(57)【要約】【課題】簡単な画像処理で路面を検出することを目的とする。【解決手段】路面検出装置１００は、カメラ１によって撮像された周辺画像２０から路面１１の輝度範囲Ａ及び路面１１に描かれた白線１２の輝度範囲Ｂを推定する輝度範囲推定部３と、周辺画像２０から路面１１の輝度範囲Ａ内の画素を特定の輝度に変換して障害物候補４１を生成する障害物候補生成部（障害物抽出部４）と、周辺画像２０から白線１２の輝度範囲Ｂ内の画素を抽出して白線候補５１を生成する白線候補生成部（障害物抽出部４）と、障害物候補４１と白線候補５１とに基づいて周辺画像２０における障害物領域Ｃ１、Ｃ２を抽出する障害物領域抽出部（障害物抽出部４）と、周辺画像２０と障害物領域抽出部に７よって抽出された障害物領域Ｃ１、Ｃ２とに基づいて路面候補領域Ｅ１、Ｅ２を抽出する路面候補抽出部（路面抽出部５）と、を備える。【選択図】図２
2017033506.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の周辺画像を撮像する撮像部と、
前記撮像部によって撮像された前記周辺画像から路面の輝度範囲及び前記路面に描かれた白線の輝度範囲を推定する輝度範囲推定部と、
前記周辺画像から前記輝度範囲推定部によって推定された前記路面の前記輝度範囲内にある前記周辺画像の画素の輝度を特定の輝度に変換して障害物候補を生成する障害物候補生成部と、
前記周辺画像から前記輝度範囲推定部によって推定された前記白線の前記輝度範囲内にある前記周辺画像の画素を抽出して白線候補を生成する白線候補生成部と、
前記障害物候補生成部によって生成された前記障害物候補と前記白線候補生成部によって生成された前記白線候補とに基づいて前記周辺画像における障害物領域を抽出する障害物領域抽出部と、
前記周辺画像と前記障害物領域抽出部によって抽出された前記障害物領域とに基づいて路面候補領域を抽出する路面候補抽出部と、を備えることを特徴とする路面検出装置。
【請求項２】
前記白線候補を膨張処理したのち白黒反転させて前記白線候補のマスクを生成する白線候補マスク生成部をさらに備え、
前記障害物領域抽出部は、前記障害物候補と前記マスクとを合成することによって前記障害物領域を抽出することを特徴とする請求項１に記載の路面検出装置。
【請求項３】
前記輝度範囲推定部は、
前記周辺画像における輝度値に対する画素数の分布を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
前記ヒストグラムに基づいて前記路面の前記輝度範囲と前記白線の前記輝度範囲とを推定する範囲推定部と、を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の路面検出装置。
【請求項４】
前記障害物領域が抽出された画像における車両側となる下端の中央部から放射状に伸びる線上に前記障害物領域が存在するかを探索し、前記障害物領域が存在する場合には、前記障害物領域が存在する地点から前記線上の延長方向に伸びる全領域を障害物領域と判定する障害物領域判定部を特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の路面検出装置。
【請求項５】
前記放射状に伸びる線は、一定の幅を有することを特徴とする請求項４に記載の路面検出装置。
【請求項６】
車両の周辺画像を撮像する工程と、
撮像された前記周辺画像から路面の輝度範囲及び前記路面に描かれた白線の輝度範囲を推定する工程と、
前記周辺画像から前記路面の前記輝度範囲内の画素を特定の輝度に変換して障害物候補を生成する工程と、
前記周辺画像から前記白線の前記輝度範囲内の画素を抽出して白線候補を生成する工程と、
前記障害物候補と前記白線候補とに基づいて前記周辺画像における障害物領域を抽出する工程と、
前記周辺画像と抽出された前記障害物領域とに基づいて路面候補領域を抽出する工程と、を備えることを特徴とする路面検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像画像から路面を検出する路面検出装置及び路面検出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、車両に搭載されたカメラで道路を撮像して、撮像された静止画像から道路境界を判定する道路境界判定装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１６８０５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の道路境界判定装置では、道路境界を判別するために３次元復元処理などの処理を必要としていた。このため、画像処理が複雑になるとともに、画像処理に時間がかかっていた。
【０００５】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、簡単な処理で路面を検出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の発明は、車両の周辺画像を撮像する撮像部と、撮像部によって撮像された周辺画像から路面の輝度範囲及び路面に描かれた白線の輝度範囲を推定する輝度範囲推定部と、周辺画像から輝度範囲推定部によって推定された路面の輝度範囲内にある周辺画像の画素の輝度を特定の輝度に変換して障害物候補を生成する障害物候補生成部と、周辺画像から輝度範囲推定部によって推定された白線の輝度範囲内にある周辺画像の画素を抽出して白線候補を生成する白線候補生成部と、障害物候補生成部によって生成された障害物候補と白線候補生成部によって生成された白線候補とに基づいて周辺画像における障害物領域を抽出する障害物領域抽出部と、周辺画像と障害物領域抽出部によって抽出された障害物領域とに基づいて路面候補領域を抽出する路面候補抽出部と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
第１の発明では、周辺画像から路面の輝度範囲及び白線の輝度範囲を推定して、その推定した輝度範囲に基づいて路面候補を抽出するものであるため、複雑な処理を行う必要がない。
【０００８】
第２の発明は、白線候補を膨張処理したのち白黒反転させて白線候補のマスクを生成する白線候補マスク生成部をさらに備え、障害物領域抽出部は、障害物候補とマスクとを合成することによって障害物領域を抽出することを特徴とする。
【０００９】
第２の発明では、白線候補を膨張処理して白線候補のマスクを生成するので、障害物候補に存在する白線と路面との境界部分に生じるノイズをマスクによって覆うことができる。したがって、白線と路面との境界部分に生じるノイズを除去することができる。
【００１０】
第３の発明は、輝度範囲推定部は、周辺画像における輝度値に対する画素数の分布を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、ヒストグラムに基づいて路面の輝度範囲と白線の輝度範囲とを推定する範囲推定部と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
第３の発明では、周辺画像における輝度値に対する画素数の分布を示すヒストグラムを生成して、このヒストグラムに基づいて路面の輝度範囲と白線の輝度範囲とを推定する。ヒストグラムを利用することにより、簡単な処理で路面の輝度範囲と白線の輝度範囲とを推定することができる。
【００１２】
第４の発明は、障害物領域が抽出された画像における車両側となる下端の中央部から放射状に伸びる線上に障害物領域が存在するかを探索し、障害物領域が存在する場合には、障害物領域が存在する地点から線上の延長方向に伸びる全領域を障害物領域と判定する障害物領域判定部を特徴とする。
【００１３】
第４の発明では、障害物領域が抽出された画像における最も車両側となる下端の中央部から放射状に伸びる線上に障害物領域が存在する場合には、障害物領域判定部が、その障害物領域が存在する地点から線上の延長方向に伸びる全領域を障害物領域と判定する。障害物領域よりも先の領域は、車両が走行することのできない領域、あるいは障害物の一部である可能性が高い。したがって、このような領域を障害物として除去することにより、路面が存在する路面候補領域をより正確に検出できる。
【００１４】
第５の発明は、放射状に伸びる線は、一定の幅を有することを特徴とする。
【００１５】
第５の発明では、放射状に伸びる線は、一定の幅を有する。放射状に伸びる線に一定の幅を持たせて障害物領域が存在するかを探索することで、一定の幅以下の領域を障害物として除去することができる。これにより、路面が存在する路面候補領域をより正確に判定できる。
【００１６】
第６の発明は、車両の周辺画像を撮像する工程と、撮像された周辺画像から路面の輝度範囲及び路面に描かれた白線の輝度範囲を推定する工程と、周辺画像から路面の輝度範囲内の画素を特定の輝度に変換して障害物候補を生成する工程と、周辺画像から白線の輝度範囲内の画素を抽出して白線候補を生成する工程と、障害物候補と白線候補とに基づいて周辺画像における障害物領域を抽出する工程と、周辺画像と抽出された障害物領域とに基づいて路面候補領域を抽出する工程と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、簡単な処理で路面を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施形態に係る路面検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る路面検出方法の手順を示すフローチャートである。
【図３】ヒストグラム生成部が生成した周辺画像の輝度の分布を示すヒストグラムである。
【図４】車両の周辺画像を示す画像である。
【図５】障害物候補を示す画像である。
【図６】白線候補を示す画像である。
【図７】白線候補のマスクを示す画像である。
【図８】障害物領域を示す画像である。
【図９】図８に示す画像に膨張収縮処理を行った画像である。
【図１０】路面候補領域を示す画像である。
【図１１】障害物領域の画像中の障害物を探索する方向を示す概念を示した画像である。
【図１２】障害物領域を示す画像である。
【図１３】障害物領域のマスクを示す画像である。
【図１４】路面候補領域を示す画像である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
【００２０】
本発明の実施形態に係る路面検出装置１００は、車両の周辺画像から画像処理によって路面を検出するものである。図１に示すように、路面検出装置１００は、車両に搭載され車両の周辺画像を撮像する撮像部としてのカメラ１と、カメラ１によって撮像された画像に対して画像処理を行って車両が走行する路面１１を検出する画像処理装置１０と、を備える。
【００２１】
カメラ１は、車両近傍の周辺を斜めに見下ろすように設置される。カメラ１は、車両の前方、後方、あるいは側方を撮像する位置に設けられる。
【００２２】
画像処理装置１０は、カメラ１によって撮像された画像に対して画像処理を施して車両の周辺画像２０を生成する周辺画像生成部２を備える。
【００２３】
図４は、周辺画像生成部２によって生成された車両の周辺画像２０である。周辺画像２０は、カメラ１によって撮像された画像に対して周辺画像生成部２において視点変換処理を施して生成された鳥瞰画像である。周辺画像２０には、車両が走行する路面１１と、路面に描かれた白線１２と、建物等の障害物１３と、が含まれる。なお、図４に示す点線で囲まれた領域２１については後述する。
【００２４】
画像処理装置１０は、周辺画像２０から路面１１の輝度範囲及び路面１１に描かれた白線１２の輝度範囲を推定する輝度範囲推定部３と、推定された路面１１の輝度範囲及び白線１２の輝度範囲に基づいて周辺画像２０における障害物１３が存在する障害物領域を判定する障害物抽出部４と、周辺画像２０と障害物抽出部４によって判定された障害物領域とに基づいて路面候補となる路面候補領域を抽出する路面抽出部５と、をさらに備える。
【００２５】
次に、路面検出装置１００による路面検出の手順について、図２〜図１２を参照しながら説明する。
【００２６】
図２は、路面検出装置１００における路面検出の手順を示すフローチャートである。
【００２７】
まず、ステップＳ１０では、周辺画像生成部２は、カメラ１によって撮像された画像に対して画像処理を行って図４に示す車両の周辺画像２０を生成する。
【００２８】
次に、ステップＳ１１では、輝度範囲推定部３は、周辺画像２０における領域２１内の輝度値に対する画素数の分布を示すヒストグラム（図３）を生成する。このステップＳ１１を実行するのが輝度範囲推定部３におけるヒストグラム生成部に相当する。
【００２９】
図３は、輝度範囲推定部３によって生成された周辺画像２０の領域２１内の輝度値に対する画素数の分布を示すヒストグラムである。図３のヒストグラムの横軸は、輝度値であり、縦軸は画素数を示す。本実施形態では、輝度値は２５６階調で表され、輝度値０が黒、輝度値２５５が白を表す。
【００３０】
次に、ステップＳ１２では、輝度範囲推定部３は、ヒストグラムに基づいて路面１１の輝度範囲Ａを推定する。具体的には、図３に示すように、ヒストグラムには、一定の輝度範囲に山ができる。輝度範囲推定部３は、輝度値が０〜２００の範囲で山の位置を探索し、この山の形に沿って山の傾きαを演算する。輝度範囲推定部３は、山の傾きαが一定以上大きくまたは小さくなり、かつ輝度値の分布数が一定値以下の地点を山の端部ａ、ｂとして検出する。輝度範囲推定部３は、検出した輝度値の若干の誤差を考慮して、端部ａから端部ｂの範囲よりも所定の値大きな範囲を路面１１の輝度範囲Ａと推定する。なお、端部ａ及び端部ｂをそれぞれ輝度範囲Ａにおける最小値及び最大値にしてもよい。
【００３１】
これと同時に、ステップＳ１４では、輝度範囲推定部３は、ヒストグラムに基づいて白線１２の輝度範囲Ｂを推定する。輝度範囲推定部３は、輝度値が２００以上の範囲に限定して山を探索し、ステップＳ１２と同じようにして白線１２の輝度範囲Ｂを推定する。なお、周辺画像２０に白線が映っていない場合には、山は存在しない。この場合には、所定の輝度値（例えば、２５０）以上を白線１２の輝度範囲Ｂと設定する。ステップＳ１２及びステップＳ１４を実行するのが輝度範囲推定部３における範囲推定部に相当する。
【００３２】
カメラ１は車両近傍の路面１１を斜めに見下ろすように設置されているので、図４に示す周辺画像２０における最も車両側となる下辺に近ければ近いほど、障害物１３が存在する可能性は低くなる。つまり、周辺画像２０の下辺に近い領域には路面１１が映っている可能性が高くなる。このため、本実施形態では、領域２１を周辺画像２０の下辺近傍に設定している。路面検出装置１００では、このようにして設定された領域２１（図４参照）の輝度値の分布を求めることで、路面１１の輝度範囲Ａ及び白線１２の輝度範囲Ｂを推定する。
【００３３】
ステップＳ１３では、障害物抽出部４は、周辺画像２０から路面１１の輝度範囲内にある周辺画像２０の画素の輝度値を輝度値０（黒色）に変換して障害物１３の候補となる領域（以下、「障害物候補４１」という。）を生成する（図５参照）。つまり、ステップＳ１３では、周辺画像２０から路面１１の輝度範囲Ａの輝度値を有する画素を取り除くことによって、障害物候補４１を有する図５に示す障害物候補画像４０を生成する。なお、障害物候補画像４０は、周辺画像２０から路面１１の輝度範囲Ａの輝度値を有する画素の領域を取り除いただけであるので、障害物候補４１には、白線１２の輝度範囲Ｂの輝度値を有する画素が存在している。このステップＳ１３を実行するのが障害物抽出部４における障害物候補生成部に相当する。
【００３４】
ステップＳ１５では、障害物抽出部４は、周辺画像２０から白線１２の輝度範囲Ｂ内にある周辺画像２０の画素を抽出することで、白線１２の候補となる領域（以下、「白線候補５１」という。）を生成する（図６参照）。具体的には、白線１２の輝度範囲Ｂ内の輝度値を有する画素を第一輝度値(白色)とし、それ以外の画素を第二輝度値(黒色)とする二値化処理を施して、第一輝度値(白色)の画素からなる白線候補５１を有する図６に示す白線候補画像５０を生成する。なお、白線候補５１には、白線１２ではないが、輝度範囲Ｂ内の輝度値を有する画素も含まれている。このステップＳ１５を実行するのが障害物抽出部４における白線候補生成部に相当する。
【００３５】
ステップＳ１６では、障害物抽出部４は、白線候補画像５０における白線候補５１に膨張処理を行う。この場合における膨張処理とは、白線候補５１の第一輝度値（白色）の画素に接する第二輝度値（黒色）の画素の輝度値を第一輝度値（白色）に変換する処理である。障害物抽出部４は、白線候補５１に対して膨張処理を複数回行う。
【００３６】
ステップＳ１７では、障害物抽出部４は、ステップＳ１６によって膨張処理された図６に示す白線候補画像５０を白黒反転させて白線候補５１のマスク５３を有する図７に示すマスク画像５２を生成する。周辺画像２０の白線１２と路面１１との境界部分には、白線１２から路面１１に向かって徐々に輝度値が変化するグラデーション (ノイズ)が存在することがある。このため、白線候補画像５０における白線候補５１を膨張処理することによって、白線候補５１よりも大きな領域になるようにマスク５３を有するマスク画像５２を生成する。これにより、図５に示す障害物候補画像４０に存在する白線１２とともに、白線１２と路面１１と境界部分に生じるノイズをマスク５３によって覆うことができる。ステップＳ１６及びステップＳ１７を実行するのが障害物抽出部４における白線候補マスク生成部に相当する。
【００３７】
ステップＳ１８では、障害物抽出部４は、図５に示す障害物候補画像４０と図７に示すマスク画像５２とに基づいて、障害物領域Ｃ１を抽出し、障害物領域Ｃ１を有する図８に示す障害物領域画像４２を生成する。図８に示すように、障害物候補画像４０における白線１２の輝度範囲Ｂ内の輝度値を有する画素の領域がマスク５３によって消去される。つまり、図５に示す障害物候補画像４０から白線１２が消去される。
【００３８】
ステップＳ１９では、障害物抽出部４は、障害物領域Ｃ１に膨張収縮処理を行って障害物領域Ｃ２を生成する（図９参照）。この場合における膨張収縮処理とは、図８に示す障害物領域画像４２において、障害物領域Ｃ１の黒色以外の輝度値を有する画素に隣接する黒色の画素の輝度値を、隣接する画素の輝度値に変換するとともに、障害物領域Ｃ１の黒色の画素に隣接する黒色以外の輝度値を有する画素の輝度値を、黒色の輝度値に変換することである。この膨張収縮処理を行うことにより、障害物領域画像４２におけるノイズ（周辺の画素と輝度値が異なる小さな領域）が消去される。障害物抽出部４は、障害物領域画像４２に対してこのような膨張収縮処理を複数回行う。障害物領域画像４２に対して膨張収縮処理を行うことにより、障害物領域Ｃ２を有する図９に示す障害物領域抽出画像６０が生成される。ステップＳ１８及びステップＳ１９を実行するのが障害物抽出部４における障害物領域抽出部に相当する。
【００３９】
障害物領域抽出画像６０を白黒反転させてマスク画像として、このマスク画像を周辺画像２０と合成する、つまり、周辺画像２０から障害物領域Ｃ２を取り除くことによって、路面候補領域Ｅ１を有する図１０に示す路面領域抽出画像９０が生成される。このように、路面検出装置１００では、ステップＳ１０からステップＳ１９を実行することで、周辺画像２０から路面１１の候補となる路面候補領域Ｅ１を抽出することができる。路面検出装置１００は、路面１１をより正確に検出するために、以下のステップをさらに実行する。
【００４０】
ステップＳ２０では、図１１に示すように、障害物抽出部４は、障害物領域抽出画像６０における車両側となる下端の中央部６１から、図中の矢印のように、放射状に伸びる線Ｆ上に障害物領域Ｃ２が存在するか否かを探索する。この結果、線Ｆ上に障害物領域Ｃ２が存在する場合には、障害物領域Ｃ２が存在する地点から放射状に伸びる線Ｆ上の延長方向に伸びる領域Ｇの全てを障害物領域Ｄ（図１２参照）と判定する。さらに、障害物抽出部４は、障害物領域Ｄと判定された領域Ｇの画素の輝度値を、白色の輝度値に変換する。障害物抽出部４は、このような探索を中央部６１から障害物領域抽出画像６０内の全領域に対して行い、障害物領域Ｄを有する図１２に示す障害物推定画像７０を生成する。このステップＳ２０を実行するのが障害物抽出部４における障害物領域判定部に相当する。
【００４１】
なお、放射状に伸びる線は、一定の幅、例えば、車両が通行できる程度の幅を有することが望ましい。障害物領域Ｃ２が存在しない場合でも、一定の幅以下の領域では車両が通行できないため、路面１１である可能性が低い。また、仮に路面１１であっても、車両が通行できない以上、障害物１３と同等に扱っても支障はない。したがって、放射状に伸びる線Ｆに一定の幅を持たせて探索することで、一定の幅以下の領域を障害物とすることができる。これにより、路面１１が存在する領域をより正確に判定できる。
【００４２】
ステップＳ２１では、路面抽出部５は、図１２に示す障害物推定画像７０を白黒反転させて路面抽出マスク７１を有する図１３に示す路面抽出マスク画像７２を生成する。
【００４３】
ステップＳ２２では、路面抽出部５は、図４に示す周辺画像２０と図１３に示す路面抽出マスク画像７２とを合成して、路面１１の候補の領域となる路面候補領域Ｅ２を有する図１４に示す路面候補領域画像８０を抽出する。このステップＳ２１を実行するのが路面抽出部５における路面候補抽出部に相当する。
【００４４】
このように、路面検出装置１００は、路面候補領域Ｅ２を抽出することで、路面１１と路面１１に描かれた白線１２を検出することができる。
【００４５】
路面検出装置１００は、車両のイグニッションＯＮの間、上記ステップＳ１０〜ステップＳ２２を繰り返し実行する。
【００４６】
なお、本実施形態では、周辺画像２０を鳥瞰画像に変換した例を説明したが、鳥瞰図に変換せずに路面を検出することも可能である。また、本実施形態では、ステップＳ１３〜Ｓ２１の工程において画像を生成するものとして説明したが、各画像の画像データが生成されていれば、画像そのものを生成する必要はない。
【００４７】
以上の実施形態によれば、以下に示す効果を奏する。
【００４８】
路面検出装置１００では、周辺画像２０から推定された路面１１の輝度範囲Ａ及び路面１１に描かれた白線１２の輝度範囲Ｂを用いて図５に示す障害物候補４１と図６に示す白線候補５１とを生成し、障害物候補４１と白線候補５１とに基づいて障害物領域Ｃ１、Ｃ２（図８、図９参照）を障害物抽出部４によって抽出する。さらに、周辺画像２０（図４参照）と障害物抽出部４によって抽出された障害物領域Ｃ１、Ｃ２とに基づいて路面候補領域Ｅ１、Ｅ２（図１０、図１４参照）を抽出する。このようにして路面候補領域Ｅ１、Ｅ２を抽出するため、３次元処理などの複雑な処理を行う必要がない。また、路面１１や障害物１３の位置を細かく探索せずに、路面１１や障害物１３が存在する路面候補領域Ｅ１、Ｅ２や障害物領域Ｃ１、Ｃ２を路面１１の輝度範囲Ａ及び白線１２の輝度範囲Ｂに基づいて抽出するだけなので、簡単な処理で路面を検出することができる。
【００４９】
また、路面１１が建物などの影に入ったり、天候の変化や時間の経過に伴って太陽光の当たり方が変化することなど、車両の周辺環境が変化することによって、路面１１及び白線１２の輝度値は変化する。路面検出装置１００では、周辺画像２０に基づいて繰り返し路面１１の輝度範囲Ａと白線１２の輝度範囲Ｂとを推定するので、車両の周辺環境の変化に対応することができる。
【００５０】
路面検出装置１００によれば、単一のカメラで撮像した画像であっても、路面候補領域Ｅ１、Ｅ２（図１０、図１４参照）を簡単な処理で検出することができる。したがって、ステレオカメラなどを設置する必要がない。
【００５１】
路面検出装置１００では、周辺画像２０における輝度値に対する画素数の分布を示すヒストグラムを生成して、このヒストグラムに基づいて路面１１の輝度範囲Ａと白線１２の輝度範囲Ｂとを推定する。ヒストグラムの生成や分析は簡単な処理ですむので、路面１１の輝度範囲Ａと白線１２の輝度範囲Ｂとを簡単な処理で推定することができる。
【００５２】
周辺画像２０の白線１２と路面１１との境界部分には、白線１２から路面１１に向かって徐々に輝度値が変化するグラデーション (ノイズ)が存在することがある。路面検出装置１００では、図５に示す障害物候補画像４０に存在する白線１２と路面１１と境界部分に生じるノイズをマスク５３によって覆うことができる。したがって、白線１２と路面１１との境界部分に生じるノイズを除去することができる。
【００５３】
路面検出装置１００では、障害物領域抽出画像６０における最も車両側となる下端の中央部６１から放射状に伸びる線Ｆ上に障害物領域Ｃ２が存在する場合には、障害物抽出部４（障害物領域判定部）が、その障害物領域Ｃ２が存在する地点から線Ｆ上の延長方向に伸びる領域Ｇの全てを障害物領域Ｄと判定する。中央部６１から障害物領域Ｃ２がある領域よりも先の領域は、車両が走行することのできない領域、あるいは障害物の一部である可能性が高い。したがって、このような領域を障害物として除去することにより、路面１１が存在する路面候補領域Ｅ２をより正確に検出できる。
【００５４】
路面検出装置１００では、障害物領域抽出画像６０における中央部６１から放射状に伸びる線は、一定の幅を有する。放射状に伸びる線に一定の幅を持たせて探索することで、一定の幅以下の領域を障害物として除去することができる。これにより、路面１１が存在する領域をより正確に判定できる。
【００５５】
以下、本発明の実施形態の構成、作用、及び効果をまとめて説明する。
【００５６】
路面検出装置１００は、車両の周辺画像２０を撮像する撮像部（カメラ１）と、撮像部（カメラ１）によって撮像された周辺画像２０から路面１１の輝度範囲Ａ及び路面１１に描かれた白線１２の輝度範囲Ｂを推定する輝度範囲推定部３と、周辺画像２０から輝度範囲推定部３によって推定された路面１１の輝度範囲Ａ内にある周辺画像２０の画素の輝度を特定の輝度に変換して障害物候補４１を生成する障害物候補生成部（障害物抽出部４）と、周辺画像２０から輝度範囲推定部３によって推定された白線１２の輝度範囲Ｂ内にある周辺画像２０の画素を抽出して白線候補５１を生成する白線候補生成部（障害物抽出部４）と、障害物候補生成部（障害物抽出部４）によって生成された障害物候補４１と白線候補生成部（障害物抽出部４）によって生成された白線候補５１とに基づいて周辺画像２０における障害物領域Ｃ１、Ｃ２を抽出する障害物領域抽出部（障害物抽出部４）と、周辺画像２０と障害物領域抽出部（障害物抽出部４）によって抽出された障害物領域Ｃ１、Ｃ２とに基づいて路面候補領域Ｅ１、Ｅ２を抽出する路面候補抽出部（路面検出部５）と、を備えることを特徴とする。
【００５７】
この構成では、周辺画像２０から路面１１の輝度範囲Ａ及び白線１２の輝度範囲Ｂを推定して、その推定した輝度範囲Ａ、Ｂに基づいて路面候補領域Ｅ１、Ｅ２を抽出するものであるため、複雑な処理を行う必要がない。したがって簡単な処理で路面１１を検出することができる。
【００５８】
また、路面検出装置１００は、白線候補５１を膨張処理したのち白黒反転させて白線候補５１のマスク５３を生成する白線候補マスク生成部（障害物抽出部４）をさらに備え、障害物領域抽出部（障害物抽出部４）は、障害物候補４１とマスク５３とを合成することによって障害物領域Ｃ１、Ｃ２を抽出することを特徴とする。
【００５９】
この構成では、白線候補５１を膨張処理して白線候補５１のマスク５３を生成するので、障害物候補４１に存在する白線１２と路面１１との境界部分に生じるノイズをマスク５３によって覆うことができる。したがって、白線１２と路面１１との境界部分に生じるノイズを除去することができる。
【００６０】
また、路面検出装置１００は、輝度範囲推定部３は、周辺画像２０における輝度値に対する画素数の分布を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、ヒストグラムに基づいて路面１１の輝度範囲Ａと白線１２の輝度範囲Ｂとを推定する範囲推定部と、を備えることを特徴とする。
【００６１】
この構成では、周辺画像２０における輝度値に対する画素数の分布を示すヒストグラムを生成して、このヒストグラムに基づいて路面１１の輝度範囲Ａと白線１２の輝度範囲Ｂとを推定する。ヒストグラムを利用することにより、簡単な処理で路面１１の輝度範囲Ａと白線１２の輝度範囲Ｂとを推定することができる。
【００６２】
また、路面検出装置１００は、障害物領域Ｃ２が抽出された画像（障害物領域抽出画像６０）における車両側となる下端の中央部６１から放射状に伸びる線Ｆ上に障害物領域Ｃ２が存在するかを探索し、障害物領域Ｃ２が存在する場合には、障害物領域Ｃ２が存在する地点から線Ｆ上の延長方向に伸びる全領域を障害物領域Ｄと判定する障害物領域判定部（障害物抽出部４）を特徴とする。
【００６３】
この構成では、障害物領域Ｃ２が抽出された画像（障害物領域抽出画像６０）における最も車両側となる下端の中央部６１から放射状に伸びる線Ｆ上に障害物領域Ｃ２が存在する場合には、障害物領域判定部（障害物抽出部４）が、その障害物領域Ｃ２が存在する地点から線Ｆ上の延長方向に伸びる領域Ｇの全てを障害物領域Ｄと判定する。障害物領域Ｃ２よりも先の領域は、車両が走行することのできない領域、あるいは障害物の一部である可能性が高い。したがって、このような領域Ｇを障害物として除去することにより、路面１１が存在する路面候補領域Ｅ２をより正確に検出できる。
【００６４】
また、路面検出装置１００は、放射状に伸びる線Ｆは、一定の幅を有することを特徴とする。
【００６５】
この構成では、放射状に伸びる線Ｆは、一定の幅を有する。放射状に伸びる線Ｆに一定の幅を持たせて障害物領域Ｃ２が存在するかを探索することで、一定の幅以下の領域を障害物１３として除去することができる。これにより、路面１１が存在する路面候補領域Ｅ２をより正確に判定できる。
【００６６】
また、路面検出方法は、車両の周辺画像２０を撮像する工程（ステップＳ１０）と、撮像された周辺画像２０から路面１１の輝度範囲Ａ及び路面１１に描かれた白線１２の輝度範囲Ｂを推定する工程（ステップＳ１１、ステップＳ１２、ステップＳ１４）と、周辺画像２０から路面１１の輝度範囲Ａ内の画素を特定の輝度に変換して障害物候補４１を生成する工程（ステップＳ１３）と、周辺画像２０から白線１２の輝度範囲Ｂ内の画素を抽出して白線候補５１を生成する工程（ステップＳ１５）と、障害物候補４１と白線候補５１とに基づいて周辺画像２０における障害物領域Ｃ１、Ｃ２を抽出する工程（ステップＳ１８、ステップＳ１９）と、周辺画像２０と抽出された障害物領域Ｃ１、Ｃ２とに基づいて路面候補領域Ｅ１、Ｅ２を抽出する工程（ステップＳ２２）と、を備えることを特徴とする。
【００６７】
以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の適用例の一つを示したに過ぎず、本発明の技術的範囲を上記実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。
【符号の説明】
【００６８】
１００・・・路面検出装置、１・・・カメラ、２・・・周辺画像生成部、３・・・輝度範囲推定部、４・・・障害物抽出部、５・・・路面抽出部、１０・・・画像処理装置、１１・・・路面、１２・・・白線、１３・・・障害物、２０・・・周辺画像、２１・・・領域、４０・・・障害物候補画像、４１・・・障害物候補、４２・・・障害物領域画像、５０・・・白線候補画像、５１・・・白線候補、５２・・・マスク画像、５３・・・マスク、６０・・・障害物領域抽出画像、６１・・・中央部、７０・・・障害物推定画像、７１・・・路面抽出マスク、７２・・・路面抽出マスク画像、８０・・・路面候補領域画像、９０・・・路面領域抽出画像、Ｃ１，Ｃ２・・・障害物領域、Ｅ１，Ｅ２路面候補領域
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図６】
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【図７】
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【図１２】
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【図１３】
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【図４】
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【図５】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１４】
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