(57)【要約】【課題】車線とそれ以外の路面との輝度値の差を大きくすることができる輝度値算出装置及び車線検出システムを提供すること。【解決手段】車両の外を撮影して得られたカラー画像を取得するカラー画像取得手段（５）と、前記カラー画像の少なくとも一部の領域における画素の輝度値Ａを、式（１）に基づき算出する輝度値算出手段（５）と、を備えることを特徴とする輝度値算出装置（１）。式（１）：Ａ＝αＡＲ+βＡＧ+γＡＢ。式（１）において、ＡＲは輝度値Ａを算出しようとする画素におけるＲの輝度であり、ＡＧは輝度値Ａを算出しようとする画素におけるＧの輝度であり、ＡＢは輝度値Ａを算出しようとする画素におけるＢの輝度である。α、β、γは、α＞β＞γの大小関係が成立する定数である。【選択図】 図１
2015121954.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の外を撮影して得られたカラー画像を取得するカラー画像取得手段（５）と、
前記カラー画像の少なくとも一部の領域における画素の輝度値Ａを、式（１）に基づき算出する輝度値算出手段（５）と、
を備えることを特徴とする輝度値算出装置（１）。
式（１）：Ａ＝αＡＲ+βＡＧ+γＡＢ
式（１）において、ＡＲは輝度値Ａを算出しようとする画素におけるＲの輝度であり、ＡＧは輝度値Ａを算出しようとする画素におけるＧの輝度であり、ＡＢは輝度値Ａを算出しようとする画素におけるＢの輝度である。α、β、γは、α＞β＞γの大小関係が成立する定数である。
【請求項２】
前記輝度値Ａは式（２）で表される値であることを特徴とする請求項１に記載の輝度値算出装置。
式（２）：Ａ＝Ａ０+ｐＡＲ−ｑＡＢ
式（２）において、Ａ０は輝度値Ａを算出しようとする画素におけるグレースケール化した場合の輝度値であり、ｐ、ｑはそれぞれ正の定数である。
【請求項３】
前記カラー画像における黄色の領域の大きさが所定の閾値以上であるか否かを判断する黄色領域判断手段（５）を備え、
前記輝度値算出手段は、前記黄色の領域の大きさが前記閾値以上である場合は、前記式（１）に基づき前記輝度値Ａを算出するとともに、前記黄色の領域の大きさが前記閾値未満である場合は、輝度値Ａの値を前記Ａ０とすることを特徴とする請求項２に記載の輝度値算出装置。
【請求項４】
車両の外を撮影して得られたカラー画像を取得するカラー画像取得手段（５）と、
前記カラー画像の少なくとも一部の領域における画素の輝度値Ａを、式（３）に基づき算出する輝度値算出手段（５）と、
を備えることを特徴とする輝度値算出装置（１）。
式（３）：Ａ＝δＡＲ+εＡＧ+зＡＢ
式（３）において、ＡＲは輝度値Ａを算出しようとする画素におけるＲの輝度であり、ＡＧは輝度値Ａを算出しようとする画素におけるＧの輝度であり、ＡＢは輝度値Ａを算出しようとする画素におけるＢの輝度である。δ、ε、зは、δ＜ε＜зの大小関係が成立する定数である。
【請求項５】
前記輝度値Ａは式（４）で表される値であることを特徴とする請求項４に記載の輝度値算出装置。
式（４）：Ａ＝Ａ０−ｐＡＲ＋ｑＡＢ
式（４）において、Ａ０は輝度値Ａを算出しようとする画素におけるグレースケール化した場合の輝度値であり、ｐ、ｑはそれぞれ正の定数である。
【請求項６】
前記カラー画像における青色の領域の大きさが所定の閾値以上であるか否かを判断する青色領域判断手段（５）を備え、
前記輝度値算出手段は、前記青色の領域の大きさが前記閾値以上である場合は、前記式（４）に基づき前記輝度値Ａを算出するとともに、前記青色の領域の大きさが前記閾値未満である場合は、輝度値Ａを、前記Ａ０とすることを特徴とする請求項５に記載の輝度値算出装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の輝度値算出装置と、
前記輝度値に基づき、車線を検出する車線検出装置（５）と、
を備えることを特徴とする車線検出システム（１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、輝度値算出装置及び車線検出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両前方の路面を撮影したカラー画像を画像処理して車線を検出する車線検出装置が知られている。この車線検出装置は、カラー画像から、輝度値が変化した点であるエッジ点を抽出し、抽出された複数のエッジ点に基づいて車線を検出する。
【０００３】
車線検出装置によって検出された車線は、車両の進行方向や速度、操舵角などの挙動情報と組み合わせて、車両が車線を逸脱するか否かの予測に利用したり、自動操舵角制御に利用したりすることができる。
【０００４】
ところで、車線の色によっては、車線とそれ以外の路面との輝度値（コントラスト）の差が小さくなり、精度よくエッジ点が抽出できないことがある。
そこで、路面を撮影したカラー画像を三色のカラー信号として独立して取り込み、車線とそれ以外の路面との輝度値の差が最大と成るカラー信号の組み合わせを選択し、その選択したカラー信号の組み合わせを用いて車線の認識処理を行う車載用画像処理カメラ装置が提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−３２６６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１記載の技術では、車線の色によっては、車線とそれ以外の路面との輝度値の差を十分に大きくすることができず、車線を精度よく検出することができない。
【０００７】
本発明は以上の点に鑑みなされたものであり、車線とそれ以外の路面との輝度値の差を大きくすることができる輝度値算出装置及び車線検出システム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】
【０００８】
本発明の第１の輝度値算出装置は、車両の外を撮影して得られたカラー画像を取得するカラー画像取得手段と、前記カラー画像の少なくとも一部の領域における画素の輝度値Ａを、式（１）に基づき算出する輝度値算出手段と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
式（１）：Ａ＝αＡＲ+βＡＧ+γＡＢ
式（１）において、ＡＲは輝度値Ａを算出しようとする画素におけるＲの輝度であり、ＡＧは輝度値Ａを算出しようとする画素におけるＧの輝度であり、ＡＢは輝度値Ａを算出しようとする画素におけるＢの輝度である。α、β、γは、α＞β＞γの大小関係が成立する定数である。
【００１０】
本発明の第１の輝度値算出装置は、前記式（１）で表される輝度値Ａを算出する。前記式（１）で表される輝度値Ａは、黄線（黄色の車線）と、それ以外の領域とで、差が大きくなる。そのため、前記式（１）で表される輝度値Ａを用いれば、黄線を精度よく検出することができる。
【００１１】
本発明の第２の輝度値算出装置は、車両の外を撮影して得られたカラー画像を取得するカラー画像取得手段と、前記カラー画像の少なくとも一部の領域における画素の輝度値Ａを、式（３）に基づき算出する輝度値算出手段と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
式（３）：Ａ＝δＡＲ+εＡＧ+зＡＢ
式（３）において、ＡＲは輝度値Ａを算出しようとする画素におけるＲの輝度であり、ＡＧは輝度値Ａを算出しようとする画素におけるＧの輝度であり、ＡＢは輝度値Ａを算出しようとする画素におけるＢの輝度である。δ、ε、зは、δ＜ε＜зの大小関係が成立する定数である。
【００１３】
本発明の第２の輝度値算出装置は、前記式（３）で表される輝度値Ａを算出する。前記式（３）で表される輝度値Ａは、青線（青色の車線）と、それ以外の領域とで、差が大きくなる。そのため、前記式（３）で表される輝度値Ａを用いれば、青線を精度よく検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】画像センサ１の構成を表すブロック図である。
【図２】第１の実施形態において画像センサ１が実行する処理を表すフローチャートである。
【図３】第２の実施形態において画像センサ１が実行する処理を表すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の実施形態を図面に基づき説明する。
＜第１の実施形態＞
１．画像センサ１の構成
画像センサ１の構成を図１に基づき説明する。画像センサ１は車両１０１に搭載される車載装置である。画像センサ１は、カメラ３と画像処理ＥＣＵ５とを備える。カメラ３は、車両１０１の外、詳しくは、車両１０１の前方を撮影可能な位置に設置されている。
【００１６】
カメラ３は、カラー画像を生成する。このカラー画像の撮像範囲には、車両１０１の前方の道路が含まれる。また、カラー画像における各画素は、ベイヤー配列に従い、Ｒ（赤）、Ｂ（青）、Ｇ（緑）のうちのいずれか１色の輝度値を保持している。カメラ３は、カラー画像を画像処理ＥＣＵ５に出力する。
【００１７】
画像処理ＥＣＵ５は周知のコンピュータである。画像処理ＥＣＵ５は、ＣＡＮ７から、車両１０１の車速、ヨーレート等の情報を取得する。また、画像処理ＥＣＵ５は、上述したように、カメラ３からカラー画像を取得する。画像処理ＥＣＵ５は、取得したカラー画像と、車速、ヨーレート等の情報とを用いて、後述する処理を実行する。
【００１８】
画像処理ＥＣＵ５は、後述する処理において車両１０１が車線を逸脱すると判断した場合は、車両１０１が備えるブザー９に対し、ブザー要求の制御信号を出力する。ブザー９は、ブザー要求の制御信号が入力したとき、ブザーを鳴らす。
【００１９】
なお、画像処理ＥＣＵ５は、カラー画像取得手段、輝度値算出手段、輝度値算出装置、黄色領域判断手段、及び車線検出システムの一実施形態である。
２．画像センサ１が実行する処理
画像センサ１（特に画像処理ＥＣＵ５）が所定時間ごとに繰り返し実行する処理を図２に基づき説明する。図２のステップ１では、カメラ３からカラー画像を取得する。このカラー画像は、車両１０１の前方を撮影して得られた画像である。
【００２０】
ステップ２では、以下のようにして、色判定を行う。まず、前記ステップ１で取得したカラー画像の各画素において、式（５）で表される判定値Ｘを算出する。
式（５）：Ｘ＝ＡＲ−ＡＢ
ここで、ＡＲとは、判定値Ｘを算出しようとする画素における、周知の補間方法により算出した、Ｒ（赤）の輝度値であり、ＡＢとは、判定値Ｘを算出しようとする画素における、周知の補間方法により算出した、Ｂ（青）の輝度値である。補間方法は、ベイヤー配列のカラー画像から各画素の色を再現するために用いられる各種補間方法（例えば、線形補間、勾配法、ＡＣＰＩ法等）から適宜選択できる。
【００２１】
次に、カラー画像の各画素について、判定値Ｘが所定の閾値より大きいか否かを判定する。なお、上記の判定値Ｘは、補間により算出された画素の色が黄色であれば大きくなり、黄色以外の色であれば小さくなる値である。
【００２２】
ステップ３では、前記ステップ２における判定結果に基づき、前記ステップ１で取得したカラー画像中に黄線（色が黄色である車線）が存在するか否かを判断する。すなわち、前記ステップ２において、判定値Ｘが閾値より大きいと判定された画素が一つでもあれば、黄線が存在すると判断し、ステップ４に進む。一方、判定値Ｘが閾値より大きいと判定された画素が一つもなければ、黄線が存在しないと判断し、ステップ９に進む。
【００２３】
ステップ４では、カラー画像の各画素について、以下の輝度値Ａを式（６）に基づき算出する。
式（６）：Ａ＝Ａ０+ＡＲ−ＡＢ
この式（６）において、Ａ０は、輝度値Ａを算出しようとする画素におけるグレースケール化した場合の輝度値であり、式（７）により表すことができる。
【００２４】
式（７）：Ａ０＝（ＡＲ+ＡＧ+ＡＢ）／３
この式（７）において、ＡＲ、ＡＢは上述したものである。また、ＡＧとは、輝度値Ａを算出しようとする画素における、周知の補間方法により算出した、Ｇ（緑）の輝度値である。補間方法は、ベイヤー配列のカラー画像から各画素の色を再現するために用いられる各種補間方法（例えば、線形補間、勾配法、ＡＣＰＩ法等）から適宜選択できる。
【００２５】
よって、式（７）を式（６）に代入すると、輝度値Ａは式（８）により表される。式（８）において「＊」は乗算の演算子である。
式（８）：Ａ＝（４／３）*ＡＲ＋（１／３）*ＡＧ−（２／３）*ＡＢ
ステップ５では、まず、前記ステップ４又は後述するステップ９で算出した輝度値Ａを各画素が保持した輝度値画像を作成する。この輝度値画像において、車両の進行方向と直交する方向に延びる複数のラインを設定する。輝度値画像上における各ラインの間隔は、実距離が等しくなるようにする。すなわち、各ラインが路面上に存在すると仮定したとき、路面上で各ラインの間隔が等しくなるようにする。
【００２６】
次に、ライン上で輝度値に関して微分フィルタをかけて、輝度値の微分値が極大又は極小となる点をエッジ点として抽出する。エッジ点のうち、縦方向に連続するエッジ点は、車線を構成する点ではないと判断して除去する。
【００２７】
最後に、抽出したエッジ点をハフ変換し、最も多くのエッジ点を通る線を、エッジ線として抽出する。
ステップ６では、直近の前記ステップ５で抽出したエッジ線と、過去の所定数のカラー画像から得られたエッジ線とに基づいて、車線の位置を算出する。なお、エッジ線を複数用いるのは、複数の時刻において検出されたエッジ線を用いることで車線の検出精度を高めるためである。そして、  算出した車線の位置に基づき車両から車線までの距離を算出する。
【００２８】
ステップ７では、車線の逸脱判定を行う。ここでは、まず、ＣＡＮ７からから取得したヨーレートおよび車速に基づいて、車両の走行軌跡を予測する。続いて、前記ステップ６にて算出した車線の位置、車両から車線までの距離、および予測した走行軌跡に基づいて、車両が車線を逸脱するまでに要する時間を算出する。
【００２９】
そして、算出した車線を逸脱するまでの時間が所定の閾値（例えば１秒）未満であれば、逸脱の危険があると判断し、ステップ８に進む。一方、算出した車線を逸脱するまでの時間が所定の閾値以上であれば、逸脱しないと判断し、本処理を終了する。
【００３０】
ステップ８では、ブザー９に対してブザー要求の制御信号を出力する。なお、ブザー９は、ブザー要求の制御信号に応じてブザーを鳴らす。
一方、前記ステップ３で否定判断した場合はステップ９に進む。ステップ９では、カラー画像の各画素について、輝度値Ａを以下の式（９）に基づき算出する。
【００３１】
式（９）：Ａ＝Ａ０
この式（９）において、Ａ０は上述したとおり、前記式（７）で表されるものである。ステップ９の実行後、前記ステップ５に進む。
【００３２】
３．画像センサ１が奏する効果
（１）画像センサ１は、道路に黄線が存在する場合、前記式（６）及び式（８）で表される輝度値Ａを算出し、その輝度値Ａに基づき、車線を検出する。前記式（６）及び式（８）で表される輝度値Ａは、黄線と、それ以外の領域とで、差が大きくなる。そのため、画像センサ１は、黄線を精度よく検出することができる。
【００３３】
（２）画像センサ１は、道路に黄線が存在しない場合、前記式（９）で表される輝度値Ａを算出し、その輝度値Ａに基づき、車線を検出する。前記式（９）で表される輝度値Ａは、黄色以外（例えば白等）の車線と、それ以外の領域とで、差が大きくなる。そのため、画像センサ１は、黄線以外の車線も精度よく検出することができる。
【００３４】
４．変形例
（１）カメラ３が生成するカラー画像は、ベイヤー配列以外の方式のカラー画像であってもよい。例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂに加えて、Ｃ（クリア）の画素を有していてもよい。また、カラー画像の各画素が、Ｒの輝度値、Ｇの輝度値、及びＢの輝度値をそれぞれ保持するものであってもよい。
【００３５】
（２）輝度値Ａは、前記式（８）で表されるものには限定されず、一般的に、以下の式（１）で表されるものとすることができる。
式（１）：Ａ＝αＡＲ+βＡＧ+γＡＢ
ここで、α、β、γは、α＞β＞γの大小関係が成立する定数である。β、γは、正、負、０のいずれであってもよい。αは、例えば、正の数とすることができる。
【００３６】
この式（１）で表される輝度値Ａは、黄線と、それ以外の領域とで、差が大きくなる。そのため、式（１）で表される輝度値Ａを用いれば、黄線を精度よく検出することができる。
【００３７】
（３）輝度値Ａは、前記式（６）で表されるものには限定されず、一般的に、以下の式（２）で表されるものとすることができる。
式（２）：Ａ＝Ａ０+ｐＡＲ−ｑＡＢ
ここで、ｐ、ｑはそれぞれ正の定数である。
【００３８】
この式（２）で表される輝度値Ａは、黄線と、それ以外の領域とで、差が大きくなる。そのため、式（２）で表される輝度値Ａを用いれば、黄線を精度よく検出することができる。
【００３９】
（４）画像センサ１は、前記ステップ１の後、前記ステップ２、及び前記ステップ３の処理を実行せず、直接前記ステップ４に進んでもよい。すなわち、画像センサ１は、輝度値Ａを常に前記式（８）に基づき算出してもよい。
【００４０】
（５）前記ステップ３では、以下のように判断してもよい。すなわち、カラー画像において、判定値Ｘが閾値より大きいと判定された画素から成る領域の大きさが所定の閾値（例えば、複数の画素から成る領域の大きさ）以上であればステップ４に進み、それ以外の場合であればステップ９に進むことができる。この場合、少数の画素から成るノイズを黄線と判断してしまうことを抑制できる。
【００４１】
（６）判定値Ｘは、前記式（５）で表されるものには限定されず、一般的に、以下の式（１０）で表されるものとすることができる。
式（１０）：Ｘ＝ｐＡＲ−ｑＡＢ
ここで、ｐ、ｑはそれぞれ正の定数である。
【００４２】
この式（１０）で表される判定値Ｘは、黄線と、それ以外の領域とで、差が大きくなる。そのため、式（１０）で表される判定値Ｘを用いれば、黄線と、それ以外の領域とを精度よく判別することができる。
【００４３】
（７）前記ステップ２、ステップ４、ステップ９の処理は、カラー画像の全画素に対して行ってもよいし、一部の領域（例えば、車線が存在する確率が高い領域）に対して選択的に行ってもよい。
【００４４】
（８）画像センサ１は、カメラ３を含まなくてもよい。この場合、画像センサ１は、画像センサ１以外に設けられた車載カメラから、カラー画像を取得することができる。
＜第２の実施形態＞
１．画像センサ１の構成
画像センサ１の構成は、前記第１の実施形態と同様に、図１に示す構成を有する。なお、画像処理ＥＣＵ５は、カラー画像取得手段、輝度値算出手段、輝度値算出装置、青色領域判断手段、及び車線検出システムの一実施形態である。
【００４５】
２．画像センサ１が実行する処理
画像センサ１（特に画像処理ＥＣＵ５）が所定時間ごとに繰り返し実行する処理を図３に基づき説明する。図３のステップ１１では、カメラ３からカラー画像を取得する。このカラー画像は、車両１０１の前方を撮影して得られた画像である。
【００４６】
ステップ１２では、以下のようにして、色判定を行う。まず、前記ステップ１１で取得したカラー画像の各画素において、式（１１）で表される判定値Ｘを算出する。
式（１１）：Ｘ＝−ＡＲ＋ＡＢ
ここで、ＡＲとは、判定値Ｘを算出しようとする画素における、周知の補間方法により算出した、Ｒ（赤）の輝度値であり、ＡＢとは、判定値Ｘを算出しようとする画素における、周知の補間方法により算出した、Ｂ（青）の輝度値である。補間方法は、ベイヤー配列のカラー画像から各画素の色を再現するために用いられる各種補間方法（例えば、線形補間、勾配法、ＡＣＰＩ法等）から適宜選択できる。
【００４７】
次に、カラー画像の各画素について、判定値Ｘが所定の閾値より大きいか否かを判定する。なお、上記の判定値Ｘは、補間により算出された画素の色が青色であれば大きくなり、青色以外の色であれば小さくなる値である。
【００４８】
ステップ１３では、前記ステップ１２における判定結果に基づき、前記ステップ１１で取得したカラー画像中に青線（色が青色である車線）が存在するか否かを判断する。すなわち、前記ステップ１２において、判定値Ｘが閾値より大きいと判定された画素が一つでもあれば、青線が存在すると判断し、ステップ１４に進む。一方、判定値Ｘが閾値より大きいと判定された画素が一つもなければ、青線が存在しないと判断し、ステップ１９に進む。
【００４９】
ステップ１４では、カラー画像の各画素について、以下の輝度値Ａを式（１２）に基づき算出する。
式（１２）：Ａ＝Ａ０−ＡＲ＋ＡＢ
この式（１２）において、Ａ０は、輝度値Ａを算出しようとする画素におけるグレースケール化した場合の輝度値であり、式（１３）により表すことができる。
【００５０】
式（１３）：Ａ０＝（ＡＲ+ＡＧ+ＡＢ）／３
この式（１３）において、ＡＲ、ＡＢは上述したものである。また、ＡＧとは、輝度値Ａを算出しようとする画素における、周知の補間方法により算出した、Ｇ（緑）の輝度値である。補間方法は、ベイヤー配列のカラー画像から各画素の色を再現するために用いられる各種補間方法（例えば、線形補間、勾配法、ＡＣＰＩ法等）から適宜選択できる。
【００５１】
よって、式（１３）を式（１２）に代入すると、輝度値Ａは式（１４）により表される。式（１４）において「＊」は乗算の演算子である。
式（１４）：Ａ＝−（２／３）*ＡＲ＋（１／３）*ＡＧ＋（４／３）*ＡＢ
ステップ１５では、まず、前記ステップ１４又は後述するステップ１９で算出した輝度値Ａを各画素が保持した輝度値画像を作成する。この輝度値画像において、車両の進行方向と直交する方向に延びる複数のラインを設定する。輝度値画像上における各ラインの間隔は、実距離が等しくなるようにする。すなわち、各ラインが路面上に存在すると仮定したとき、路面上で各ラインの間隔が等しくなるようにする。
【００５２】
次に、ライン上で輝度値に関して微分フィルタをかけて、輝度値の微分値が極大又は極小となる点をエッジ点として抽出する。エッジ点のうち、縦方向に連続するエッジ点は、車線を構成する点ではないと判断して除去する。
【００５３】
最後に、抽出したエッジ点をハフ変換し、最も多くのエッジ点を通る線を、エッジ線として抽出する。
ステップ１６では、直近の前記ステップ１５で抽出したエッジ線と、過去の所定数のカラー画像から得られたエッジ線とに基づいて、車線の位置を算出する。なお、エッジ線を複数用いるのは、複数の時刻において検出されたエッジ線を用いることで車線の検出精度を高めるためである。そして、算出した車線の位置に基づき車両から車線までの距離を算出する。
【００５４】
ステップ１７では、車線の逸脱判定を行う。ここでは、まず、ＣＡＮ７からから取得したヨーレートおよび車速に基づいて、車両の走行軌跡を予測する。続いて、前記ステップ１６にて算出した車線の位置、車両から車線までの距離、および予測した走行軌跡に基づいて、車両が車線を逸脱するまでに要する時間を算出する。
【００５５】
そして、算出した車線を逸脱するまでの時間が所定の閾値（例えば１秒）未満であれば、逸脱の危険があると判断し、ステップ１８に進む。一方、算出した車線を逸脱するまでの時間が所定の閾値以上であれば、逸脱しないと判断し、本処理を終了する。
【００５６】
ステップ１８では、ブザー９に対してブザー要求の制御信号を出力する。なお、ブザー９は、ブザー要求の制御信号に応じてブザーを鳴らす。
一方、前記ステップ１３で否定判断した場合はステップ１９に進む。ステップ１９では、カラー画像の各画素について、輝度値Ａを以下の式（１５）に基づき算出する。
【００５７】
式（１５）：Ａ＝Ａ０
この式（１５）において、Ａ０は上述したとおり、前記式（１３）で表されるものである。ステップ１９の実行後、前記ステップ１５に進む。
【００５８】
３．画像センサ１が奏する効果
（１）画像センサ１は、道路に青線が存在する場合、前記式（１２）及び式（１４）で表される輝度値Ａを算出し、その輝度値Ａに基づき、車線を検出する。前記式（１２）及び式（１４）で表される輝度値Ａは、青線と、それ以外の領域とで、差が大きくなる。そのため、画像センサ１は、青線を精度よく検出することができる。
【００５９】
（２）画像センサ１は、道路に青線が存在しない場合、前記式（１５）で表される輝度値Ａを算出し、その輝度値Ａに基づき、車線を検出する。前記式（１５）で表される輝度値Ａは、青色以外（例えば白等）の車線と、それ以外の領域とで、差が大きくなる。そのため、画像センサ１は、青線以外の車線も精度よく検出することができる。
【００６０】
４．変形例
（１）カメラ３が生成するカラー画像は、ベイヤー配列以外の方式のカラー画像であってもよい。例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂに加えて、Ｃ（クリア）の画素を有していてもよい。また、カラー画像の各画素が、Ｒの輝度値、Ｇの輝度値、及びＢの輝度値をそれぞれ保持するものであってもよい。
【００６１】
（２）輝度値Ａは、前記式（１４）で表されるものには限定されず、一般的に、以下の式（３）で表されるものとすることができる。
式（３）：Ａ＝δＡＲ+εＡＧ+зＡＢ
ここで、δ、ε、зは、δ＜ε＜зの大小関係が成立する定数である。δ、εは、正、負、０のいずれであってもよい。зは、例えば、正の数とすることができる。
【００６２】
この式（３）で表される輝度値Ａは、青線と、それ以外の領域とで、差が大きくなる。そのため、式（３）で表される輝度値Ａを用いれば、青線を精度よく検出することができる。
【００６３】
（３）輝度値Ａは、前記式（１２）で表されるものには限定されず、一般的に、以下の式（４）で表されるものとすることができる。
式（４）：Ａ＝Ａ０−ｐＡＲ＋ｑＡＢ
ここで、ｐ、ｑはそれぞれ正の定数である。
【００６４】
この式（４）で表される輝度値Ａは、青線と、それ以外の領域とで、差が大きくなる。そのため、式（４）で表される輝度値Ａを用いれば、青線を精度よく検出することができる。
【００６５】
（４）画像センサ１は、前記ステップ１１の後、前記ステップ１２、及び前記ステップ１３の処理を実行せず、直接前記ステップ１４に進んでもよい。すなわち、画像センサ１は、輝度値Ａを常に前記式（１４）に基づき算出してもよい。
【００６６】
（５）前記ステップ１３では、以下のように判断してもよい。すなわち、カラー画像において、判定値Ｘが閾値より大きいと判定された画素から成る領域の大きさが所定の閾値（例えば、複数の画素から成る領域の大きさ）以上であればステップ１４に進み、それ以外の場合であればステップ１９に進むことができる。この場合、少数の画素から成るノイズを青線と判断してしまうことを抑制できる。
【００６７】
（６）判定値Ｘは、前記式（１１）で表されるものには限定されず、一般的に、以下の式（１６）で表されるものとすることができる。
式（１６）：Ｘ＝−ｐＡＲ＋ｑＡＢ
ここで、ｐ、ｑはそれぞれ正の定数である。
【００６８】
この式（１６）で表される判定値Ｘは、青線と、それ以外の領域とで、差が大きくなる。そのため、式（１６）で表される判定値Ｘを用いれば、青線と、それ以外の領域とを精度よく判別することができる。
【００６９】
（７）前記ステップ１２、ステップ１４、ステップ１９の処理は、カラー画像の全画素に対して行ってもよいし、一部の領域（例えば、車線が存在する確率が高い領域）に対して選択的に行ってもよい。
【００７０】
（８）画像センサ１は、カメラ３を含まなくてもよい。この場合、画像センサ１は、画像センサ１以外に設けられた車載カメラから、カラー画像を取得することができる。
尚、本発明は前記実施の形態になんら限定されるものではなく、本発明を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。
【００７１】
例えば、前記第１の実施形態及び前記第２の実施形態の構成の一部又は全部を適宜組み合わせることができる。
【符号の説明】
【００７２】
１…画像センサ、３…カメラ、５…画像処理ＥＣＵ、７…ＣＡＮ、９…ブザー、１０１…車両
【図１】
2015121954.tif 000003
【図２】
2015121954.tif 000004
【図３】
2015121954.tif 000005