＴ４の各具体例について説明する。詳細には、ステップＳＴ２において取得した車両３０の周辺の情報に応じた各具体例を説明する。なお、図４～図９に示す画像ＩＭ２～画像ＩＭ６の一例は、道路等を示すが、画像ＩＭ２～画像ＩＭ６が示す被写体はこれに限定されない。図４～図９に示す画像ＩＭ２～画像ＩＭ６における各領域は、各ハッチングを用いて示した。当該各領域の輝度が低いほど、当該各領域に対応する各ハッチングの線密度が高い。また、当該各領域の輝度が最も高い領域は、ハッチングされていない。

【0027】

＜現在時刻＞
ステップＳＴ２において取得した車両３０の周辺の情報は現在時刻を含む場合がある。

【0028】

このような場合、現在時刻が昼であるとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは全体的に明るいと予測する。ステップＳＴ４では、画像全体が暗くなるように、画質を調整する。

【0029】

一方、現在時刻が夜であるとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは全体的に暗いと予測する。ステップＳＴ４では、画像全体が明るくなるように、画質を調整する。

【0030】

＜現在時刻及び天気＞
ステップＳＴ２において取得した車両３０の周辺の情報は、現在時刻、及び天気を含み、現在時刻が昼である場合がある。

【0031】

このような場合、天気は晴れであるとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは、画像の上半分の領域、つまり、中央から上端までの領域が特に明るいと予測する。ステップＳＴ４では、画像の上半分が特に暗くなるように、画質を調整する。

【0032】

一方、天気が曇りであるとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは、画像の上半分が明るいと予測する。ステップＳＴ４では、画像の上半分が暗くなるように、画質を調整する。

【0033】

また、天気が雨であるとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは、画像の上半分がやや暗いと予測する。ステップＳＴ４では、画像の上半分がやや明るくなるように、画質を調整する。

【0034】

ステップＳＴ２において取得した車両３０の周辺の情報は、現在時刻、及び天気であり、現在時刻が夜である場合がある。このような場合、天気が雨であるとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは、雨による影響を受けると予測する。雨による影響は、例えば、雨の濡らした路面等からの光の反射である。ステップＳＴ４では、雨による影響を考慮して、画質を調整する。

【0035】

＜自車状況＞
ステップＳＴ２において取得した車両３０の周辺の情報は、自車状況を含む場合がある。

【0036】

このような場合、自車状況が自宅に駐車中であるとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは、現在時刻、天気以外の変化が少ないと予測する。ステップＳＴ４では、現在時刻、及び天気を考慮して、画質を調整する。

【0037】

一方、自車状況が走行中であるとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは、車速に応じて変動すると予測する。例えば、車速が高い場合、車両３０の前照灯が点灯するため、車両３０の走行する予定地点は明るいと予測される。車速が略０（ゼロ）である場合、車両３０の前照灯が消灯するため、車両３０の走行する予定地点は明るいと予測される。ステップＳＴ４では、車速に応じて画質を調整する。

【0038】

＜走行位置＞
ステップＳＴ２において取得した車両３０の周辺の情報は、走行位置を含む場合がある。

【0039】

このような場合、走行位置が交差点の無い位置、例えば、一本道であるときがある。このようなとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは、車両３０の左右に設けられた建物や、車両３０の近くの歩道を移動する歩行者、及び自転車に影響されると予測する。ステップＳＴ４では、このような建物、歩行車、及び自転車による影響を考慮して、画質を調整する。

【0040】

また、このような場合、走行位置が交差点であるとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは、車両３０の左右において移動する車両に影響されると予測する。ステップＳＴ４では、このような車両による影響を考慮して、画質を調整する。

【0041】

また、このような場合、走行位置が高速道路であるとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは、一方通行に影響されると予測する。ステップＳＴ４では、一方通行による影響を考慮して、画質を調整する。

【0042】

また、走行位置がトンネルの入口近傍であるとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは、画像の中央部のみが暗いと予測する。ステップＳＴ４では、一方通行による影響を考慮して、画質を調整する。例えば、図４に示す画像ＩＭ２では、総合領域Ｔ２の中央部Ｃ２はトンネル入口を示し、当該トンネル入口は暗い。中央部Ｃ２が明るくなるように、画像ＩＭ２の画質を調整する。なお、図４に示す画像ＩＭ２の一例は、道路ＩＭ２ａ、空ＩＭ２ｂ、壁ＩＭ２ｃ等を示す。

【0043】

また、走行位置がトンネル内であるとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは、画像全体においてやや暗いと予測する。ステップＳＴ４では、画像全体がやや明るくなるように、画質を調整する。

【0044】

また、走行位置がトンネル内における出口側であるとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは、画像の中央部のみにおいて明るい部分があると予測する。走行位置がトンネル内から出口に接近するにつれて、明るい部分が大きくなる。ステップＳＴ４では、画像の中央部が暗くなるよう、画質を調整する。例えば、図５に示す画像ＩＭ３では、総合領域Ｔ３の中央部Ｃ３は、トンネル出口を示し、当該トンネル出口は明るい。中央部Ｃ３が暗くなるように、画像ＩＭ３の画質を調整する。なお、図５に示す画像ＩＭ３は、道路ＩＭ３ａ、トンネルの壁ＩＭ３ｃ等を示す。

【0045】

＜走行位置、及び現在時刻＞
ステップＳＴ２において取得した車両３０の周辺の情報は、走行位置、及び現在時刻を含む場合がある。

【0046】

このような場合、走行位置が繁華街であり、現在時刻が夜であるとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは、車両３０の左右に設けられた建物やその看板の光に影響されると予測する。ステップＳＴ４では、このような建物やその看板の光による影響を考慮して、画質を調整する。

【0047】

また、このような場合、走行位置が田舎道であり、現在時刻が夜であるとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは、車両３０と、車両３０の左右において移動する車両と、自転車とによる光のみに影響されると予測する。ステップＳＴ４では、このような光による影響を考慮して、画質を調整する。

【0048】

＜走行方向＞
ステップＳＴ２において取得した車両３０の周辺の情報は、走行方向を含む場合がある。

【0049】

このような場合、走行方向が、交差点において車両３０の曲がる方向を示すとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは、交差点において曲がった先の地点における道路情報や曲がった方向に影響されると予測する。ステップＳＴ４では、このような道路情報や曲がった方向による影響を考慮して、画質を調整する。具体的には、曲がった方向が右方向であれば、画像の左半分が優先するよう、画質を調整する。同様に、曲がった方向が左方向であれば、画像の右半分が優先するよう、画質を調整する。画像の左半分は画像の中央から左端までの領域であり、画像の右半分は画像の中央から右端までの領域である。ステップＳＴ３は、車両３０が交差点に到達する前に実施するとよい。また、ステップＳＴ４は、車両３０の方向が交差点において変化した時点から、開始するとよい。また、ステップＳＴ４は、その時点までに取得した交差点において曲がった先の地点における道路情報や曲がった方向を考慮して、行うとよい。

【0050】

また、このような場合、走行方向は、撮像部１が逆光状態において撮像する方向であるとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは、画像の太陽部分の周辺が暗いと予測する。撮像部１の撮像した車両３０の周辺が撮像部１と太陽との間に位置する場合、撮像部１が逆光状態において撮像する傾向にある。ステップＳＴ４では、画像の太陽部分の周辺が明るくなるように、画質を調整する。

【0051】

例えば、図６に示す画像ＩＭ４では、総合領域Ｔ４の部分Ｐ４は、太陽を示し、部分Ｐ４の周辺と比較して明るい。部分Ｐ４の周辺が明るくなるように、画像ＩＭ４の画質を調整する。なお、図６に示す画像ＩＭ４の一例は、道路ＩＭ４ａ、空ＩＭ４ｂ、建物ＩＭ４ｃ等を示す。

【0052】

また、図７に示す画像ＩＭ５の部分Ｐ５は、太陽を示し、部分Ｐ５の周辺と比較して明るい。部分Ｐ５の周辺は暗過ぎて、認識され難い。部分Ｐ５の周辺が明るくなるように、画像ＩＭ５の画質を調整する。なお、図７に示す画像ＩＭ５の一例は、道路ＩＭ５ａ、空ＩＭ５ｂ、壁ＩＭ５ｃ等を示す。

【0053】

また、図８に示す画像ＩＭ６を、画像ＩＭ５の画質を調整した後の時点において撮像し、その画質を調整した。画像ＩＭ６の部分Ｐ６の周辺は明るく、認識され易い。なお、図８に示す画像ＩＭ６の一例は、道路ＩＭ６ａ、空ＩＭ６ｂ、壁ＩＭ６ｃ等を示す。

【0054】

また、このような場合、走行方向が、撮像部１が順光状態において撮像する方向であるとき、ステップＳＴ３では、車両３０の走行する予定地点における明るさは、画像全体が明るいと予測する。撮像部１が、撮像部１の撮像した車両３０の周辺と太陽との間に位置する場合、撮像部１が順光状態において撮像する傾向にある。ステップＳＴ４では、画像全体が暗くなるように、画質を調整する。

【0055】

以上、上記したステップＳＴ２において取得した車両３０の周辺の情報は、走行方向を含む場合、予測部３は、車両３０の走行方向に基づいて、車両３０が走行する予定地点における明るさを予測する。これによって、例えば、車両３０のルートや太陽の位置に応じて、車両３０が走行する予定地点における明るさを予測できる。

【0056】

＜渋滞情報＞
ステップＳＴ２において取得した車両３０の周辺の情報は、渋滞情報を含む場合がある。

【0057】

このような場合、渋滞情報が、車両３０が渋滞に巻き込まれていることを示すとき、ステップＳＴ３では、別の車両が車両３０の周辺に位置し続けるため、車両３０の走行する予定地点における明るさは、変動が少ないと予測する。ステップＳＴ４では、車両３０の周辺の車両のナンバーを優先して認識するように、画質を調整する。

【0058】

図９に示す画像ＩＭ７は、ステップＳＴ４において画質を調整した画像の一例である。画像ＩＭ７は、夜に撮像されている。画像ＩＭ７の部分Ｐ７は、車両３０（図示略）の前方に位置する車両３１のナンバーを示す。部分Ｐ７は、部分Ｐ７の周辺と比較して明るく、車両３１のナンバーが認識され易い。なお、図９に示す画像ＩＭ７は、道路ＩＭ７ａ、空ＩＭ７ｂ、建物ＩＭ７ｃ等を示す。

【0059】

一方、ステップＳＴ２において取得した車両３０の周辺の情報は渋滞情報を含む場合、当該渋滞情報は、車両３０が渋滞を抜けることを示すときがある。このようなとき、ステップＳＴ３では、別の車両が車両３０の周辺から離隔するため、車両３０の走行する予定地点における明るさは、大きく変動し得ると予測する。ステップＳＴ４では、この明るさの変動を考慮して、画質を調整する。

【0060】

上記したステップＳＴ２において取得した車両３０の周辺の情報は、渋滞情報を含む場合、画像データの示す画像が、車両３０の周辺において移動する移動体を示すときがある。このような場合、予測部３は、車両３０の周辺の渋滞情報に基づいて、車両３０の周辺において移動する別の車両からの影響等を考慮して、車両３０が走行する予定地点における明るさを予測する。画質調整部４は、予測部３が予測した明るさに基づいて、車両３０の周辺において移動する移動体の所定部位が認識できるように、撮像部１が撮像した画像の画質を調整する。これによって、車両３０の周辺の車両、及び、その車両のナンバーを考慮して、画質を調整することができる。

【0061】

＜渋滞情報、及び現在時刻＞
ステップＳＴ２において取得した車両３０の周辺の情報は、渋滞情報、及び現在時刻を含む場合がある。

【0062】

このような場合、渋滞情報は車両３０が渋滞に巻き込まれていることを示し、現在時刻は夜であるときがある。このようなとき、ステップＳＴ３では、別の車両がヘッドライト及びバックライトを点灯しつつ車両３０の周辺に位置し続けるため、車両３０の走行する予定地点における明るさは、ヘッドライト及びバックライトに影響されると予測する。ステップＳＴ４では、このようなヘッドライト及びバックライトによる影響を考慮して、画質を調整する。具体的には、このようなヘッドライト及びバックライトによって、画像の中心以外、言い換えると、画像の中央部分の周辺、及び画像の外縁が暗くなることがある。そのため、画像全体が明るくなるように、画質を調整する。

【0063】

以上より、上記した各具体例において、ステップＳＴ２からステップＳＴ４を実施し、画像の画質を調整した後、車両３０が予定地点に到達する。車両３０が予定地点に到達する前に、画像の画質を調整するため、予定地点を先読みして画質の調整を行うことができる。また、画質の調整によって、画像の明るい領域における白飛びの発生を抑制できる。また、画像の暗い領域を認識できるように、画質を調整できる。

【0064】

（他の実施の形態）
なお、上記実施の形態に係る車載装置は、次のようなハードウェア構成を備えることができる。図１０は、車載装置に含まれるハードウェア構成例を示す図である。上述した様々な実施の形態において、車載装置における処理の手順を説明したように、本開示は画質調整方法としての形態も採り得る。

【0065】

図１０に示す車載装置１００は、インタフェース１０３とともに、プロセッサ１０１及びメモリ１０２を備える。上述した実施の形態で説明した車載装置１０の各構成は、プロセッサ１０１がメモリ１０２に記憶されたプログラムを読み込んで実行することにより実現される。つまり、このプログラムは、プロセッサ１０１を車載装置１０、又はその一部として機能させるための制御プログラムである。

【0066】

上述したプログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、random-access memory（RAM）、read-only memory（ROM）、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）又はその他のメモリ技術、CD-ROM、digital versatile disc（DVD）、Blu-ray（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。

【0067】

また、上述のプログラムは、車載装置１０にこのような画質調整方法を実行させるためのプログラムであると言える。

【0068】

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上記した車載装置１０による処理のステップＳＴ２からステップＳＴ４の各具体例を組み合わせて、ステップＳＴ２からステップＳＴ４を実施してもよい。

【0069】

例えば、ステップＳＴ２において取得した車両３０の周辺の情報は、走行位置、渋滞情報、現在時刻、及び天気を含む場合がある。このような場合、走行位置がトンネル内における出口側であり、渋滞情報は別の車両が車両３０の前方に位置することを示し、現在時刻が昼であるときがある。このようなとき、ステップＳＴ３では、画像の中央部のみにおいて明るい部分があるものの、当該別の車両に影響されると予測する。ステップＳＴ４では、当該別の車両による影響に加えて、現在時刻、天気を考慮して、画質を調整する。

【0070】

また、例えば、ステップＳＴ２において取得した車両３０の周辺の情報は、走行位置、渋滞情報、及び現在時刻を含む場合がある。

【0071】

このような場合、走行位置が繁華街であり、渋滞情報は別の車両が車両３０の前後に位置しないことを示し、現在時刻が夜であるときがある。このようなとき、ステップＳＴ３において、車両３０の走行する予定地点における明るさは、周囲の街灯、看板の光に影響されると予測される。ステップＳＴ４において、周囲の街灯、看板の光が映るように画質を調整する。

【0072】

また、このような場合、走行位置が、直線状に延びる田舎道であり、渋滞情報は別の車両が車両３０の前後に位置することを示し、現在時刻が夜であるときがある。このようなとき、ステップＳＴ３において、車両３０の走行する予定地点における明るさは、画像の中央部が明るく、画像の中央部の周囲が暗いと予測される。ステップＳＴ４において、画像の中央部が暗く、画像の中央部の周囲が明るくなるように、画質を調整する。言い換えると、なお、自転車の光や建物の光が発生することがあるが、無視してもよい。

【0073】

また、撮像部１は、車両３０の車室内に設けられている場合がある。このような場合、撮像部１が生成した画像データに係る画像の中央部は当該車室内を示し、当該画像の中央部の周辺部は当該車室外を示すとよい。ステップＳＴ４では、車両３０の周辺を示す当該周辺部のみの画質を調整するとよい。

【符号の説明】

【0074】

１０、１００ 車載装置
１ 撮像部
２ 情報取得部
３ 予測部
４ 画質調整部
２０ ナビゲーション装置
３０、３１、３２ 車両
１０１ プロセッサ
１０２ メモリ
１０３ インタフェース
ＳＴ１、ＳＴ２、ＳＴ３、ＳＴ４ ステップ
ＩＭ１、ＩＭ２、ＩＭ３、ＩＭ４、ＩＭ５、ＩＭ６、ＩＭ７ 画像
ＩＭ１ａ、ＩＭ２ａ、ＩＭ３ａ、ＩＭ４ａ、ＩＭ５ａ、ＩＭ６ａ、ＩＭ７ａ 道路
ＩＭ１ｂ、ＩＭ２ｂ、ＩＭ４ｂ、ＩＭ５ｂ、ＩＭ６ｂ、ＩＭ７ｂ 空
ＩＭ１ｃ 草原
ＩＭ２ｃ、ＩＭ３ｃ、ＩＭ５ｃ、ＩＭ６ｃ 壁
ＩＭ４ｃ、ＩＭ７ｃ 建物
Ｍ１ 分割領域
Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ８ 総合領域
ＷＭ１、ＷＭ１ａ、ＷＭ１ｂ、ＷＭ１ｃ、ＷＭ１ｄ、ＷＭ１ｅ 分割領域
ＷＴ１ 重み付け総合領域
Ｃ２、Ｃ３、Ｃ８ 中央部
Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６、Ｐ７ 部分

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】