(57)【要約】【課題】カメラで取得した時系列画像から、３次元空間上で互いに平行で、かつ、各々の位置、向き、曲率等の時間的変化がほぼ連続的な複数の線を高速かつ高精度に抽出する。【解決手段】画像を取得する画像入力部１と、画像入力部１で取得した画像を蓄積する画像蓄積部２と、画像蓄積部２により蓄積された画像の各点の輝度勾配を計算する輝度勾配計算部３と、画像の各点の基準方向ベクトルの初期値を求める基準方向テーブル作成部４と、基準方向テーブル作成部４で求めた各点の基準方向ベクトルの初期値と道路形状パラメータから各点の基準方向を求める基準方向計算部５と、輝度勾配計算部３で求めた各点の勾配ベクトルと基準方向計算部５で求めた各点の基準白線方向ベクトルから白線候補点を抽出する白線候補点抽出部６と、白線候補点抽出部６で得た白線候補点から白線を抽出する白線検出部７から構成される。【選択図】      図２
2004164034.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
曲面π上における所定の方向の空間曲線Ｌに対して平行で、かつ、前記曲面π上に存在する線分を抽出する線分検出装置において、
前記線分が存在する前記曲面πを撮影した画像を取得する画像取得手段と、
前記取得した画像の各点Ｐの輝度勾配ベクトルを計算する輝度勾配計算手段と、
前記点Ｐが曲面π上存在すると仮定して、前記点Ｐにおける前記空間曲線Ｌに対して平行な方向ベクトルを基準方向ベクトルとして求める基準方向計算手段と、
前記求めた各点Ｐにおける輝度勾配ベクトルと基準方向ベクトルとから線分候補点を抽出する線分候補点抽出手段と、
を有する
ことを特徴とする線分検出装置。
【請求項２】
前記線分候補点抽出手段で抽出された線分候補点から線分を抽出する線分検出手段を有する
ことを特徴とする請求項１記載の線分検出装置。
【請求項３】
前記基準方向計算手段が、予め求めておいた方向ベクトルに対するテーブルを参照することにより前記基準方向ベクトルを求める
ことを特徴とする請求項１または２に記載の線分検出装置。
【請求項４】
前記曲面πと前記空間曲線Ｌを過去に抽出した前記線分候補点、または、前記線分から求める
ことを特徴とする請求項１から３のうち一項に記載の線分検出装置。
【請求項５】
前記曲面πが道路面であり、前記空間曲線Ｌが前記道路面の走行方向に沿って平行な曲線である
ことを特徴とする請求項１から４のうち一項に記載の線分検出装置。
【請求項６】
曲面π上における所定の方向の空間曲線Ｌに対して平行で、かつ、前記曲面π上に存在する線分を抽出する線分検出方法において、
前記線分が存在する前記曲面πを撮影した画像を取得する画像取得ステップと、
前記取得した画像の各点Ｐの輝度勾配ベクトルを計算する輝度勾配計算ステップと、
前記点Ｐが曲面π上存在すると仮定して、前記点Ｐにおける前記空間曲線Ｌに対して平行な方向ベクトルを基準方向ベクトルとして求める基準方向計算ステップと、
前記求めた各点Ｐにおける輝度勾配ベクトルと基準方向ベクトルとから線分候補点を抽出する線分候補点抽出ステップと、
を有する
ことを特徴とする線分検出方法。
【請求項７】
曲面π上における所定の方向の空間曲線Ｌに対して平行で、かつ、前記曲面π上に存在する線分を抽出する線分検出方法をコンピュータによって実現するプログラムにおいて、
前記線分が存在する前記曲面πを撮影した画像を取得する画像取得機能と、
前記取得した画像の各点Ｐの輝度勾配ベクトルを計算する輝度勾配計算機能と、
前記点Ｐが曲面π上存在すると仮定して、前記点Ｐにおける前記空間曲線Ｌに対して平行な方向ベクトルを基準方向ベクトルとして求める基準方向計算機能と、
前記求めた各点Ｐにおける輝度勾配ベクトルと基準方向ベクトルとから線分候補点を抽出する線分候補点抽出機能と、
を実現する
ことを特徴とする線分検出方法のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、車載カメラによる走行レーン検出に適用可能な３次元空間中で互いに平行な複数の線を高速かつ高精度に抽出する線分検出装置及びその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
自動車に搭載したカメラによる走行レーン検出は、レーン逸脱や衝突警報、自動走行等の実用化のために不可欠な技術である。
【０００３】
走行レーンの検出は基本的に、自車の進行方向に伸びる複数の線を抽出し、その中から自車レーンを示す２本の線を車線区分線として選択することにより実現される（非特許文献１）。進行方向に伸びる複数の線とは、白線を含む様々な色や輝度の車線区分線、あるいは、縁石上の線等のレーン境界線を指すが、以下では簡略化のために“白線”と呼ぶ。
【０００４】
白線を抽出するためには、第一に、走行レーンの方向と整合のとれる輝度勾配ベクトルを持つエッジ点を画像から抽出することが必要となる。例えば、直線路の場合には進行方向と同じ方向成分を持つ線分上を抽出し、進行方向とは異なる線分上のエッジ点を除去することで道路上の模様、影、雨等に対するロバストな走行レーン検出が可能となる。この輝度勾配によるフィルタリング処理は下記に示すように３つのステップから構成される。
【０００５】
ステップ１は、前フレームまでの白線抽出結果から、現フレームの画像上の各点の単位方向ベクトルを求める。これを基準方向ベクトルと呼ぶ。
【０００６】
ステップ２は、画像上の各点の輝度勾配ベクトルを求める。
【０００７】
ステップ３は、基準方向ベクトルと輝度勾配ベクトルの整合性を計算し、整合性の高いエッジ点を抽出する。
【０００８】
道路が直線路である場合について、各ステップの処理を以下に説明する。
【０００９】
［１］基準方向ベクトルの計算
前フレームの白線検出の結果、図１の点線で示す２本の線が抽出されたとする。これら２本の線の画像上の交点、すなわち、消失点をｕｖとする。なお、こ
の明細書で横倍角で表示された全ての文字はベクトル表記を意味する。また、イメージ入力で表した式（例えば、式（１））において、ベクトル表記は太文字で表す。
【００１０】
カメラの向きの変化に応じて消失点の位置は変化するが、１フレーム間の位置ずれは比較的小さいので、現フレームの白線もｕｖ付近を通る。したがって画
像上のある点ｕが白線上の点であれば、その基準方向ベクトルはｕとｕｖ
を結ぶベクトルの単位ベクトルｋとなる。ｋを式で表現すれば、
【数１】
2004164034.tif 000003
である。
【００１１】
［２］輝度勾配ベクトルの計算
点（ｕ，ｖ）の輝度値Ｉ（ｕ，ｖ）と表す。その輝度勾配ベクトルｇ＝（ＩＵ  ，ＩＶ  ）を、例えば、
ＩＵ  ＝｛−Ｉ（ｕ−１，ｖ）＋Ｉ（ｕ＋１，ｖ）｝／２，
ＩＶ  ＝｛−Ｉ（ｕ，ｖ−１）＋Ｉ（ｕ，ｖ＋１）｝／２      （２）
によって求める。
【００１２】
［３］整合性の計算
ｋに直交するベクトルｋ′とｇの内積Ｋは、ｋが示す方向に直交する方向の輝度勾配を表す。
【００１３】
したがって、適当な閾値ｔｈｒを設定し、下記条件を満たす点を白線候補点として抽出する。
【００１４】
｜（ｇ，ｋ′）｜＞ｔｈｒ      （３）
上記の処理を行うことで走行レーンの方向に合致しない線分上の点を排除し、走行レーンの方向に伸びる線分上の点のみを抽出することができるため、路面の文字や標識、影、映り込み、雨等の影響を受けにくい走行レーン検出が可能となる。
【００１５】
しかし、ステップ１の画像上の各点の基準方向ベクトルは単位ベクトルでなければならないので、画像の全点に対して平方根の計算と除算を行う必要がある。また、自車の走行に伴って走行レーンの向きや曲率が時間的に変化するので、各点の基準方向ベクトルは毎フレーム更新する必要があるため計算コストが高いという問題がある。
【００１６】
【非特許文献１】
「逆投影画像上での候補追跡処理による白線検出」、中山啓満他３名著、電子情報通信学会、信学技法、Ｖｏｌ．１０１，Ｎｏ．３０２，ｐｐ．１５−２２，Ｓｅｐ．２００１
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】
上記のように、走行レーンの向き、曲率と整合の取れるエッジ方向成分を持つ点を抽出すると、影や路面の模様等に対してロバストな線分抽出ができる反面、画像上の各点の方向ベクトルを毎時計算する必要があるため、計算コストが高いという問題がある。
【００１８】
そこで、本発明は上記事情を鑑みてなされたもので、各点の方向ベクトルの計算をテーブル化することにより、高速、かつ、高精度に互いに平行な複数の線を検出する線分検出装置、その方法及びプログラムを提供する。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、曲面π上における所定の方向の空間曲線Ｌに対して平行で、かつ、前記曲面π上に存在する線分を抽出する線分検出装置において、前記線分が存在する前記曲面πを撮影した画像を取得する画像取得手段と、前記取得した画像の各点Ｐの輝度勾配ベクトルを計算する輝度勾配計算手段と、前記点Ｐが曲面π上存在すると仮定して、前記点Ｐにおける前記空間曲線Ｌに対して平行な方向ベクトルを基準方向ベクトルとして求める基準方向計算手段と、前記求めた各点Ｐにおける輝度勾配ベクトルと基準方向ベクトルとから線分候補点を抽出する線分候補点抽出手段と、を有することを特徴とする線分検出装置である。
【００２０】
請求項２の発明は、前記線分候補点抽出手段で抽出された線分候補点から線分を抽出する線分検出手段を有することを特徴とする請求項１記載の線分検出装置である。
【００２１】
請求項３の発明は、前記基準方向計算手段が、予め求めておいた方向ベクトルに対するテーブルを参照することにより前記基準方向ベクトルを求めることを特徴とする請求項１または２に記載の線分検出装置である。
【００２２】
請求項４の発明は、前記曲面πと前記空間曲線Ｌを過去に抽出した前記線分候補点、または、前記線分から求めることを特徴とする請求項１から３のうち一項に記載の線分検出装置である。
【００２３】
請求項５の発明は、前記曲面πが道路面であり、前記空間曲線Ｌが前記道路面の走行方向に沿って平行な曲線であることを特徴とする請求項１から４のうち一項に記載の線分検出装置である。
【００２４】
請求項６の発明は、曲面π上における所定の方向の空間曲線Ｌに対して平行で、かつ、前記曲面π上に存在する線分を抽出する線分検出方法において、前記線分が存在する前記曲面πを撮影した画像を取得する画像取得ステップと、前記取得した画像の各点Ｐの輝度勾配ベクトルを計算する輝度勾配計算ステップと、前記点Ｐが曲面π上存在すると仮定して、前記点Ｐにおける前記空間曲線Ｌに対して平行な方向ベクトルを基準方向ベクトルとして求める基準方向計算ステップと、前記求めた各点Ｐにおける輝度勾配ベクトルと基準方向ベクトルとから線分候補点を抽出する線分候補点抽出ステップと、を有することを特徴とする線分検出方法である。
【００２５】
請求項７の発明は、曲面π上における所定の方向の空間曲線Ｌに対して平行で、かつ、前記曲面π上に存在する線分を抽出する線分検出方法をコンピュータによって実現するプログラムにおいて、前記線分が存在する前記曲面πを撮影した画像を取得する画像取得機能と、前記取得した画像の各点Ｐの輝度勾配ベクトルを計算する輝度勾配計算機能と、前記点Ｐが曲面π上存在すると仮定して、前記点Ｐにおける前記空間曲線Ｌに対して平行な方向ベクトルを基準方向ベクトルとして求める基準方向計算機能と、前記求めた各点Ｐにおける輝度勾配ベクトルと基準方向ベクトルとから線分候補点を抽出する線分候補点抽出機能と、を実現することを特徴とする線分検出方法のプログラムである。
【００２６】
なお、請求項１と６に係る発明において、空間曲線Ｌに対して平行な線分とは、空間曲線Ｌ及び抽出する線分共に曲面πに存在するため、空間曲線Ｌ及び抽出する線分が互いに交差しなければ、この平行の条件は具備されている。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下で、本発明の一実施例の線分検出装置を図１から図６に従い説明する。
【００２８】
本実施例は、自動車の車体前方に配置したカメラで取得した時系列画像から走行レーンを示す複数の線を抽出する状況を想定している。走行レーンを示す複数の線は、白線、黄線等の車線区分線、縁石上の線、その他の様々な線を指すが、以下ではまとめて“白線”と表記する。
【００２９】
図２は本実施例における線分検出装置の概略構成を示すもので、画像入力部１、画像蓄積部２、輝度勾配計算部３、基準方向テーブル作成部４、基準方向計算部５、白線候補点抽出部６、白線検出部７から構成され、画像入力部１以外は、パソコン等のコンピュータに記憶されたプログラムによって各機能が実現される。
【００３０】
［１］カメラ座標系の説明
本実施例では図３に示すように、カメラ視点を原点とし、カメラの水平、垂直方向を各々Ｘ，Ｙ軸、カメラの光軸方向をＺ軸とする３次元のカメラ座標系を設定する。
【００３１】
この座標系において空間に存在する曲面πである道路面は図４（ａ）に示すように、
Ｙ＝Ｙ０  ＋ｂＺ＋βＺ２          （４）
と一般に表すことができる。Ｙ０  はカメラの道路面からの高さを表し、ｂ，βは各々、路面の傾斜、曲がり具合の大きさに対するパラメータである。
【００３２】
また、各白線はＸＺ平面上では同図（ｂ）に示すように、
Ｘ＝Ｘ０  ＋ａＺ＋αＺ２          （５）
と一般に表すことができる。Ｘ０  は各白線の位置、ａ，αは各々、水平方向の向き、曲がり具合に対するパラメータである。白線は互いに平行だから、３つのパラメータの内、Ｘ０  が各線毎に異なり、ａ，αは全ての線に対して共通である。
【００３３】
また、式（４）の３つのパラメータは道路面の形状を表すので全ての線に対して共通である。各々の白線は３次元空間上では式（４）と（５）の２つの式で表現される。式（４），（５）の係数のうち、Ｘ，Ｙ方向の並進成分Ｘ０  ，Ｙ０を除いた、
ω＝（ａ，ｂ，α，β）      （６）
を道路形状パラメータと呼ぶ。
【００３４】
この道路形状パラメータωは、曲面πである道路面上における道路の走行方
向に沿った全ての曲線群に対して共通なパラメータであり、その曲線群の任意の１本を「空間曲線Ｌ」と呼ぶ。
【００３５】
さらに、画像上の点（ｕ，ｖ）と３次元空間中の点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）には、カメラレンズの焦点距離をＦとすると、
ｕ＝ＦＸ／Ｚ，  ｖ＝ＦＹ／Ｚ      （７）
という関係式が成り立つ。通常、画像上の位置を表す場合はこの（ｕ，ｖ）が用いられるが、以下では表記を簡単化するため、画像上の点を（ｘ，ｙ）＝（ｕ／Ｆ，ｖ／Ｆ）で表す。
【００３６】
ｘ＝Ｘ／Ｚ，  ｙ＝Ｙ／Ｚ      （８）
である。
【００３７】
また、図３のように画像位置（ｘ，ｙ）の原点を画像面の中心とし、さらにｘ，ｙを各々、水平、垂直方向の位置を表すとする。
【００３８】
［２］各部の構成
［２−１］画像入力部１
画像入力部１は、自動車に搭載したカメラで画像を取得するものであり、この自動車の進行方向にある道路面を撮影する。
【００３９】
［２−２］画像蓄積部２
画像蓄積部２は、画像入力部１で取得した画像を画像メモリに蓄積する。
【００４０】
［２−３］輝度勾配計算部３
輝度勾配計算部３は、画像蓄積部２により蓄積された画像の各点の輝度勾配を計算する。
【００４１】
以下では画像上の点（ｘ，ｙ）の輝度値をｆ（ｘ，ｙ）と表記する。画像上の任意の点（ｘ，ｙ）の輝度勾配ｇ（ｘ，ｙ）＝（ｆｘ  ，ｆｙ  ）を
2004164034.tif 000004
によって求める。
【００４２】
［２−４］基準方向テーブル作成部４
基準方向テーブル作成部４は、図５（ｂ）に示すように画像上の各点Ｐと、その点Ｐにおける単位方向ベクトルを対応させた基準方向テーブルを作成する。
【００４３】
各点Ｐの単位方向ベクトルの向きは、画像中心と各点を結ぶ直線と同一方向と定義する。例えば、点（ｘ，ｙ）の単位方向ベクトルｋ０（ｘ，ｙ）は、
ｋ０（ｘ，ｙ）＝ｘ／｜ｘ｜      （１１）
である。
【００４４】
基準方向テーブルは不変であるので、基準方向テーブルは適当なタイミングで（例えば、線分検出装置の起動時に）一度だけ計算する。
【００４５】
基準方向テーブルは、カメラと走行レーンの向き（走行方向）が一致し（ａ＝ｂ＝０）、かつ、走行レーンが水平、垂直方向にも曲がりがない（α＝β＝０）場合の道路面（以下、初期道路面という）における、各点Ｐと、その点Ｐの基準方向ベクトル（単位方向ベクトル）の対応関係を表す。
【００４６】
なお、本実施例では、初期道路面として、単位方向ベクトルの検出するのが簡単であるために上記の条件を満たす道路面を用いたが、他の条件を満たす道路面であってもよい。
【００４７】
［２−５］基準方向計算部５
基準方向計算部５は、図５（ａ）に示す画像上の各点Ｐ（ｘ，ｙ）の基準方向ベクトルｋ（ｘ，ｙ）を基準方向テーブル作成部４で作成した基準方向テーブ
ルを参照して求める。
【００４８】
例えば、図６（ａ）における撮影した曲面πの道路面上の点Ａの基準方向ベクトルを求める場合、この点Ａと同じ方向ベクトルを持つ初期道路面上の点Ｃを基準方向テーブルから求める。つまり、
ｋ（ｘＡ  ，ｙＡ  ）＝ｋ０（ｘＣ  ，ｙＣ  ）      （１２）
を満たす点Ｃを求め、ｋ０をＡの基準方向ベクトルとする。すなわち、撮影し
た曲面πの道路面上の点Ａを初期道路面上の点Ｃへ変換することにより、撮影した曲面πの道路面上の点Ａの基準方向ベクトルを、初期道路面上の点Ｃと基準方向ベクトル（単位方向ベクトル）の対応関係を表した基準方向テーブルから求めるものである。
【００４９】
以下にその方法について説明する。
【００５０】
前フレームの道路形状パラメータをω＝（ａ，ｂ，α，β）とする。式（４），（５），（８）より、白線の画像への投影像は、
ｘ＝Ｘ０  ／Ｚ＋ａ＋αＺ，  ｙ＝Ｙ０  ／Ｚ＋ｂ＋βＺ      （１３）
となる。
【００５１】
ｄｘ／ｄＺ＝α−Ｘ０  ／Ｚ２  ，ｄｙ／ｄＺ＝β−Ｙ０  ／Ｚ２  だから、式（１３）より点（ｘ，ｙ）における傾きは、
【数２】
2004164034.tif 000005
となる。つまり、点（ｘ，ｙ）の傾きは、その位置（ｘ，ｙ）とω＝（ａ，ｂ，α，β）、光軸方向の位置Ｚによって表現される。
【００５２】
図６（ａ）の点Ａ（ｘＡ  ，ｙＡ  ）の傾きＧＡ  は、ＺＡ  を点ＡのＺ方向の位置とすると、
【数３】
2004164034.tif 000006
となる。
【００５３】
前述のようにＧＡ  と同一の傾きを持つ点Ｃを基準方向テーブルから求めるのであるが、まず、道路形状が図６（ｂ）の２本の点線で示すように、Ｙ方向の道路形状パラメータがｂ，βが同一で、ＸＺ平面上では直線である道路形状を考え（ａ＝α＝０）、ｙ座標の位置が点Ａと同じで、ＧＡ  と同一の傾きを持つ点Ｂを求める。点Ｂの傾きは、
【数４】
2004164034.tif 000007
で与えられ（ＺＢ  は点ＢのＺ座標）、ｙＡ  ＝ｙＢ  ，ＺＡ  ＝ＺＢ  だから、
ｘＢ  ＝ｘＡ  −２αＺＡ  −ａ      （１７）
となる。
【００５４】
次に、図６（ｃ）に示すように、ｘ座標の位置が点Ｂと同じで、点Ｂと同じ傾きを持つ点Ｃを基準方向テーブルから求める。点Ｃの傾きはｘＣ  ／ｙＣ  で与えられるので、
【数５】
2004164034.tif 000008
ｘＢ  ＝ｘＣ  ，ｙＡ  ＝ｙＢ  だから、
ｙＣ  ＝ｙＡ  −２βＺＡ  −ｂ      （１９）
となる。式（１７），（１９），ｘＢ  ＝ｘＣ  より、点Ａ（ｘＡ  ，ｙＡ  ）の基準方向ベクトルは、基準方向テーブル上の点Ｃ（ｘＣ  ，ｙＣ  ）＝（ｘＡ  −２αＺＡ  −ａ，ｙＡ  −２βＺＡ  −ｂ）を参照することにより求めることができる。このように基準方向テーブルを参照して画像上の各点の基準方向ベクトルを求める。
【００５５】
［２−６］白線候補点抽出部６
白線候補点抽出部６では、輝度勾配計算部３で得た各点の勾配ベクトルと基準方向計算部５で得た各点の基準白線方向ベクトルから白線候補点を抽出する。
【００５６】
点（ｘ，ｙ）の輝度勾配ベクトルをｇ（ｘ，ｙ）、基準方向ベクトルｋ（ｘ，ｙ）に直交するベクトルをｋ′（ｘ，ｙ）とする。ｇ（ｘ，ｙ）とｋ′（ｘ，ｙ）の内積Ｋを計算する。
【００５７】
Ｋ＝（ｇ，ｋ′）      （２０）
Ｋは点（ｘ，ｙ）の白線方向の輝度勾配の大きさを示すので、前記で説明した式（３）に示すように、Ｋの絶対値に対して適当な閾値処理ｔｈｒを用いて、白線候補点を抽出する。
【００５８】
［２−７］白線検出部７
白線検出部７では、白線候補点抽出部６で得た白線候補点に対してＨｏｕｇｈ変換等を用いて画像上で白線を抽出する。さらに、抽出した白線の投影像から、道路形状パラメータωを求める。
【００５９】
以上のようにして、車載カメラによって、走行レーンを従来よりも高速かつ高精度に検出することができる。
【００６０】
そして、検出した白線は、自動車の走行において、レーン逸脱や衝突警報、自動走行等の制御に用いられる。
【００６１】
（変更例１）
本実施例は、基準方向計算部５において各点の基準方向ベクトルを求めるにあたり、１つ前のフレームで白線検出部７によって求めた道路形状パラメータを用いているが、一般に過去Ｆフレームの画像から求めた道路形状パラメータを用いても良いし、道路の地形データ等が利用できる場合には、そのデータから得た道路形状パラメータを使用してもよい。
【００６２】
（変更例２）
また、カメラを１台用いる場合について説明したが、２台以上の画像を用いてより多くの画像情報から線分を検出してもよい。
【００６３】
（変更例３）
また、白線を光軸方向の位置Ｚに対する２次曲線で表現したが、より複雑な白線形状に対処するために、３次以上の曲線で表現してもよいし、その他の形式で表現してもよい。
【００６４】
（変更例４）
上記実施例では、曲面πを道路面とし、空間曲線Ｌをこの道路面に沿う曲線としたが、他の曲面上に存在する線分（例えば、床に描かれた線）を検出する際にも適用でできる。
【００６５】
その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で変形を実施できる。
【００６６】
【発明の効果】
カメラ画像から３次元空間上で互いに平行な線を高速かつ高精度に求めることができるため、例えば、車載カメラによる高性能な走行レーン検出が低コストで実現できる。その他、実用的効果は多大である。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来方式を説明するための図である。
【図２】本発明の一実施例を示す線分検出装置の全体構成の図である。
【図３】カメラと道路面の位置関係を説明するための図である。
【図４】白線の方程式を説明するための図である。
【図５】基準方向ベクトルを説明するための図である。
【図６】基準方向ベクトルの計算方法を説明するための図である。
【符号の説明】
１    画像入力部
２    画像蓄積部
３    輝度勾配計算部
４    基準方向テーブル作成部
５    基準方向計算部
６    白線候補点抽出部
７    白線検出部
【図１】
2004164034.tif 000009
【図２】
2004164034.tif 000010
【図３】
2004164034.tif 000011
【図４】
2004164034.tif 000012
【図５】
2004164034.tif 000013
【図６】
2004164034.tif 000014