(57)【要約】【課題】走行区分線を適正かつ精度良く検出する。【解決手段】走行区分線検出装置１０は、車載カメラ１１によって撮像された路面画像から走行区分線のエッジを検出する第１エッジ検出部２２と、走行区分線の前回の検出結果に基づいて検出領域を設定する検出領域設定部２６と、検出領域設定部２６によって設定された検出領域において、路面画像の画像平面における少なくとも斜め方向を含む複数方向を走査し、第１エッジ検出部２２によって検出されたエッジに基づき、走行領域の内側のエッジを検出する第２エッジ検出部２３と、第２エッジ検出部２３により検出されたエッジから走行領域に適合する走行区分線を推定する走行区分線推定部２５と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
路面を撮像する撮像手段によって撮像された路面画像から移動体の走行区分線を検出する走行区分線検出装置であって、
前記路面画像から前記走行区分線のエッジを検出する第１エッジ検出手段と、
前記走行区分線の前回の検出結果に基づいて検出領域を設定する検出領域設定手段と、
前記検出領域設定手段によって設定された前記検出領域において、前記路面画像の画像平面における少なくとも斜め方向を含む複数方向を走査し、前記第１エッジ検出手段によって検出された前記エッジに基づき、走行領域の内側の前記エッジを検出する第２エッジ検出手段と、
前記第２エッジ検出手段により検出された前記エッジから前記走行領域に適合する前記走行区分線を推定する走行区分線推定手段と、
を備えることを特徴とする走行区分線検出装置。
【請求項２】
前記第２エッジ検出手段は、
前記検出領域内の前記エッジを検出する領域内エッジ検出手段と、
前記領域内エッジ検出手段によって検出された前記エッジにおいて、立ち上がりを正エッジかつ立ち下りを負エッジとして識別するエッジ正負識別手段と、
走査方向の前方側および後方側の２つの前記走行区分線に対して、前記エッジ正負識別手段の識別結果に基づいて、前記前方側の前記走行区分線においては前記正エッジを検出し、前記後方側の前記走行区分線においては前記負エッジを検出する走行領域内側エッジ検出手段と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の走行区分線検出装置。
【請求項３】
前記エッジ正負識別手段は、前記検出領域において、前記画像平面における少なくとも縦方向および横方向および互いに反対の２つの斜め方向からなる４方向を含む複数方向を走査して、前記検出領域内の前記正エッジおよび前記負エッジを識別することを特徴とする請求項２に記載の走行区分線検出装置。
【請求項４】
前記撮像手段は、３次元情報を取得可能であり、
前記走行区分線推定手段は、前記第２エッジ検出手段によって検出された前記エッジに対して２次元平面においてロバスト推定を実行して、前記走行区分線を推定することを特徴とする請求項１から請求項３の何れか１つに記載の走行区分線検出装置。
【請求項５】
前記走行区分線推定手段は、前記第２エッジ検出手段によって検出された前記エッジに対して、第１の２次元平面において非線形関数による最小自乗法を含むロバスト推定を実行し、かつ、第２の２次元平面において線形関数による最小自乗法を実行することによって、前記走行区分線を推定することを特徴とする請求項４に記載の走行区分線検出装置。
【請求項６】
前記撮像手段は、３次元情報を取得可能であり、
前記走行区分線推定手段は、前記第２エッジ検出手段によって検出された前記エッジに対して、３次元空間においてロバスト推定を実行することによって、前記走行区分線を推定することを特徴とする請求項１から請求項３の何れか１つに記載の走行区分線検出装置。
【請求項７】
前記検出領域設定手段は、前記走行区分線推定手段によって前回に推定された３次元空間での前記走行区分線を２次元平面に逆射影変換して得られる変換結果を用いて前記検出領域を設定することを特徴とする請求項４から請求項６の何れか１つに記載の走行区分線検出装置。
【請求項８】
前記走行区分線推定手段は、前記ロバスト推定において前記走行区分線の推定候補と前記第２エッジ検出手段によって検出された全ての前記エッジとの距離を用いる際に、前記走行区分線の推定候補と前記エッジとの法線距離を前記距離とする請求項４から請求項７の何れか１つに記載の走行区分線検出装置。
【請求項９】
前記検出領域設定手段は、
前記走行区分線の前回の検出結果が存在しない場合に第１領域設定モードを実行し、
前記走行区分線の前回の検出結果が存在する場合に第２領域設定モードを実行し、
前記走行領域に適合する２つの前記走行区分線の一方のみの前回の検出結果が存在する場合に第３領域設定モードを実行し、
前記走行領域に適合する２つの前記走行区分線の前回の検出結果が存在する場合に第４領域設定モードを実行することを特徴とする請求項１から請求項８の何れか１つに記載の走行区分線検出装置。
【請求項１０】
前記検出領域設定手段は、
前記第１領域設定モードでは、前記走行区分線の前回の検出結果は直線であると仮定して前記検出領域を設定し、
前記第２領域設定モードでは、前記走行区分線の前回の検出結果に基づいて前記検出領域を設定し、
前記第３領域設定モードでは、前記２つの前記走行区分線の前記一方に基づき設定する第１領域と、前記２つの前記走行区分線の他方は直線であると仮定して得られる第２領域とを、前記第１領域を前記第２領域よりも優先させて合成して得られる領域に基づいて前記検出領域を設定し、
前記第４領域設定モードでは、前記走行領域に適合する２つの前記走行区分線の前回の検出結果に基づいて前記検出領域を設定することを特徴とする請求項９に記載の走行区分線検出装置。
【請求項１１】
前記検出領域設定手段は、
前記第４領域設定モードでは、前記走行領域に適合する２つの前記走行区分線の前回の検出結果に基づいて設定する２つの領域を合成した場合に重複する領域を前記検出領域から除外することを特徴とする請求項１０に記載の走行区分線検出装置。
【請求項１２】
前記第１エッジ検出手段は、
前記路面画像を平滑化してノイズ除去を行なう平滑化処理手段と、
前記平滑化処理手段によって平滑化された前記路面画像の前記エッジを検出するエッジ検出手段と、
前記エッジ検出手段によって出された前記エッジを細線化する細線化処理手段と、
前記細線化処理手段によって細線化された前記エッジを２つの閾値を用いてノイズを除去するヒステリシス閾処理手段と、
を備えることを特徴とする請求項１から請求項１１の何れか１つに記載の走行区分線検出装置。
【請求項１３】
前記撮像手段は、前記路面画像をグレイスケール画像とすることを特徴とする請求項１から請求項１２の何れか１つに記載の走行区分線検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行区分線検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば撮像画像上に設定された検索領域で水平方向に延びる複数の検索ライン毎に、車幅方向内側から外側に向けて輝度変化を検知し、輝度が暗から明へと所定以上変化する最初のエッジ点を検出する車線位置検出装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。この車線位置検出装置は、検出したエッジ点の点群に対してハフ変換等を用いたノイズ除去を行なうことによって、車線開始点の検出精度を向上させる。
また、従来、例えば画像上に設定された左右の白線検出領域のそれぞれで水平方向に延びる複数の検索ライン毎に、車幅方向内側から外側に向けて輝度変化を検知し、輝度が暗から明へと所定以上変化するエッジ点を白線候補点として検出する車両用白線認識装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。この車両用白線認識装置は、検出した左右の白線候補点の各点群に基づいて２次の最小自乗法を用いて白線近似線を演算する。
また、従来、例えば路面を連続して撮像して得られた画像を用いて、前回の処理で検出された走行レーンを含む少なくとも２つの領域から特徴点データを抽出し、抽出した特徴点データに最も適合する直線に基づいて今回の処理での走行レーンを検出する路面走行レーン検出装置が知られている（例えば、特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４６３８３６９号公報
【特許文献２】特開２０１２−２２５７４号公報
【特許文献３】特許第４１２８８３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記従来技術に係る車線位置検出装置および車両用白線認識装置によれば、画像上の水平方向に走査を行なうだけであるから、例えば曲率が大きいカーブなどにおいてエッジを精度良く検出することができないという問題が生じる。しかも、ハフ変換を用いたノイズ除去を行なう場合には、ハフ変換での直線検出に起因して、例えば曲率が大きいカーブなどに対して、エッジを適正に検出することが困難になるという問題が生じる。
また、上記従来技術に係る路面走行レーン検出装置によれば、特徴点データを抽出するための領域を、前回の処理において画像平面上で検出された走行レーンに基づいて設定するだけであり、走行レーンの３次元的な情報（例えば、路面の相対的な傾きや車両のピッチ変動など）は考慮されていないことから、特徴点データを適正に抽出することができずに走行レーンの検出精度が低下する虞がある。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、走行区分線を適正かつ精度良く検出することが可能な走行区分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】
上記課題を解決して係る目的を達成するために、本発明の第１の発明に係る走行区分線検出装置は、路面を撮像する撮像手段（例えば、実施の形態での車載カメラ１１）によって撮像された路面画像から移動体の走行区分線を検出する走行区分線検出装置であって、前記路面画像から前記走行区分線のエッジを検出する第１エッジ検出手段（例えば、実施の形態での第１エッジ検出部２２）と、前記走行区分線の前回の検出結果に基づいて検出領域を設定する検出領域設定手段（例えば、実施の形態での検出領域設定部２６）と、前記検出領域設定手段によって設定された前記検出領域において、前記路面画像の画像平面における少なくとも斜め方向を含む複数方向を走査し、前記第１エッジ検出手段によって検出された前記エッジに基づき、走行領域の内側の前記エッジを検出する第２エッジ検出手段（例えば、実施の形態での第２エッジ検出部２３）と、前記第２エッジ検出手段により検出された前記エッジから前記走行領域に適合する前記走行区分線を推定する走行区分線推定手段（例えば、実施の形態での走行区分線推定部２５）と、を備える。
【０００７】
さらに、本発明の第２の発明に係る走行区分線検出装置では、前記第２エッジ検出手段は、前記検出領域内の前記エッジを検出する領域内エッジ検出手段（例えば、実施の形態での領域内エッジ検出部３１）と、前記領域内エッジ検出手段によって検出された前記エッジにおいて、立ち上がりを正エッジかつ立ち下りを負エッジとして識別するエッジ正負識別手段（例えば、実施の形態でのエッジ正負識別部３２）と、走査方向の前方側および後方側の２つの前記走行区分線に対して、前記エッジ正負識別手段の識別結果に基づいて、前記前方側の前記走行区分線においては前記正エッジを検出し、前記後方側の前記走行区分線においては前記負エッジを検出する走行領域内側エッジ検出手段（例えば、実施の形態での内側エッジ検出部３３）と、を備える。
【０００８】
さらに、本発明の第３の発明に係る走行区分線検出装置では、前記エッジ正負識別手段は、前記検出領域において、前記画像平面における少なくとも縦方向および横方向および互いに反対の２つの斜め方向からなる４方向を含む複数方向を走査して、前記検出領域内の前記正エッジおよび前記負エッジを識別する。
【０００９】
さらに、本発明の第４の発明に係る走行区分線検出装置では、前記撮像手段は、３次元情報を取得可能であり、前記走行区分線推定手段は、前記第２エッジ検出手段によって検出された前記エッジに対して２次元平面においてロバスト推定を実行して、前記走行区分線を推定する。
【００１０】
さらに、本発明の第５の発明に係る走行区分線検出装置では、前記走行区分線推定手段は、前記第２エッジ検出手段によって検出された前記エッジに対して、第１の２次元平面において非線形関数による最小自乗法を含むロバスト推定を実行し、かつ、第２の２次元平面において線形関数による最小自乗法を実行することによって、前記走行区分線を推定する。
【００１１】
さらに、本発明の第６の発明に係る走行区分線検出装置では、前記撮像手段は、３次元情報を取得可能であり、前記走行区分線推定手段は、前記第２エッジ検出手段によって検出された前記エッジに対して、３次元空間においてロバスト推定を実行することによって、前記走行区分線を推定する。
【００１２】
さらに、本発明の第７の発明に係る走行区分線検出装置では、前記検出領域設定手段は、前記走行区分線推定手段によって前回に推定された３次元空間での前記走行区分線を２次元平面に逆射影変換して得られる変換結果を用いて前記検出領域を設定する。
【００１３】
さらに、本発明の第８の発明に係る走行区分線検出装置では、前記走行区分線推定手段は、前記ロバスト推定において前記走行区分線の推定候補と前記第２エッジ検出手段によって検出された全ての前記エッジとの距離を用いる際に、前記走行区分線の推定候補と前記エッジとの法線距離を前記距離とする。
【００１４】
さらに、本発明の第９の発明に係る走行区分線検出装置では、前記検出領域設定手段は、前記走行区分線の前回の検出結果が存在しない場合に第１領域設定モードを実行し、前記走行区分線の前回の検出結果が存在する場合に第２領域設定モードを実行し、前記走行領域に適合する２つの前記走行区分線の一方のみの前回の検出結果が存在する場合に第３領域設定モードを実行し、前記走行領域に適合する２つの前記走行区分線の前回の検出結果が存在する場合に第４領域設定モードを実行する。
【００１５】
さらに、本発明の第１０の発明に係る走行区分線検出装置では、前記検出領域設定手段は、前記第１領域設定モードでは、前記走行区分線の前回の検出結果は直線であると仮定して前記検出領域を設定し、前記第２領域設定モードでは、前記走行区分線の前回の検出結果に基づいて前記検出領域を設定し、前記第３領域設定モードでは、前記２つの前記走行区分線の前記一方に基づき設定する第１領域と、前記２つの前記走行区分線の他方は直線であると仮定して得られる第２領域とを、前記第１領域を前記第２領域よりも優先させて合成して得られる領域に基づいて前記検出領域を設定し、前記第４領域設定モードでは、前記走行領域に適合する２つの前記走行区分線の前回の検出結果に基づいて前記検出領域を設定する。
【００１６】
さらに、本発明の第１１の発明に係る走行区分線検出装置では、前記検出領域設定手段は、前記第４領域設定モードでは、前記走行領域に適合する２つの前記走行区分線の前回の検出結果に基づいて設定する２つの領域を合成した場合に重複する領域を前記検出領域から除外する。
【００１７】
さらに、本発明の第１２の発明に係る走行区分線検出装置では、前記第１エッジ検出手段は、前記路面画像を平滑化してノイズ除去を行なう平滑化処理手段（例えば、実施の形態でのステップＳ１１）と、前記平滑化処理手段によって平滑化された前記路面画像の前記エッジを検出するエッジ検出手段（例えば、実施の形態でのステップＳ１２）と、前記エッジ検出手段によって出された前記エッジを細線化する細線化処理手段（例えば、実施の形態でのステップＳ１３）と、前記細線化処理手段によって細線化された前記エッジを２つの閾値を用いてノイズを除去するヒステリシス閾処理手段（例えば、実施の形態でのステップＳ１４）と、を備える。
【００１８】
さらに、本発明の第１３の発明に係る走行区分線検出装置では、前記撮像手段は、前記路面画像をグレイスケール画像とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の第１の発明に係る走行区分線検出装置によれば、路面画像の画像平面における少なくとも斜め方向を含む複数方向を走査することによって、例えば曲率が大きいカーブなどにおいてもエッジを適正かつ精度良く検出することができる。
さらに、走行区分線のエッジうち、走行領域の内側のエッジを検出することによって、走行区分線の検出結果を各種の制御（例えば、車線逸脱防止などの制御）に適正に用いることができる。
さらに、第１エッジ検出手段および第２エッジ検出手段によって、いわば２段階にエッジを検出することによって、検出精度を向上させることができる。
【００２０】
本発明の第２の発明に係る走行区分線検出装置によれば、検出領域内の２つの走行区分線のうち、先に走査される走行区分線（つまり、走査方向の後方側の走行区分線）で負エッジを検出し、後に走査される走行区分線（つまり、走査方向の前方側の走行区分線）で正エッジを検出することによって、走行領域の内側のエッジを容易に検出することができる。
【００２１】
本発明の第３の発明に係る走行区分線検出装置によれば、少なくとも縦方向および横方向および互いに反対の２つの斜め方向（対角方向など）からなる４方向を走査することによって、曲率が大きいカーブなどにおいてもエッジを適正かつ精度良く検出することができる。
【００２２】
本発明の第４の発明に係る走行区分線検出装置によれば、例えばＲＡＮＳＡＣ（RANdom SAmple Consensus）などによるロバスト推定を２次元平面において実行することによって、演算負荷が増大することを防止し、ノイズを除去しつつ最も確からしい走行区分線を適切かつ容易に推定することができる。
【００２３】
本発明の第５の発明に係る走行区分線検出装置によれば、例えばＲＡＮＳＡＣ（RANdom SAmple Consensus）などによるロバスト推定を用いて２次曲線などの非線形関数による最小自乗法を第１の２次元平面で実行し、かつ、第１の２次元平面とは異なる第２の２次元平面において線形関数による最小自乗法を実行することによって、演算負荷が増大することを防止しつつ、走行区分線を精度良く推定することができる。
【００２４】
本発明の第６の発明に係る走行区分線検出装置によれば、例えばＲＡＮＳＡＣ（RANdom SAmple Consensus）などによるロバスト推定を用いて３次元空間において走行区分線を推定することによって、推定精度を向上させることができる。
【００２５】
本発明の第７の発明に係る走行区分線検出装置によれば、検出領域を適正に設定することができ、走行区分線の推定精度を向上させることができる。
【００２６】
本発明の第８の発明に係る走行区分線検出装置によれば、走行区分線の推定精度を向上させることができる。
【００２７】
本発明の第９の発明に係る走行区分線検出装置によれば、走行区分線の前回の検出結果の有無に応じて検出領域を適正に設定することができ、走行区分線の推定精度を向上させることができる。
【００２８】
本発明の第１０の発明に係る走行区分線検出装置によれば、第１領域設定モードでは、走行区分線の前回の検出結果が存在しない場合であっても、直線近似によって大きめの検出領域を設定することによって、エッジを適正に検出することができる。
さらに、第２領域設定モードでは、走行区分線の前回の検出結果に基づいて検出領域を適正に設定することができる。
さらに、第３領域設定モードでは、走行区分線の前回の検出結果と直線近似とを併用して検出領域を設定することによって、エッジを適正に検出することができる。
さらに、第４領域設定モードでは、走行領域に適合する２つの走行区分線の前回の検出結果に基づいて検出領域を適正に設定することができる。
【００２９】
本発明の第１１の発明に係る走行区分線検出装置によれば、例えば走行区分線の誤検出などの異常な事象や検出誤差に係る重複する領域を検出領域から排除して、エッジを適正に検出することができる。
【００３０】
本発明の第１２の発明に係る走行区分線検出装置によれば、第２エッジ検出手段によるエッジの検出精度を向上させることができる。
【００３１】
本発明の第１３の発明に係る走行区分線検出装置によれば、演算負荷の増大を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の実施の形態に係る走行区分線検出装置の構成図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る走行区分線検出装置の第２エッジ検出部によって用いられるソーベルフィルタを示す図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る走行区分線検出装置によって検出される正エッジ点および負エッジ点の例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る走行区分線検出装置によって、ＸＹ平面で実行される最小自乗法に係る２次曲線と、ＸＺ平面で実行される最小自乗法に係る１次直線と、を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る走行区分線検出装置によって算出されるエッジ点と走行区分線の推定候補の２次曲線との距離の例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る走行区分線検出装置によって設定される検出領域の例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る走行区分線検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態に係る走行区分線検出装置の第１エッジ検出処理を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態に係る走行区分線検出装置の検出領域設定処理を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態に係る走行区分線検出装置の第２エッジ検出処理を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態に係る走行区分線検出装置の走行区分線推定処理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】
【００３３】
以下、本発明の走行区分線検出装置の一実施形態について添付図面を参照しながら説明する。
【００３４】
本実施の形態による走行区分線検出装置１０は、例えば図１に示すように、車載カメラ１１と、処理装置１２とを備えて構成されている。
さらに、処理装置１２は、例えば、画像取得部２１と、第１エッジ検出部２２と、第２エッジ検出部２３と、３次元情報抽出部２４と、走行区分線推定部２５と、検出領域設定部２６と、を備えている。
さらに、第２エッジ検出部２３は、例えば、領域内エッジ検出部３１と、エッジ正負識別部３２と、内側エッジ検出部３３と、を備えている。
【００３５】
車載カメラ１１は、例えば水平方向に所定間隔を隔てて車両に搭載された１対のカメラによるステレオカメラであって、１対のカメラの撮像によって得られた自車両の進行方向前方の路面を含む外界の１対の画像（例えば、２次元配列の画素からなる右画像および左画像）を出力する。さらに、１対の画像に基づき、１対のカメラ同士間の距離および視差に基づく三角測量法などによって、撮像対象の距離の情報を付与した２次元配列の画素からなる、いわば３次元情報を有する画像データを出力する。
【００３６】
処理装置１２は、例えば、車載カメラ１１から出力された画像データに基づいて、自車両の進行方向前方の路面の走行区分線を検出する。
【００３７】
画像取得部２１は、例えば、車載カメラ１１から出力された画像データおよび１対の画像を取得し、１対の画像の何れか一方（例えば、右画像）に基づきグレイスケール画像を生成する。
【００３８】
第１エッジ検出部２２は、例えば、画像取得部２１によって生成されたグレイスケール画像に対して、順次、平滑化処理と、エッジ強度および勾配推定処理と、細線化処理と、ヒステリシス閾処理と、を実行する。
【００３９】
第１エッジ検出部２２は、例えば平滑化処理では、画像取得部２１によって生成されたグレイスケール画像にガウシアンフィルタなどを用いて平滑化の処理を行なうことによってノイズを低減する。
【００４０】
第１エッジ検出部２２は、例えばエッジ強度および勾配推定処理では、平滑化処理によって得られた画像にソーベルフィルタなどを用いてエッジ強度および勾配を推定する。  
第１エッジ検出部２２は、例えば細線化処理では、エッジ強度および勾配の推定結果に応じてエッジの太さを細くする。
【００４１】
第１エッジ検出部２２は、例えばヒステリシス閾処理では、２つの異なるハイ側閾値およびロー側閾値を用いて、判定対象の画素のエッジ強度がハイ側閾値よりも大きい場合にはエッジ点であると判定し、判定対象の画素のエッジ強度がロー側閾値よりも小さい場合にはエッジ点ではないと判定する。
また、判定対象の画素のエッジ強度がロー側閾値以上かつハイ側閾値以下の場合には、判定対象の画素の近傍にエッジ点が存在すればエッジ点であると判定し、判定対象の画素の近傍にエッジ点が存在しなければエッジ点ではないと判定する。
【００４２】
第２エッジ検出部２３は、例えば、後述する検出領域設定部２６によって設定された検出領域（例えば、右側走行区分線領域および左側走行区分線領域など）において、グレイスケール画像の画像平面における少なくとも斜め方向を含む複数方向を走査する。
そして、第１エッジ検出部２２によって検出されたエッジ点に基づき、走行領域（例えば、左右の走行区分線によって規定される車線など）の内側のエッジを検出する。
【００４３】
領域内エッジ検出部３１は、例えば、第１エッジ検出部２２によって検出されたエッジ点のうち、検出領域設定部２６によって設定された右側走行区分線領域および左側走行区分線領域内に存在するエッジ点のエッジ強度および勾配を推定する。
【００４４】
より詳細には、領域内エッジ検出部３１は、例えばソーベルフィルタなどの微分フィルタなどを用いて、グレイスケール画像の画像平面における少なくとも縦方向（９０°方向）および横方向（０°方向）および互いに反対の２つの斜め方向（例えば、４５°方向および１３５°方向による対角方向）からなる４方向を含む複数方向を走査する。
【００４５】
領域内エッジ検出部３１は、例えば図２に示す４つのソーベルフィルタｆＶ，ｆＨ，ｆ４５，ｆ１３５に基づき、下記数式（１）によってエッジ強度∇ｆおよび勾配ｔｈ（つまり、エッジ点における走行区分線の傾き）を算出する。
【００４６】
【数１】
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【００４７】
エッジ正負識別部３２は、例えば領域内エッジ検出部３１によって検出されたエッジ点において、エッジ点の勾配に基づき、輝度の立ち上がりを正エッジ点かつ輝度の立ち下りを負エッジ点として識別する。
【００４８】
内側エッジ検出部３３は、例えば、走査方向の前方側および後方側の２つの走行区分線に対応した２つの検出領域（つまり、検出領域設定部２６によって設定された右側走行区分線領域および左側走行区分線領域）に対して、走行領域の内側のエッジを検出する。
内側エッジ検出部３３は、例えば、エッジ正負識別部３２の識別結果に基づいて、走査方向の前方側の走行区分線においては正エッジ点を検出し、走査方向の後方側の走行区分線においては負エッジ点を検出する。
【００４９】
より詳細には、内側エッジ検出部３３は、例えば図３に示すように、グレイスケール画像Ｐの画像平面における左側から右側に向かう走査方向Ｄに対して、走査方向Ｄの後方側となる左側の走行区分線ＬＬに対応した検出領域（左側走行区分線領域ＬＡ）では、負エッジ点ＮＥを検出する。一方、走査方向の前方側となる右側の走行区分線ＲＬに対応した検出領域（右側走行区分線領域ＲＡ）では、正エッジ点ＰＥを検出する。
【００５０】
３次元情報抽出部２４は、例えば、画像取得部２１によって取得された、いわば３次元情報を有する画像データに基づき、第２エッジ検出部２３によって検出されたエッジ点に対して３次元情報、つまりグレイスケール画像の画像平面における２次元配列に対応する水平方向（Ｙ方向）および鉛直方向（Ｚ方向）の位置の情報と、自車両の進行方向前方（Ｘ方向）の距離の情報と、を抽出する。
【００５１】
走行区分線推定部２５は、例えば、第２エッジ検出部２３によって検出された２つの検出領域（つまり、検出領域設定部２６によって設定された右側走行区分線領域および左側走行区分線領域）毎のエッジ点に対して、３次元情報抽出部２４によって抽出された３次元情報に基づき、走行区分線を推定する。
【００５２】
例えば、走行区分線推定部２５は、第１の２次元平面において非線形関数による最小自乗法を含むロバスト推定を実行し、かつ、第２の２次元平面において線形関数による最小自乗法を実行する。これによって、グレイスケール画像の画像平面であるＸＹ平面での走行区分線の形状と、ＺＸ平面での自車両に対する路面の相対的な傾きや自車両のピッチ変動などと、に基づいて、走行区分線を推定する。
【００５３】
より詳細には、例えば、走行区分線推定部２５は、ＲＡＮＳＡＣ（RANdom SAmple Consensus）によるロバスト推定を用いて２次曲線による最小自乗法をＸＹ平面で実行し、かつＺＸ平面において線形関数による最小自乗法を実行する。
【００５４】
例えば、走行区分線推定部２５は、所定の一連のエッジ点数算出処理として、先ず、第２エッジ検出部２３によって検出されたエッジ点のうちから無作為に所定数のエッジ点を抽出する。
次に、抽出したエッジ点の３次元情報に基づき、例えば図４（Ａ）に示すように、ＸＹ平面で２次曲線による最小自乗法を実行するとともに、例えば図４（Ｂ）に示すように、ＺＸ平面で線形関数による最小自乗法を実行する。
次に、ＸＹ平面において、最小自乗法によって得られた走行区分線の推定候補の２次曲線と、第２エッジ検出部２３によって検出された全てのエッジ点との距離（例えば、法線距離など）を算出し、この距離が所定閾値以下となるエッジ点の数を算出する。
【００５５】
そして、この一連のエッジ点数算出処理を所定回数に亘って繰り返し実行し、算出したエッジ点の数が最大となる走行区分線の推定候補の２次曲線を、最も確からしい推定候補として選択する。
そして、第２エッジ検出部２３によって検出された全てのエッジ点のうちから、最も確からしい推定候補の２次曲線に対する距離（例えば、法線距離など）が所定閾値以下となるエッジ点を抽出し、抽出したエッジ点に対してＸＹ平面で２次曲線による最小自乗法を実行する。
そして、この演算結果による２次曲線を走行区分線の推定結果とする。
【００５６】
なお、走行区分線推定部２５は、上述した所定の一連のエッジ点数算出処理において、必要に応じて、ＺＸ平面でＲＡＮＳＡＣなどによるロバスト推定を実行してもよい。
例えば、走行区分線推定部２５は、ＺＸ平面での最小自乗法によって得られた走行区分線の推定候補の線形関数に基づいて、第２エッジ検出部２３によって検出されたエッジ点から適宜のエッジ点（例えば、走行区分線の推定候補の線形関数に対する距離が所定閾値以下となるエッジ点など）を抽出してもよい。
【００５７】
なお、走行区分線推定部２５は、第２エッジ検出部２３によって検出されたエッジ点と走行区分線の推定候補の２次曲線との距離として、例えば法線距離を用いる場合には、図５（Ａ）および下記数式（２），（３）に示すように、ＸＹ平面での２次曲線ｆ（ｘ，ｙ）を制約条件として、エッジ点の位置（α、β）を中心とする半径ｒの円を示す関数ｇ（ｘ，ｙ）の極値を与える点（ｘ，ｙ）を算出する。
【００５８】
【数２】
2014021525.tif 000004
【００５９】
【数３】
2014021525.tif 000005
【００６０】
この場合、走行区分線推定部２５は、例えば、ラグランジュの未定乗数法により、変数λを用いて、下記数式（４）に示すような関数Ｇ（ｘ，ｙ）に対し、下記数式（５）に示すような極値条件を（ｘ，ｙ）に関する連立方程式として解き、極値を算出する。そして、算出した極値に対応した半径ｒを法線距離とする。
【００６１】
【数４】
2014021525.tif 000006
【００６２】
【数５】
2014021525.tif 000007
【００６３】
なお、走行区分線推定部２５は、第２エッジ検出部２３によって検出されたエッジ点と走行区分線の推定候補の２次曲線との距離として、法線距離の代わりに他の距離を用いてもよい。
例えば図５（Ｂ）に示すように、走行区分線推定部２５は、法線距離の代わりに、ＸＹ平面での走行区分線の推定候補の２次曲線ｆ（ｘ，ｙ）上の点（ｘ，ｙ）とエッジ点の位置（α、β）との距離Ｌ１の最小値を採用してもよい。
この場合、距離Ｌ１の最小値の探索領域ＬＡは、例えば、エッジ点の位置（α、β）と同一のｘ座標またはｙ座標を有する２次曲線ｆ（ｘ，ｙ）上の点（α，ｙ），（ｘ，β）間とされる。
【００６４】
また、例えば図５（Ｃ）に示すように、走行区分線推定部２５は、エッジ点の位置（α、β）と同一のｘ座標またはｙ座標を有する２次曲線ｆ（ｘ，ｙ）上の点（α，ｙ），（ｘ，β）を含む直線Ｌａの法線と２次曲線ｆ（ｘ，ｙ）との交点（Γ，Δ）にて、２次曲線ｆ（ｘ，ｙ）の接線Ｌｂを算出し、この接線Ｌｂと、この接線Ｌｂに平行かつエッジ点の位置（α、β）を含む直線Ｌｃと、の距離Ｌ２を、法線距離の代わりに採用してもよい。
【００６５】
検出領域設定部２６は、例えば、走行区分線の前回の検出結果（つまり、走行区分線推定部２５による前回の推定結果）に基づいて、第２エッジ検出部２３によってエッジ点が検出される検出領域（例えば、走行路の車線などの走行領域を規定する左右の走行区分線に対応した右側走行区分線領域および左側走行区分線領域など）を設定する。
【００６６】
検出領域設定部２６は、例えば、走行区分線推定部２５による前回の推定結果が３次元の情報であることに対して、第２エッジ検出部２３によってエッジ点が検出される検出領域は２次元のグレイスケール画像上に設定されることから、前回の推定結果に逆射影変換を行なう。
検出領域設定部２６は、例えば、走行区分線推定部２５によって実行されたＸＹ平面での２次曲線による最小自乗法およびＺＸ平面での線形関数による最小自乗法の演算結果に基づいて、走行区分線推定部２５による前回の推定結果である３次元の走行区分線を２次元平面に逆射影変換して得られる変換結果を用いて検出領域を設定する。
【００６７】
さらに、検出領域設定部２６は、例えば、左右の走行区分線のそれぞれに対して独立した処理として、走行区分線の前回の検出結果が存在しない場合に第１領域設定モードを実行し、走行区分線の前回の検出結果が存在する場合に第２領域設定モードを実行する。
【００６８】
さらに、検出領域設定部２６は、例えば、適宜の走行領域に適合する２つの左右の走行区分線の組み合わせに対する処理として、何れか一方の走行区分線のみの前回の検出結果が存在する場合に第３領域設定モードを実行し、両方の走行区分線の前回の検出結果が存在する場合に第４領域設定モードを実行する。
【００６９】
検出領域設定部２６は、第１領域設定モードでは、例えば、走行区分線の前回の検出結果は直線であると仮定して、この直線に対して所定の第１探索幅を有する検出領域を設定する。
この場合、例えば左右の走行区分線に対応した右側走行区分線領域ＲＡおよび左側走行区分線領域ＬＡに対して、例えば図６（Ａ）に示すように、自車両の中心位置ＣＰによって境界を設定し、各領域ＲＡ，ＬＡが境界を超えないように設定する。
【００７０】
また、検出領域設定部２６は、第２領域設定モードでは、例えば図６（Ｂ）に示すように、走行区分線の前回の検出結果に基づいて、この検出結果の走行区分線に対して所定の第２探索幅を有する検出領域（例えば、左右の走行区分線に対応した右側走行区分線領域ＲＡおよび左側走行区分線領域ＬＡなど）を設定する。
なお、第２探索幅は、例えば、第１探索幅よりも小さく設定されている。
【００７１】
さらに、検出領域設定部２６は、第３領域設定モードでは、２つの走行区分線のうち前回の検出結果が存在する一方の走行区分線に基づいて第１領域（例えば、前回の検出結果の走行区分線に対して所定の第２探索幅を有する検出領域）を設定する。さらに、２つの走行区分線のうち前回の検出結果が存在しない他方の走行区分線は直線であると仮定して第２領域（例えば、仮定した直線に対して所定の第１探索幅を有する検出領域）を設定する。そして、第１領域を第２領域よりも優先させて重ね合わせるように合成することによって検出領域を設定する。
【００７２】
例えば図６（Ｃ）に示すように、検出領域設定部２６は、前回の検出結果が存在する右側の走行区分線に対応した第１領域と、前回の検出結果が存在しない左側の走行区分線に対応した第２領域と、を重ね合わせるように合成する。そして、第１領域および第２領域の重複領域が存在する場合には、第２領域から第１領域との重複領域を除外して左側走行区分線領域ＬＡを設定し、かつ第１領域と同一の右側走行区分線領域ＲＡを設定する。
【００７３】
また、検出領域設定部２６は、第４領域設定モードでは、２つの走行区分線の前回の検出結果に基づいて２つの領域（例えば、それぞれの前回の検出結果の走行区分線に対して所定の第２探索幅を有する領域）を設定し、２つの領域の合成によって検出領域を設定する。なお、２つの領域を重ね合わせるように合成した場合に重複領域が存在する場合には、この重複領域を検出領域から除外する。
【００７４】
例えば図６（Ｄ）に示すように、検出領域設定部２６は、前回の検出結果が存在する２つの左右の走行区分線に対応した右側走行区分線領域ＲＡおよび左側走行区分線領域ＬＡを重ね合わせるように合成し、かつ重複領域ＡＡを除外して、検出領域を設定する。
【００７５】
本実施の形態による走行区分線検出装置１０は上記構成を備えており、次に、この走行区分線検出装置１０の動作、特に、処理装置１２の動作について説明する。
【００７６】
先ず、例えば図７に示すステップＳ０１においては、車載カメラ１１から出力された画像データおよび１対の画像を取得し、１対の画像の何れか一方（例えば、右画像）に基づきグレイスケール画像を生成する。
【００７７】
次に、ステップＳ０２においては、第１エッジ検出処理を実行する。
次に、ステップＳ０３においては、検出領域設定処理を実行する。
次に、ステップＳ０４においては、第２エッジ検出処理を実行する。
次に、ステップＳ０５においては、３次元情報抽出処理を実行する。
【００７８】
この３次元情報抽出処理では、車載カメラ１１から取得した、いわば３次元の画像データに基づき、第２エッジ検出処理によって検出されたエッジ点に対して３次元情報、つまりグレイスケール画像の画像平面における２次元配列に対応する水平方向（Ｙ方向）および鉛直方向（Ｚ方向）の位置の情報と、自車両の進行方向前方（Ｘ方向）の距離の情報と、を抽出する。
次に、ステップＳ０６においては、走行区分線推定処理を実行し、エンドに進む。
【００７９】
以下に、上述したステップＳ０２の第１エッジ検出処理の詳細について説明する。
【００８０】
先ず、例えば図８に示すステップＳ１１においては、グレイスケール画像にガウシアンフィルタなどを用いて平滑化の処理を行なう。
次に、ステップＳ１２においては、平滑化の処理によって得られた画像にソーベルフィルタなどを用いてエッジ強度および勾配を推定する。
次に、ステップＳ１３においては、エッジ強度および勾配の推定結果に応じて検出されるエッジの太さを細くする。
【００８１】
次に、ステップＳ１４においては、２つの異なるハイ側閾値およびロー側閾値を用いて、判定対象の画素のエッジ強度がハイ側閾値よりも大きい場合にはエッジ点であると判定し、判定対象の画素のエッジ強度がロー側閾値よりも小さい場合にはエッジ点ではないと判定する。また、判定対象の画素のエッジ強度がロー側閾値以上かつハイ側閾値以下の場合には、判定対象の画素の近傍にエッジ点が存在すればエッジ点であると判定し、判定対象の画素の近傍にエッジ点が存在しなければエッジ点ではないと判定する。
そして、リターンに進む。
【００８２】
以下に、上述したステップＳ０３の検出領域設定処理の詳細について説明する。
【００８３】
先ず、例えば図９に示すステップＳ２１においては、適宜の走行領域に適合する２つの左右の走行区分線のうち、左側の走行区分線の前回の検出結果が存在するか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、後述するステップＳ２８に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ２２に進む。  
【００８４】
そして、ステップＳ２２においては、左側の走行区分線の前回の検出結果に基づいて、この検出結果の走行区分線に対して所定の第２探索幅を有する左側走行区分線領域ＬＡを設定する。
【００８５】
次に、ステップＳ２３においては、適宜の走行領域に適合する２つの左右の走行区分線のうち、右側の走行区分線の前回の検出結果が存在するか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、後述するステップＳ２６に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ２４に進む。  
【００８６】
そして、ステップＳ２４においては、右側の走行区分線の前回の検出結果に基づいて、この検出結果の走行区分線に対して所定の第２探索幅を有する右側走行区分線領域ＲＡを設定する。
そして、ステップＳ２５においては、左側走行区分線領域ＬＡおよび右側走行区分線領域ＲＡの組み合わせに対して、重複領域を除外しつつ、２つの左側走行区分線領域ＬＡおよび右側走行区分線領域ＲＡの合成によって検出領域を設定し、リターンに進む。
【００８７】
また、ステップＳ２６においては、右側の走行区分線の前回の検出結果は直線であると仮定して、この直線に対して所定の第１探索幅を有する右側走行区分線領域ＲＡを設定する。
そして、ステップＳ２７においては、左側走行区分線領域ＬＡおよび右側走行区分線領域ＲＡの組み合わせに対して、左側走行区分線領域ＬＡを右側走行区分線領域ＲＡよりも優先させて合成することによって検出領域を設定し、リターンに進む。
【００８８】
また、ステップＳ２８においては、左側の走行区分線の前回の検出結果は直線であると仮定して、この直線に対して所定の第１探索幅を有する左側走行区分線領域ＬＡを設定する。
【００８９】
次に、ステップＳ２９においては、適宜の走行領域に適合する２つの左右の走行区分線のうち、右側の走行区分線の前回の検出結果が存在するか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、後述するステップＳ３２に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ３０に進む。  
【００９０】
そして、ステップＳ３０においては、右側の走行区分線の前回の検出結果に基づいて、この検出結果の走行区分線に対して所定の第２探索幅を有する右側走行区分線領域ＲＡを設定する。
そして、ステップＳ３１においては、左側走行区分線領域ＬＡおよび右側走行区分線領域ＲＡの組み合わせに対して、右側走行区分線領域ＲＡを左側走行区分線領域ＬＡよりも優先させて合成することによって検出領域を設定し、リターンに進む。
【００９１】
また、ステップＳ３２においては、右側の走行区分線の前回の検出結果は直線であると仮定して、この直線に対して所定の第１探索幅を有する右側走行区分線領域ＲＡを設定する。
そして、ステップＳ３３においては、左側走行区分線領域ＬＡおよび右側走行区分線領域ＲＡの組み合わせに対して、自車両の中心位置によって境界を設定し、各左側走行区分線領域ＬＡおよび右側走行区分線領域ＲＡが境界を超えないように設定し、リターンに進む。
【００９２】
以下に、上述したステップＳ０４の第２エッジ検出処理の詳細について説明する。
【００９３】
先ず、例えば図１０に示すステップＳ４１においては、第１エッジ検出処理によって検出されたエッジ点のうち、検出領域設定処理によって設定された各右側走行区分線領域ＲＡおよび左側走行区分線領域ＬＡ内に存在するエッジ点のエッジ強度および勾配を推定する。
この処理では、ソーベルフィルタなどの微分フィルタなどを用いて、グレイスケール画像の画像平面における少なくとも縦方向（９０°方向）および横方向（０°方向）および互いに反対の２つの斜め方向（例えば、４５°方向および１３５°方向による対角方向）からなる４方向を含む複数方向を走査する。
【００９４】
次に、ステップＳ４２においては、各右側走行区分線領域ＲＡおよび左側走行区分線領域ＬＡ内で検出されたエッジ点において、エッジ点の勾配に基づき、輝度の立ち上がりを正エッジ点かつ輝度の立ち下りを負エッジ点として識別する。
【００９５】
次に、ステップＳ４３においては、例えばグレイスケール画像の画像平面における左側から右側に向かう走査方向に対して、正負が識別されたエッジ点は、左側走行区分線領域ＬＡ内の負エッジ点であるか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、後述するステップＳ４５に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ４４に進む。
【００９６】
次に、ステップＳ４４においては、左側走行区分線領域ＬＡ内の負エッジ点を、左側の走行区分線を検出するために用いられるエッジ点として、リターンに進む。
【００９７】
また、ステップＳ４５においては、例えばグレイスケール画像の画像平面における左側から右側に向かう走査方向に対して、正負が識別されたエッジ点は、右側走行区分線領域ＲＡ内の正エッジ点であるか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ４６に進む。
【００９８】
次に、ステップＳ４６においては、右側走行区分線領域ＲＡ内の正エッジ点を、右側の走行区分線を検出するために用いられるエッジ点として、リターンに進む。
【００９９】
以下に、上述したステップＳ０６の走行区分線推定処理の詳細について説明する。
【０１００】
先ず、例えば図１１に示すステップＳ５１においては、各左側走行区分線領域ＬＡおよび右側走行区分線領域ＲＡ毎に、第２エッジ検出処理によって検出されたエッジ点のうちから無作為に所定数のエッジ点を抽出する。
【０１０１】
次に、ステップＳ５２においては、抽出したエッジ点を用いて、ＸＹ平面で２次曲線による最小自乗法を実行するとともに、ＺＸ平面で線形関数による最小自乗法を実行する。
【０１０２】
次に、ステップＳ５３においては、ＸＹ平面において、最小自乗法によって得られた走行区分線の推定候補の２次曲線と、第２エッジ検出処理によって検出された全てのエッジ点との距離（例えば、法線距離など）を算出し、この距離が所定閾値以下となるエッジ点の数を算出する。
【０１０３】
次に、ステップＳ５４においては、上述したステップＳ５１〜Ｓ５３の一連のエッジ点数算出処理の実行繰り返し回数が、所定の繰り返し回数に到達したか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、上述したステップＳ５１に戻る。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ５５に進む。
【０１０４】
次に、ステップＳ５５においては、所定の繰り返し回数に亘って実行した一連のエッジ点数算出処理の算出結果のうちから、走行区分線の推定候補に対する距離が所定閾値以下となるエッジ点の数が最大となる走行区分線の推定候補の２次曲線を、最も確からしい推定候補として選択する。
【０１０５】
次に、ステップＳ５６においては、第２エッジ検出処理によって検出された全てのエッジ点のうちから、最も確からしい推定候補の２次曲線に対する距離（例えば、法線距離など）が所定閾値以下となるエッジ点を抽出し、抽出したエッジ点に対してＸＹ平面で２次曲線による最小自乗法を実行する。この演算結果による２次曲線を走行区分線の推定結果とし、リターンに進む。
【０１０６】
上述したように、本実施の形態による走行区分線検出装置１０によれば、第２エッジ検出部２３によって、グレイスケール画像の画像平面における少なくとも縦方向（９０°方向）および横方向（０°方向）および２つの斜め方向（例えば、４５°方向および１３５°方向による対角方向）からなる４方向が走査される。
これによって、直線路に加えて、例えば曲率が大きいカーブなどにおいても、エッジ点を適正かつ精度良く検出することができる。
【０１０７】
しかも、第２エッジ検出部２３による検出処理に先立って、第１エッジ検出部２２による検出処理が実行されることにより、いわば２段階でエッジ点を検出することによって、検出精度を向上させることができる。
また、走行区分線のエッジ点うち、走行領域の内側のエッジ点を検出することによって、例えば走行区分線の検出結果を車線逸脱防止などの制御に用いる場合に、適正な制御を実行することができる。
【０１０８】
さらに、走行区分線推定部２５は、ＲＡＮＳＡＣによるロバスト推定を用いて２次曲線による最小自乗法をＸＹ平面で実行することによって、例えば３次元関数による最小自乗法を３次元空間で実行する場合に比べて、演算負荷が増大することを防止しつつ、所望の推定精度を確保することができる。
さらに、線形関数による最小自乗法をＺＸ平面で実行することによって、ＺＸ平面での自車両に対する路面の相対的な傾きや自車両のピッチ変動などを走行区分線の推定および検出領域の設定に反映させることができ、走行区分線の推定精度を向上させることができる。
【０１０９】
さらに、検出領域設定部２６によって実行される第１領域設定モードによれば、走行区分線の前回の検出結果が存在しない場合であっても、直線近似によって大きめの検出領域を設定することによって、エッジ点を適正に検出することができる。
さらに、第２領域設定モードによれば、走行区分線の前回の検出結果に基づいて検出領域を適正に設定することができる。
さらに、第３領域設定モードによれば、走行区分線の前回の検出結果と直線近似とを併用して検出領域を設定することによって、エッジ点を適正に検出することができる。
さらに、第４領域設定モードによれば、走行領域に適合する２つの走行区分線の前回の検出結果に基づいて検出領域を適正に設定することができる。しかも、例えば走行区分線の誤検出などの異常な事象や検出誤差などに起因して右側走行区分線領域および左側走行区分線領域で重複する領域を検出領域から排除することによって、エッジ点を適正に検出することができる。
【０１１０】
なお、上述した実施の形態において、走行区分線推定部２５は、２次元平面において非線形関数による最小自乗法を含むロバスト推定を実行するとしたが、これに限定されず、例えば、３次元空間において３次元関数による最小自乗法を含むロバスト推定を実行することによって、走行区分線を推定してもよい。
【０１１１】
なお、本発明の技術的範囲は上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述した実施形態に種々の変更を加えたものを含む。すなわち、上述した実施形態の構成はほんの一例に過ぎず、適宜変更が可能である。
【符号の説明】
【０１１２】
１０  走行区分線検出装置
１１  車載カメラ（撮像手段）
２２  第１エッジ検出部（第１エッジ検出手段）
２３  第２エッジ検出部（第２エッジ検出手段）
２４  ３次元情報抽出部
２５  走行区分線推定部（走行区分線推定手段）
２６  検出領域設定部（検出領域設定手段）
３１  領域内エッジ検出部（領域内エッジ検出手段）
３２  エッジ正負識別部（エッジ正負識別手段）
３３  内側エッジ検出部（走行領域内側エッジ検出手段）
【図１】
2014021525.tif 000008
【図３】
2014021525.tif 000009
【図４】
2014021525.tif 000010
【図５】
2014021525.tif 000011
【図７】
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【図８】
2014021525.tif 000013
【図９】
2014021525.tif 000014
【図１０】
2014021525.tif 000015
【図１１】
2014021525.tif 000016
【図２】
2014021525.tif 000017
【図６】
2014021525.tif 000018