(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の前方を撮像する撮像手段と、
上記撮像手段により撮像された前方画像から自車両の走行車線領域を検出する走行車線検出手段と、
上記走行車線検出手段により検出された走行車線領域の上下方向の濃度値分布を検出する濃度値分布検出手段と、
上記濃度値分布検出手段により検出された濃度値分布と所定値とを比較して、濃度値が所定値よりも小さい領域を、上記走行車線領域における先行車影を含む影を示す先行車影の候補領域である先行車影候補領域として検出する先行車影候補領域検出手段と、
上記先行車影候補領域の濃度値ごとの画素数の分布を算出し、累積画素数で濃度値の小さい方から所定範囲の濃度値を算出して実質的な最小濃度値を求め、求めた最小濃度値より所定幅だけ大きい濃度値を先行車影を特定するためのしきい値とし、上記最小濃度値からしきい値までに含まれる画素を、上記先行車影候補領域に含まれる先行車影領域として特定する先行車影領域特定手段と、
上記先行車影領域特定手段により特定された先行車影領域に基づいて先行車両形状を検出する先行車両検出手段と
を備えることを特徴とする先行車両認識装置。
【請求項２】
上記先行車影候補領域検出手段は、上記走行車線領域のうち先行車両検出方向における所定範囲の濃度値分布を用いて、先行車両検出方向に対する線形近似式を求め、求めた線形近似式に対してしきい値以上に濃度値が小さい画素を先行車影候補領域とすることを特徴とする請求項１記載の先行車両認識装置。
【請求項３】
上記しきい値は、先行車影を含む影と、当該影以外の走行車線領域とを濃度値により区別可能な値に設定されていることを特徴とする請求項２記載の先行車両認識装置。
【請求項４】
上記濃度値分布検出手段は、前方画像の最下点（Ｙ＝０）から画像上方に向かって先行車両や他の物体の影を含まない程度の所定値（Ｙ＝Ｙ０）までの濃度値分布を検出し、
上記先行車影候補領域検出手段は、上記濃度値分布検出手段で検出された濃度値分布を近似し、
近似式Ｄ＝αＹ＋β
を得て、先行車影候補領域を検出することを特徴とする請求項１記載の先行車両認識装置。
【請求項５】
上記濃度値分布検出手段は、前方画像の最下点（Ｙ＝０）から画像上方に向かって先行車両や他の物体の影を含まない程度の所定値（Ｙ＝Ｙ０）までの濃度値分布を検出し、
上記先行車影候補領域検出手段は、上記濃度値分布検出手段で検出された濃度値分布を近似して近似式Ｄを得て、近似式Ｄに対して所定値γ以上濃度値が小さい画素を求めるための
近似式Ｄ＝αＹ＋β−γ
を用いて先行車影候補領域を検出することを特徴とする請求項１記載の先行車両認識装置。
【請求項６】
上記濃度値分布検出手段は、前方画像の最下点（Ｙ＝０）から画像上方に向かって先行車両や他の物体の影を含まない程度の所定値（Ｙ＝Ｙ０）までの濃度値分布を検出し、
上記先行車影候補領域検出手段は、上記濃度値分布検出手段で検出された濃度値分布に基づいて画素群の濃度値のばらつきを示す標準偏差σを求めると共に、上記濃度値分布検出手段で検出された濃度値分布を近似して近似式Ｄを得て、近似式Ｄに対して所定値γ以上濃度値が小さい画素を求めるための所定値γの値を
γ＝３σ
とし、
近似式Ｄ＝αＹ＋β−γ
を用いて先行車影候補領域を検出することを特徴とする請求項１記載の先行車両認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、先行車両の存在を運転者に提示するために、自車両の前方に存在する先行車両を認識する先行車両認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
自車両の前方を走行する先行車両の存在を認識して、自車両との車間距離等を運転者に提示するための先行車両認識装置が従来より知られている。この先行車両認識装置は、例えば特開平８−１３８０３６号公報等で知られている。
【０００３】
このような従来の先行車両認識装置は、ビデオカメラ等を用いて、自車両の前方画像を撮像し、撮像した画像に画像処理を施すことにより画像内の車線識別線（白線）を検出して自車走行領域を特定する。
【０００４】
更に、特定した自車走行領域における道路面の画面上下方向の濃度値分布を求め、求めた道路面の濃度値と、予め設定したしきい値とを比較して、しきい値以上に暗い濃度値の画素で構成される領域を先行車両の下影領域として検出することにより、先行車両であるか否かの特定を行っていた。
【０００５】
このような従来の先行車両認識装置では、先行車両の特徴である車体下の影領域を前方画像内で検出することにより、前方画像内の先行車両候補の位置を探索し、その後、先行車両候補が実際に車両であるか否かを確認することにより、正確に先行車両の存在を認識していた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
従来の先行車両認識装置では、先行車両以外の影が自車両前方に単独で存在する場合には、仮に先行車両の影であると誤検出しても、その後の先行車両の形状検出処理等の手法により、先行車両でないことが容易に判定することができる。
【０００７】
しかしながら、実際の自車両前方の走行路面上には、先行車両の影のみならず、光環境によっては隣接車線を走行する大型車の影や、道路に隣接するビル等の路側構造物の影も存在する場合がある。
【０００８】
このような場合、路側構造物や隣接車線を走行する車両による大きな影と、検出対象である先行車両の影とが一体化して自車両前方に存在する状況が発生すると、濃度値が上記しきい値よりも暗い領域が広くなって、先行車両であるか否かを特定するための形状検出処理等を行う領域が広くなり、広い先行車影領域から先行車両の位置を特定することが困難となる。したがって、従来の先行車両認識装置では、自車両の前方に先行車両による影と他の物体による影とが一体化した場合などには、先行車両の検出安定性が損なわれたり、先行車両の誤検出が発生するという問題点があった。
【０００９】
そこで、本発明は、上述した実情に鑑みて提案されたものであり、自車両の前方に先行車両外の影が存在する場合であっても、先行車両を精度高く検出することができる先行車両認識装置を提供するものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
請求項１に係る発明では、上述の課題を解決するために、自車両の前方を撮像する撮像手段と、上記撮像手段により撮像された前方画像から自車両の走行車線領域を検出する走行車線検出手段と、上記走行車線検出手段により検出された走行車線領域の上下方向の濃度値分布を検出する濃度値分布検出手段と、上記濃度値分布検出手段により検出された濃度値分布と所定値とを比較して、濃度値が所定値よりも小さい領域を、上記走行車線領域における先行車影を含む影を示す先行車影の候補領域である先行車影候補領域として検出する先行車影候補領域検出手段と、上記先行車影候補領域の濃度値ごとの画素数の分布を算出し、累積画素数で濃度値の小さい方から所定範囲の濃度値を算出して実質的な最小濃度値を求め、求めた最小濃度値より所定幅だけ大きい濃度値を先行車影を特定するためのしきい値とし、上記最小濃度値からしきい値までに含まれる画素を、上記先行車影候補領域に含まれる先行車影領域として特定する先行車影領域特定手段と、上記先行車影領域特定手段により特定された先行車影領域に基づいて先行車両形状を検出する先行車両検出手段とを備えることを特徴とする。
【００１４】
請求項２に係る発明では、請求項１記載の発明であって、上記先行車影候補領域検出手段は、上記走行車線領域のうち先行車両検出方向における所定範囲の濃度値分布を用いて、先行車両検出方向に対する線形近似式を求め、求めた線形近似式に対してしきい値以上に濃度値が小さい画素を先行車影候補領域とすることを特徴とする。
【００１５】
請求項３に係る発明では、請求項２記載の発明であって、上記しきい値は、先行車影を含む影と、当該影以外の走行車線領域とを濃度値により区別可能な値に設定されていることを特徴とする。
【００１６】
請求項４に係る発明では、請求項１記載の発明であって、上記濃度値分布検出手段は、前方画像の最下点（Ｙ＝０）から画像上方に向かって先行車両や他の物体の影を含まない程度の所定値（Ｙ＝Ｙ０）までの濃度値分布を検出し、上記先行車影候補領域検出手段は、上記濃度値分布検出手段で検出された濃度値分布を近似し、
近似式Ｄ＝αＹ＋β
を得て、先行車影候補領域を検出することを特徴とする。
【００１７】
請求項５に係る発明では、請求項１記載の発明であって、上記濃度値分布検出手段は、前方画像の最下点（Ｙ＝０）から画像上方に向かって先行車両や他の物体の影を含まない程度の所定値（Ｙ＝Ｙ０）までの濃度値分布を検出し、上記先行車影候補領域検出手段は、上記濃度値分布検出手段で検出された濃度値分布を近似して近似式Ｄを得て、近似式Ｄに対して所定値γ以上濃度値が小さい画素を求めるための
近似式Ｄ＝αＹ＋β−γ
を用いて先行車影候補領域を検出することを特徴とする。
【００１８】
請求項６に係る発明では、請求項１記載の発明であって、上記濃度値分布検出手段は、前方画像の最下点（Ｙ＝０）から画像上方に向かって先行車両や他の物体の影を含まない程度の所定値（Ｙ＝Ｙ０）までの濃度値分布を検出し、上記先行車影候補領域検出手段は、上記濃度値分布検出手段で検出された濃度値分布に基づいて画素群の濃度値のばらつきを示す標準偏差σを求めると共に、上記濃度値分布検出手段で検出された濃度値分布を近似して近似式Ｄを得て、近似式Ｄに対して所定値γ以上濃度値が小さい画素を求めるための所定値γの値を
γ＝３σ
とし、
近似式Ｄ＝αＹ＋β−γ
を用いて先行車影候補領域を検出することを特徴とする。
【００１９】
【発明の効果】
請求項１に係る発明によれば、走行車線領域内に先行車影以外の影が存在したり、先行車影と他の影とが一体化した場合であっても、先行車影のみを分離して検出することができ、先行車影を安定して検出することができ、先行車両を精度高く検出することができる。また、請求項１に係る発明によれば、先行車影候補領域の濃度値ごとの画素数の分布を算出し、累積画素数で濃度値の小さい方から所定範囲の濃度値を算出して実質的な最小濃度値を求め、求めた最小濃度値より所定幅だけ大きい濃度値を先行車影を特定するためのしきい値とし、最小濃度値からしきい値までに含まれる画素を先行車影領域として特定するので、しきい値を適切に設定することにより、先行車影候補領域から濃度値が所定範囲の領域を特定した先行車影領域を特定することができる。
【００２３】
請求項２に係る発明によれば、走行車線領域のうち先行車両検出方向における所定範囲の濃度値分布を用いて、先行車両検出方向に対する線形近似式を求め、求めた線形近似式に対してしきい値以上に濃度値が小さい画素を先行車影候補領域とすることができる。
【００２４】
請求項３に係る発明によれば、しきい値を、先行車影を含む影と、当該影以外の走行車線領域とを濃度値により区別可能な値に設定したので、確実に先行車影を含む先行車影候補領域を特定することができる。
【００２５】
請求項４に係る発明によれば、濃度値分布検出手段により前方画像の最下点（Ｙ＝０）から画像上方に向かって先行車両や他の物体の影を含まない程度の所定値（Ｙ＝Ｙ０）までの濃度値分布を検出し、先行車影候補領域検出手段により、濃濃度値分布を近似し、
近似式Ｄ＝αＹ＋β
を得て先行車影候補領域の検出を実現することができる。
【００２６】
請求項５に係る発明によれば、濃度値分布検出手段により、前方画像の最下点（Ｙ＝０）から画像上方に向かって先行車両や他の物体の影を含まない程度の所定値（Ｙ＝Ｙ０）までの濃度値分布を検出し、先行車影候補領域検出手段により濃度値分布を近似して近似式Ｄを得て、近似式Ｄに対して所定値γ以上濃度値が小さい画素を求めるための
近似式Ｄ＝αＹ＋β−γ
を用いて、線形近似式に対してしきい値以上に濃度値が小さい画素を先行車影候補領域とすることができる。
【００２７】
請求項６に係る発明によれば、濃度値分布検出手段により、前方画像の最下点（Ｙ＝０）から画像上方に向かって先行車両や他の物体の影を含まない程度の所定値（Ｙ＝Ｙ０）までの濃度値分布を検出し、先行車影候補領域検出手段により、濃度値分布に基づいて画素群の濃度値のばらつきを示す標準偏差σを求めると共に、濃度値分布検出手段で検出された濃度値分布を近似して近似式Ｄを得て、近似式Ｄに対して所定値γ以上濃度値が小さい画素を求めるための所定値γの値を
γ＝３σ
とし、
近似式Ｄ＝αＹ＋β−γ
を用いて先行車影候補領域を検出するので、先行車両が走行する路面の光環境状態が変化した場合であっても、先行車影候補領域の検出精度を向上させることができる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００２９】
本発明は、例えば図１に示すように構成された先行車両認識システムに適用される。
【００３０】
［第１実施形態に係る先行車両認識システムの構成］
この先行車両認識システムは、図１及び図２に示すように、自車両１のフロントウインドウ２上部に取り付けられた小型の画像入力装置（撮像手段）１１と、自車両の内部に設置された画像処理装置１２とを備える。
【００３１】
画像入力装置１１は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラやＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor ）カメラ等が使用可能であり、自車両１の前方道路の状況を撮像することにより前方画像を所定期間毎に生成し、画像処理装置１２に連続的に出力する。
【００３２】
画像処理装置１２は、画像入力装置１１からの前方画像を入力する走行車線検出部（走行車線検出手段）２１、走行車線濃度値分布出力部（濃度値分布検出手段）２２、先行車影候補領域検出部（先行車影候補領域検出手段）２３、先行車影領域特定部（先行車影領域特定手段）２４、先行車検出部（先行車両検出手段）２５、車間距離出力部２６を備える。
【００３３】
走行車線検出部２１は、画像入力装置１１からの前方画像に対してフィルタ処理や画像認識処理を施し、自車両１が走行する走行車線領域を検出する。この走行車線検出部２１は、検出した走行車線領域を走行車線濃度値分布出力部２２に出力する。
【００３４】
走行車線濃度値分布出力部２２は、走行車線検出部２１からの走行車線領域における画像内上下方向の濃度値分布を検出し、検出した濃度値分布を先行車影候補領域検出部２３に出力する。
【００３５】
先行車影候補領域検出部２３は、走行車線濃度値分布出力部２２から走行車線領域における濃度値分布に基づいて、先行車両の下影部分（以下、先行車影と呼ぶ。）を示す先行車影領域の候補となる先行車影候補領域を検出し、先行車影領域特定部２４に出力する。
【００３６】
先行車影領域特定部２４は、先行車影候補領域検出部２３からの先行車影候補領域から、先行車影として正しい領域のみを限定した先行車影領域を特定し、先行車影領域を先行車検出部２５に出力する。
【００３７】
先行車検出部２５は、先行車影領域特定部２４により特定された先行車影領域に基づいて先行車形状を検出して、先行車形状を車間距離出力部２６に出力する。
【００３８】
車間距離出力部２６は、先行車検出部２５により検出された先行車形状に基づいて、自車両１から先行車両までの車間距離を求めて出力する。この車間距離出力部２６は、例えば自車両１と先行車両との車間距離が短く接近度合いが大きい場合に運転者に注意を促す接近報知システムや、アクセルやブレーキを操作して車間距離を走行車速に応じた適切な値に自動的に保持するアダプティブクルーズコントロール（ＡＣＣ）システム等に出力する。
【００３９】
［先行車両認識システムによる車間距離出力処理］
つぎに、上述した先行車両認識システムにより先行車両を検出して自車両１と先行車両との車間距離を出力するときの処理手順を図３のフローチャートを参照して説明する。
【００４０】
先行車両認識システムは、自車両１が走行開始したことに応じて、自車線内における前方の車間距離を取得するために、ステップＳ１以降の処理を開始する。この先行車両認識システムは、以下に説明するステップＳ１〜ステップＳ９の車間距離出力処理を、例えば所定期間毎に繰り返し行うことにより、自車両１と先行車両との車間距離を所定期間毎に出力する。
【００４１】
ステップＳ１において、画像入力装置１１により自車両１の前方を撮像して前方画像を生成し、画像処理装置１２の走行車線検出部２１により前方画像を入力してステップＳ２に処理を進める。
【００４２】
ステップＳ２において、走行車線検出部２１により、ステップＳ１で入力した前方画像内で、自車両１が走行している車線領域を示す走行車線領域を検出する。このとき、走行車線検出部２１は、例えば車線逸脱防止制御（レーンキープアシスト制御）等を目的として行われる既知の手法を行うことにより、車線識別線（白線）を前方画像から検出して、自車両１の走行車線領域を検出する。すなわち、図４に示すように、２つの白線３１を検出し、前方画像のうち、２つの白線３１で囲まれる領域を走行車線領域３２として検出する。
【００４３】
また、このステップＳ２では、走行車線検出部２１により、前方画像内で自車両１が走行している道路の消失点を示す道路消失点の座標（Ｘｖｐ，Ｙｖｐ）を求める。具体的には、白線３１を延長し、前方画像内での交点を道路消失点とする。この道路消失点は、前方画像内の無限遠方において白線３１が収束する点であり、そのＹ座標値（前方画像内上下位置）は水平線の高さを示している。この道路消失点は後段の車間距離を求めるのに使用される。
【００４４】
次のステップＳ３において、走行車線濃度値分布出力部２２により、図５に示すように、ステップＳ２で検出した走行車線領域３２における路面の濃度値分布を画像上下方向（Ｙ方向）について検出する。具体的には、走行車線領域３２に含まれる画素について、同じＹ座標を有する画素の濃度値の平均値を求めることにより、各Ｙ座標ごとにおける走行車線領域３２の濃度値を求める。
【００４５】
走行車線領域３２に影や先行車両等が含まれない場合には、前方画像内上方（道路遠方、Ｙ座標値が大きい）ほど明るい（高い）濃度値を示すことが知られており、濃度値がＹ座標値に略比例する。
【００４６】
このため、例えば前方画像の最下点（Ｙ＝０）から所定値（Ｙ＝Ｙ０）までの濃度値分布のみを求め、最小二乗法等の手法により、Ｙ座標に対する濃度分布線形近似式を得ることで濃度値分布を得ることができる。濃度分布近似式Ｄは、例えば下記式１に示すように、
Ｄ＝αＹ＋β  （式１）
で表現され、Ｙ座標値が０〜Ｙ０（Ｙ＝｛０，Ｙ０｝）の領域の濃度値分布より、α、βを同定する。所定値Ｙ０の値は、自車両１の前方に存在する先行車両や他の物体等の影を含まない程度の値に設定する。
【００４７】
また、所定値Ｙ０の値は、大きい方が濃度分布近似式Ｄの精度向上を実現することができるが、大きくするほど先行車両や他の物体の影の影響等を受けやすくなると共に、濃度分布近似式Ｄを求めるための計算所要時間が大きくなるので、これらのことを考慮して適切な値に設定することが望ましい。
【００４８】
更に、前回の車間距離出力処理の車間距離の検出結果から、自車両１と先行車両との距離が至近距離となっている場合、すなわち所定値Ｙ０以下の領域に先行車両が存在する場合には、車間距離に応じて所定値Ｙ０の値を変更することで所定値Ｙ０の値を小さくしても良く、以前に計算した濃度値分布近似式Ｄを記憶しておいてそのまま使用する処理をしても良い。これにより、所定値Ｙ０以下の領域に先行車両や他の物体が存在することによる濃度値分布の誤検出等の不具合を防止することができる。
【００４９】
次のステップＳ４において、先行車影候補領域検出部２３により、走行車線領域３２から先行車両の影候補を示す先行車影候補領域３３を検出する。このとき、先行車影候補領域検出部２３は、ステップＳ３で求めた濃度分布近似式Ｄで示される走行車線領域３２の濃度分布よりも画素値が所定値以上小さい（暗い）領域を検出することにより、先行車両の先行車影候補領域３３を検出する。
【００５０】
具体的には、ステップＳ４で検出した走行車線領域３２の中で、上記式１で求めた濃度分布近似式Ｄに対して、所定値γ以上濃度値が小さい画素を求める。すなわち、図６に示すような先行車影候補領域３３を検出するためのしきい値Ｅを、下記式２に示すように、
Ｅ＝αＹ＋β−γ      （式２）
で表現される式で決定し、走行車線領域３２内の各画素の中で、濃度値がしきい値Ｅ以下となる領域を検出して、先行車影候補領域３３を特定する。
【００５１】
ここで、上記式２のしきい値Ｅは先行車影を含む影と、当該影以外の走行車線領域３２とを濃度値により区別可能な値に設定し、確実に先行車両を含む先行車影候補領域を検出可能な値とする。また、しきい値Ｅを決定するパラメータγの値は、チューニング等で定めた一定値としても良い。
【００５２】
また、ステップＳ３において走行車線領域３２の濃度値分布を検出する際に、略同時に走行車線領域３２を構成する画素群の濃度値のばらつきを示す標準偏差を求め、標準偏差値に応じてパラメータγを可変としても良い。このように標準偏差値に応じてしきい値Ｅを変化させるときには、下記式３に示すように、
γ＝３σ      （式３）
で表現されるパラメータγを用いてしきい値Ｅを決定する。ここで、σは、ステップＳ３で濃度値分布を検出する際に、同時に求めたＹ＝｛０，Ｙ０｝の領域の路面濃度値の標準偏差である。これにより、路面の光環境状態が変化した場合に対して、適切なしきい値Ｅを設定することができ、先行車影候補領域３３の検出精度を向上させる。
【００５３】
次のステップＳ５において、先行車影領域特定部２４により、ステップＳ４で検出した先行車影候補領域３３から、路側に存在するビル等の構造物や隣接車線を走行する車両等による、所謂ノイズとなる影の成分を除去し、先行車両による影を示す先行車影領域を正確に特定する処理を行う。
【００５４】
ここで、先行車両の車体の直下に生じる影と、路側構造物や隣接車線走行車等による走行車線領域３２内の影（ノイズ）との大きな違いは、影を生じせしめる物体と路面との距離であり、先行車両の車体下の影が車体からすぐ近くの路面に発生するのに対して、ノイズとなる影は影の発生原因となる物体から数メートル離れている。従って、先行車両の車体下の影は、空全体や周辺物体からの反射等による環境光の影響を受けにくいのに対し、ノイズとなる影は環境光の影響を受けやすい。すなわち、影の特徴として、先行車両の車体下に発生する影は相対的に暗く（濃度値が小さく）、ノイズとなる影は相対的に明るく（濃度値が大きく）なる。
【００５５】
ステップＳ５において先行車影領域特定部２４は、上述の特徴を利用し、先ず第１処理として、図７に示すように、先行車影候補領域３３の濃度値ごとの画素数の分布（ヒストグラム）を算出する。
【００５６】
次の第２処理として、先行車影領域特定部２４は、画素値のランダムなノイズ成分を除去するために、図８に示す累積画素数で濃度値の小さい方から５％（所定範囲）となる濃度値Ｄ５％を算出する。この濃度値Ｄ５％は、先行車両の影による実質的な最小濃度値Ｄｍｉｎとして使用する。
【００５７】
次の第３処理として、先行車影領域特定部２４は、求めた最小濃度値Ｄｍｉｎより所定幅Ｄ０だけ大きい濃度値を、先行車影を特定するためのしきい値Ｄｔｈとする。このとき、先行車影領域特定部２４は、しきい値Ｄｔｈを、下記式４に示すように、
Ｄｔｈ＝Ｄｍｉｎ＋Ｄ０      （式４）
で表現される計算式により求める。ここで、上記所定幅Ｄ０は、チューニング等で設定した一定値としても良い。
【００５８】
次の第４処理として、先行車影領域特定部２４は、先行車影候補領域３３の中で、上記実質的な最小濃度値Ｄｍｉｎ以上であってしきい値Ｄｔｈ以下の濃度値である画素を全て検出する。
【００５９】
このように、ステップＳ５において第１処理〜第４処理を行うことにより、先行車影候補領域３３から濃度値が所定範囲（Ｄｍｉｎ〜Ｄｔｈ）の領域を特定した先行車影領域を特定する。
【００６０】
ここで、先行車影候補領域３３に先行車影以外のノイズを含む場合には、図９のヒストグラムに示すように、しきい値Ｄｔｈより高い濃度値（明るい）の画素数が多くなる。一方、先行車影候補領域３３に先行車影以外のノイズをほとんど含まない場合には、図１０のヒストグラムに示すように、しきい値Ｄｔｈより高い濃度値（明るい）の画素数が図９に示す場合と比較して少なくなる。これにより、第２処理で最小濃度値Ｄｍｉｎを求め、第３処理で最小濃度値Ｄｍｉｎから所定幅Ｄ０の画素を先行車影領域とするしきい値Ｄｔｈを設定することにより、ノイズの有無に拘わらず先行車影領域を正確に特定することができる。
【００６１】
次のステップＳ６において、先行車検出部２５により、ステップＳ５で特定された先行車影領域から、先行車両の形状を検出する。先行車検出部２５は、先行車影位置を前方画像内で正確に特定するために、図１１に示すように、先行車影による水平方向エッジを検出する。
【００６２】
このとき、先行車検出部２５は、先ず、先行車影領域を含む微小ウインドウ（エッジ検出ウインドウ）４１を設定し、エッジ検出ウインドウ４１内で水平方向エッジを検出するためのフィルタ処理を施す。先行車検出部２５は、例えば下記式５で示されるような垂直ソーベル演算子を用いたフィルタ処理を施すことにより、前方画像内で水平なエッジ成分を抽出する。
【００６３】
【数１】
0003812384.tif 000002
上記式５では、エッジ検出ウインドウ４１において、任意の３×３の微小画素群を選択して、垂直ソーベル演算子で示される係数と画素値（濃度値）とを乗算して得られる値に応じて垂直ソーベル演算子を適用した位置が水平方向エッジであるか否かの判定をする。具体的には前方画像の上方から下方へ明るく変化している水平方向エッジ４２の場合には、垂直ソーベル演算子により得られる値が負となる。
【００６４】
先行車影領域による水平方向エッジ４２は、先行車両の真下が最も暗く、画像内の下方に向かって明るくなるため、フィルタ処理後、負の値で絶対値が最も大きくなるＹ座標値を求め、その座標値Ｙｓを先行車影位置とする。
【００６５】
次いで、先行車両であることを特定するために、図１２に示すように、車両左右端の垂直方向エッジを検出するためのエッジ検出ウインドウ４３を設定する。このエッジ検出ウインドウ４３は、求めた先行車影位置Ｙｓのやや上方に、その幅を先行車影領域の幅をやや上回る程度の値にし、高さを先行車影位置Ｙｓの値に応じて決定する。
【００６６】
次いで、設定したエッジ検出ウインドウ４３内で、２つの垂直方向エッジ４４を検出する。このとき、先行車検出部２５は、エッジ検出ウインドウ４３内で垂直方向エッジを検出するためのフィルタ処理を施す。先行車検出部２５は、例えば下記式６で示されるような水平ソーベル演算子を用いたフィルタ処理を施すことにより、前方画像内で垂直なエッジ成分を抽出する。
【００６７】
【数２】
0003812384.tif 000003
前方画像左方から右方へ暗くなるように変化している垂直エッジ部分においてフィルタ処理を行うことにより、式６で示される水平ソーベル演算子を用いて得られる値が負の値になり、前方画像の右方から左方へ明るくなるように変化している垂直エッジ部分においてフィルタ処理を行うことにより、水平ソーベル演算子を用いて得られる値が正の値になる。
【００６８】
このような方向で水平ソーベル演算子を適用してエッジ検出をすることにより、垂直方向エッジを１組検出した場合、垂直方向エッジのペアが検出されたとして先行車両を特定する。検出された垂直方向エッジの間隔は、先行車両の前方画像上の車幅を意味するため、車間距離と垂直方向エッジの幅とを考慮して、検出した先行車両の車幅を推定する。そして、推定した車幅が例えば１ｍ〜３ｍ程度の所定範囲内に含まれない場合には、誤検出であることを認識し、推定した車幅が例えば１ｍ〜３ｍ程度の所定範囲内に含まれる場合には先行車両が検出できたことを認識する。
【００６９】
次のステップＳ７において、先行車検出部２５により、上述した処理を行うことで、先行車両が検出できたか否かの判定をする。先行車両が検出できたときにはステップＳ８に処理を進める。
【００７０】
一方、ステップＳ５の処理により先行車影が特定できなかった場合、或いはステップＳ６で１組の垂直方向エッジが検出できなかった場合等には、先行車両が検出できなかったと判定して今回の車間距離検出処理を終了して、次回の車間距離検出処理を行うためにステップＳ１に処理を戻す。
【００７１】
ステップＳ８において、ステップＳ２で求めた道路消失点座標と、ステップＳ６で求めた先行車影のＹ座標値とから、ステップＳ７で検出したと判定した先行車両と自車両１との車間距離Ｌを、下記式７に示すように算出する。
【００７２】
Ｌ＝ｆ・Ｈｃ／（Ｙｖｐ−Ｙｓ）        （式７）
上記式７において、ｆは焦点距離であり、Ｈｃは画像入力装置１１を構成するカメラ機構の取り付け高さである。
【００７３】
次のステップＳ９において、車間距離出力部２６により、ステップＳ８で求めた車間距離を接近報知システムやアダプティブクルーズコントロールに出力し、次回の車間距離検出処理を行うためにステップＳ１に処理を戻す。
【００７４】
［実施形態の効果］
以上、詳細に説明したように、本発明を適用した先行車両認識システムによれば、走行車線領域３２内の上下方向の濃度値分布を検出して先行車影候補領域３３を検出し、先行車影が他の影よりも暗いことを利用し、先行車影候補領域３３から濃度値が所定範囲の領域を先行車影領域として特定して先行車両形状を検出するので、走行車線領域３２内に先行車影以外の影が存在したり、先行車影と他の影とが一体化した場合であっても、先行車影のみを分離して検出することができ、先行車影を安定して検出することができ、先行車両を精度高く検出することができる。
【００７５】
また、この先行車両認識システムによれば、先行車影候補領域３３の濃度分布から最小濃度値Ｄｍｉｎを求め、最小濃度値Ｄｍｉｎから所定幅Ｄ０の領域を先行車影領域として特定することができ、走行車線領域３２内に含まれる先行車影領域以外の影のノイズの影響によらず安定して先行車影を検出することができる。
【００７６】
なお、上述の実施の形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施の形態以外であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能であることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した先行車両認識システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明を適用した先行車両認識システムの構成を示す外観構成図である。
【図３】本発明を適用した先行車両認識システムによる車間距離検出処理の所定手順を示すフローチャートである。
【図４】２つの白線を検出して、白線と自車両とで囲まれる領域を走行車線領域として検出することを説明するための図である。
【図５】走行車線領域の濃度値分布から濃度分布近似式を求めることを説明するための図である。
【図６】濃度分布近似式に対するしきい値を設定して先行車影候補領域を求めることを説明するための図である。
【図７】走行車線領域に先行車影及び他の物体による影を含む場合における濃度値と画素数との関係を示す図である。
【図８】走行車線領域に先行車影及び他の物体による影を含む場合における濃度値と累積頻度との関係を示す図である。
【図９】走行車線領域に先行車影及び他の物体による影を含む場合における濃度値と画素数との関係を示す図であり、しきい値より高い濃度値の画素数が多くなることを示す図である。
【図１０】走行車線領域に他の物体による影を含まない場合における濃度値と画素数との関係を示す図であり、しきい値より高い濃度値の画素数が少なくなることを示す図である。
【図１１】エッジ検出ウインドウを設定して水平方向エッジを求める処理について説明するための図である。
【図１２】エッジ検出ウインドウを設定して垂直方向エッジを求める処理について説明するための図である。
【符号の説明】
１  自車両
２  フロントウインドウ
１１  画像入力装置
１２  画像処理装置
２１  走行車線検出部
２２  走行車線濃度値分布出力部
２３  先行車影候補領域検出部
２４  先行車影領域特定部
２５  先行車検出部
２６  車間距離出力部
３１  白線
３２  走行車線領域
３３  先行車影候補領域
４１，４３  エッジ検出ウインドウ
４２  水平方向エッジ
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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