(57)【要約】【課題】より効果的に白線を検出することができる白線検出装置を提供すること。【解決手段】本発明による白線検出装置１は、車両から撮像された画像を複数の領域に分割する分割手段３ａと、各々の領域内の明暗度を判定する判定手段３ｂと、明暗度が明るいほどエッジ閾値を大きくするよう領域毎のエッジ閾値を決定する決定手段３ｃを含むことを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両から撮像された画像を複数の領域に分割する分割手段と、各々の前記領域内の明暗度を判定する判定手段と、前記明暗度が明るいほど前記エッジ閾値を大きくするよう前記領域毎のエッジ閾値を決定する決定手段を含むことを特徴とする白線検出装置。
【請求項２】
前記分割手段は前記車両の少なくとも前後方向において前記画像を分割することを特徴とする請求項１に記載の白線検出装置。
【請求項３】
前記判定手段は前記明暗度を前記領域内の平均輝度を用いて判定することを特徴とする請求項２に記載の白線検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、乗用車、トラック、バス等の車両に適用して、操舵支援や運転支援に供されて好適な白線検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
車両の前方を撮像した画像から道路の白線を検出する装置としては、例えば特許文献１に記載のものがある。特許文献１においては、画像から取得される二値化データと閾値との比較において、白線を除く路面の領域の輝度に基づいて閾値を設定して、白線の検出精度を高めることが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１５７６７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、このような装置においては、夜間等のヘッドライトがあたる近傍とヘッドライトがあたらない遠方との輝度差や、トンネル内の近傍とトンネル外の遠方との輝度差を考慮すると、明暗度の差が大きく異なる白線のエッジの輝度差に差が生じる。このため、輝度差を考慮すると必ずしも効果的に白線を検出できないという問題が生じる。
【０００５】
本発明は、上記問題に鑑み、より効果的に白線を検出することができる白線検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の問題を解決するため、本発明に係る白線検出装置は、車両から撮像された画像を複数の領域に分割する分割手段と、各々の前記領域内の明暗度を判定する判定手段と、前記明暗度が明るいほど前記エッジ閾値を大きくするよう前記領域毎のエッジ閾値を決定する決定手段を含むことを特徴とする。ここで、前記分割手段は前記車両の少なくとも前後方向において前記画像を分割することとしてもよく、前記判定手段は前記明暗度を前記領域内の平均輝度を用いて判定することとしてもよい。なお、前記分割手段は前記画像内の白線の消失点を基準として画像を左右に分割し消失点と画像下縁とを距離が等しいように前後方向に画像を分割するものとしてもよい。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、領域毎の明暗度の差違に係わらずより効率的に白線を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明に係る実施例１の白線検出装置１の一実施形態を示す模式ブロック図である。
【図２】実施例１の白線検出装置１の一実施形態における画像の分割態様を示す模式図である。
【図３】実施例１の白線検出装置１の制御内容を探索と白線パラメータ算出を含んで示すフローチャートである。
【図４】実施例１の白線検出装置１においてエッジ閾値の決定根拠となる画像内の路面と白線の輝度の横方向の分布態様を示す模式図である。
【図５】実施例１の白線検出装置１における直線近似と遠方探索と近傍探索の態様を示す模式図である。
【図６】実施例１の白線検出装置１におけるエッジ検出の範囲拡大を従来技術との比較に基づいて示す模式図である。
【図７】実施例２の白線検出装置１の一実施形態における画像の分割態様を示す模式図である。
【図８】実施例２の白線検出装置１の制御内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を実施するための形態について、添付図面を参照しながら説明する。
【実施例１】
【００１０】
本実施例１の白線検出装置１は、図１に示すように、車両に備えられて車両の前方の路面を撮像する前方カメラ２と、前方カメラ２の撮像した画像を処理する画像ＥＣＵ３（Electronic Control Unit）により構成される。
【００１１】
画像ＥＣＵ３は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびそれらを相互に接続するデータバスと入出力インターフェースから構成され、ＲＯＭに格納されたプログラムに従い、以下に述べるそれぞれの制御を行うことにより、分割手段３ａ、判定手段３ｂ、決定手段３ｃ、エッジ検出手段３ｄ、統合手段３ｅ、探索手段３ｆ、算出手段３ｇとして機能するものである。
【００１２】
分割手段３ａは前方カメラ２により車両から撮像された画像を複数の領域に分割する。より具体的には図２に示すように、分割手段３ａは画像内の白線消失点ＬＰを基準として左右に分割して左側を領域Ｌｅｆｔ、右側を領域Ｒｉｇｈｔとし、白線消失点ＬＰと画像下縁とを距離が等しいように前後方向に分割して遠方側を領域Ｆａｒ、近傍側を領域Ｎｅａｒとしている。
【００１３】
実施例１においては、白線消失点ＬＰは画像ＥＣＵ３の処理周期毎に更新せず固定するものとする。これに伴い領域Ｎｅａｒと領域Ｆａｒの実距離も固定される。例えば、白線消失点の実距離を１００ｍとした場合、領域Ｎｅａｒは０〜５０ｍ、領域Ｆａｒは５０〜１００ｍとなる。実距離から画像上での位置への変換には、一般的な射影変換を用いる。白線消失点ＬＰの横位置は常に画像幅の中心（中央）となるように固定する。この結果、領域Ｌｅｆｔと領域Ｒｉｇｈｔの画像上での幅は常に等しくなる。なお、路面の勾配や曲線の有無による補正は適宜行う。
【００１４】
判定手段３ｂは、上述した画像内の前後左右の各々の領域内の明暗度を領域内の平均輝度を用いて判定し、決定手段３ｃは、平均輝度が高い（明暗度が明るい）ほど白線検出用のエッジ閾値を大きくするよう領域毎のエッジ閾値を決定する。図３に示すように画像内のＸ方向における輝度分布は路面に比べて白線がオフセットされて上がりエッジと下がりエッジを一対又は二対（図３では二対）有する矩形波の形態をなし、輝度に応じて矩形波全体がＹ軸方向に上下することとなるが、その上下に応じて白線と路面を区別できる範囲に、決定手段３ｃはエッジ閾値を決定する。
【００１５】
続いて本実施例１の白線検出装置１の全体の制御内容を図４に示すフローチャートを用いて説明する。ステップＳ１に示すように、画像ＥＣＵ３は前方カメラ２の撮像した画像を取得し、ステップＳ２において上述した手法により分割手段３ａは、画像を白線消失点ＬＰよりも下縁側で四分割する。ステップＳ３において、判定手段３ｂは、領域毎に明暗度を平均輝度を用いて判定して、さらにステップＳ４において、ステップＳ３で判定された領域毎の明暗度つまり平均輝度が明るいほどエッジ閾値を大きく、暗いほどエッジ閾値を小さくするように、領域毎にエッジ閾値を決定する。
【００１６】
ステップＳ５からステップＳ１１においては、ステップＳ４までで決定したエッジ閾値を用いて、エッジ検出手段３ｄは、分割した領域毎に画像を水平方向に走査して、エッジ閾値を超える上がりエッジと下がりエッジを検出する。ステップＳ６において、統合手段３ｅは、ステップＳ５で検出した領域毎のエッジの三次元座標を元に、これらを統合して路面平面上に投影する処理を行う。
【００１７】
ステップＳ７において、探索手段３ｆは、ステップＳ６で投影した路面平面上の直線近似領域として設定した範囲のエッジ群に対してエッジ線分を抽出して、その後、前回処理の前フレームの白線位置や上がり、下がりエッジ線分の幅から白線エッジ線分を選択する。
【００１８】
ステップＳ８において、探索手段３ｆは、前回処理の前フレームの白線位置から一定の範囲内に存在する図５の直線近似領域Ｌの手前の近傍領域ＬＮの白線エッジを抽出する。
【００１９】
ステップＳ９において、探索手段３ｆは、ステップＳ７、ステップＳ８で検出した白線エッジ群に対して、左右白線別々にクロソイドモデルを当てはめる。ステップＳ１０において、探索手段３ｆは、ステップＳ９で推定したクロソイドを遠方に延長した図５の直線近似領域Ｌの遠方側の遠方領域ＬＦ内の白線エッジを検出する。
【００２０】
ステップＳ１１において、算出手段３ｇは、ステップＳ７、ステップＳ８、ステップＳ１０で検出した白線エッジ群に対して、左右白線別々にクロソイドモデルを当てはめて、白線を抽出する。
【００２１】
以上の制御により実行される本実施例１の白線検出装置１によれば、以下のような作用効果を得ることができる。つまり、図６（ａ）の楕円ＬＣ内に示す、遠方のコントラストが低い白線についての破線で示すエッジについて、図６（ａ）に示すように従来技術では検出が困難であった所を、図６（ｂ）に示すように本実施例１では検出することが可能となる。
【００２２】
また本実施例１では予め固定した白線消失点ＬＰに基づいて画像の分割を行うため、分割のために予め白線を検出する必要がない。このため、分割にあたっての処理負担を軽減し、コントラストの低い遠方と近傍の分割をより容易なものとすることができる。
【００２３】
上述した実施例１においては、白線消失点ＬＰを固定する形態を示したが、白線消失点ＬＰを画像ＥＣＵ３の処理周期毎に更新することもできる。以下それについての実施例２について述べる。
【実施例２】
【００２４】
本実施例２の白線検出装置１は上述した実施例１の図１に示したものと同様であり、処理内容についても実施例１の図４に示したものとステップＳ１１までは同様であるため、相違点を主に説明する。
【００２５】
図７に示すフローチャートの最後に示すように、本実施例２の白線検出装置１では、画像ＥＣＵ３は、白線消失点ＬＰを前回処理の結果から算出する。画像内の左右両側に白線が検出される場合には、両側白線パラメータの交点を白線消失点ＬＰとする。
【００２６】
図８に示すように、求めた白線消失点ＬＰを基準に左側を領域Ｌｅｆｔ、右側を領域Ｒｉｇｈｔとし、白線消失点ＬＰより手前の領域を実距離が等しくなるように二分割し、近傍側を領域Ｎｅａｒ、遠方側を領域Ｆａｒとする。この結果、領域Ｌｅｆｔと領域Ｒｉｇｈｔの画像上の幅は可変となる。
【００２７】
以上の制御により実行される本実施例２の白線検出装置１によっても、実施例１と同様に以下のような作用効果を得ることができる。すなわち、図６（ａ）の楕円ＬＣ内に示す、遠方のコントラストが低い白線のエッジについて、図６（ａ）に示すように従来技術では検出が困難であった所を、図６（ｂ）に示すように本実施例２では検出することができる。
【００２８】
本実施例２の白線検出装置１によれば、遠方のコントラストが低い領域の白線のエッジをより容易に検出することができるので、特に自動運転を視野に入れた車両に適用する場合に、白線検出装置１に要求される白線検出の範囲はより遠方の領域を含むことが要請されることに対して、この要請により確実に応えることができる。
【００２９】
また本実施例２では演算周期毎に算出される白線消失点ＬＰに基づいて画像の分割を行うため、分割の精度をより高めることができる。このため、分割後のエッジ検出、直線近似領域探索、近傍領域探索、白線モデルフィッティング、遠方領域探索、白線パラメータ算出の精度を高め、特に遠方領域探索での精度、フィッティング性、ロバスト性を高めることができる。
【００３０】
以上本発明の好ましい実施例について詳細に説明したが、本発明は上述した実施例に制限されることなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形および置換を加えることができる。
【００３１】
例えば上述した実施例では前後方向の分割数を二分割としているが、この分割数については必要に応じてより大きな数とすることができる。同様に左右方向の分割数も二分割には限られず、より大きな数による多分割とすることもできる。
【００３２】
また上述した実施例では画像内の明暗度（露光）を判定するパラメータとして平均輝度を用いたが、それ以外のパラメータを用いることももちろん可能である。
【産業上の利用可能性】
【００３３】
本発明の白線検出装置、より効果的に白線を検出でき、特に遠方のコントラストの低い白線を検出できるので、自動運転やより予測性の高い操舵支援（ＬＫＡ、ＬＤＷ）や衝突防止（ＰＣＳ）を考慮した、乗用車、トラック、バス等の様々な車両に適用して有益なものである。
【符号の説明】
【００３４】
１      白線検出装置
２      前方カメラ
３      画像ＥＣＵ
３ａ    分割手段
３ｂ    判定手段
３ｃ    決定手段
３ｄ    エッジ検出手段
３ｅ    統合手段
３ｆ    探索手段
３ｇ    算出手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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