(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの撮像手段と、
前記撮像手段から得られ、複数のウィンドウに分割した画像から、自車両の直前を撮像した該撮像画像の中央下方部分にある複数のウィンドウの輝度値を取得し、該取得した複数の輝度値から路面上の標識を含むウィンドウの輝度値を取り除き、残った輝度値に基づいて、該自車両が走行している道路の輝度値を表す基準輝度値を抽出する手段と、
前記複数のウィンドウのうち、少なくとも１つの他のウィンドウの輝度値を前記基準輝度値と比較し、該比較の結果が所定範囲内にあれば、該他のウィンドウの画像領域を道路領域と判定する判定手段と、を備える、
道路領域判定装置。
【請求項２】
前記判定手段において、あるウィンドウについての前記比較が所定範囲内にないとき、該あるウィンドウの計測距離および道路領域と判定された前記他のウィンドウの計測距離に基づいて、該あるウィンドウの画像領域が道路上の標識領域かどうか判断する、
請求項１に記載の道路領域判定装置。
【請求項３】
前記判定手段で道路領域と新たに判定された前記他のウィンドウの輝度値を新たな基準輝度値とする基準輝度値変更手段を備える、
請求項１から２のいずれかに記載の道路領域判定装置。
【請求項４】
前記撮像手段を少なくとも２つ有して、所定の間隔をおいて配置し、該少なくとも２つの撮像手段で得られる少なくとも２つの画像に基づいて対象物までの距離を計測する計測手段を備え、
前記判定された道路領域に基づいて道路上の物体を検出し、前記計測手段により該物体までの距離を計測するようにした、
請求項１から３のいずれかに記載の道路領域判定装置。
【請求項５】
前記ウィンドウが少なくとも１つの画素から構成される、
請求項１から４のいずれかに記載の道路領域判定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、自動車などの車両に搭載されたカメラによる撮像手段を用いて、道路領域を検出する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、車両走行の安全性を向上させるため、自車両の前方にある対象物までの距離や大きさを判断し、これに応じて車両を適切に制御する装置が提案されている。
【０００３】
２つの受光素子からなる光学式距離計測装置を使用し、距離検出された被写体が物体か道路領域（路面上の文字／白線を含む）かを判断する手法に関連するものとして、特開平７−２２５１２６号公報には、車両前方の物体を正しく認識することができる路上物体認識装置が記載されている。この装置は、車両の走行路面上を撮像するステレオカメラを備え、カメラで得られた画像を複数のウィンドウに分割して、ウィンドウごとに被写体までの距離を算出する。この被写体までの距離と、ウィンドウの行レンジごとに決まる基準距離とを比較して車両前方の物体を認識する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
特開平７−２２５１２６号公報のものでは、路面が自車両の前に水平に存在しているものとして、カメラで撮像した被写体が物体か道路領域かの判断を行うので、自車両がピッチングやローリングで傾いたり、自車両の前方が坂道やバンクになっている場合は、路面上の物体を道路領域と間違えて判断したり、道路領域を物体と間違えて判断することがある。
【０００５】
そこでこの発明は、自車両がピッチングやローリングで傾いたり、走行路面が坂道やバンクでも、物体と道路とを間違えることなく道路領域を検出することのできる装置を提供することを目的とする。さらに、この発明は、検出された道路領域に基づいて、道路上の物体（他車両や障害物を含む）を検出する装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するため、請求項１の発明の道路領域判定装置は、少なくとも１つの撮像手段と、前記撮像手段から得られ、複数のウィンドウに分割した画像から、自車両の直前の画像領域を含む複数のウィンドウの輝度値を取得し、該複数の輝度値に基づいて基準輝度値を抽出する抽出手段と、少なくとも１つの他のウィンドウの輝度値を前記基準輝度値と比較し、所定範囲内にあれば、該他のウィンドウの画像領域を道路領域と判定する判定手段とを備える。
【０００７】
この発明によると、路面の位置ではなく路面自体を検出するので、自車両がピッチングやローリングで傾いたり自車両の前方が坂道またはバンクであっても物体と道路とを間違えることなく道路領域を判定することができる。
【０００８】
また、請求項２の発明は、請求項１の道路領域判定装置において、前記判定手段で道路領域と新たに判定された前記他のウィンドウの輝度値を、新たな基準輝度値とする基準輝度値変更手段を備える。
【０００９】
請求項２の発明によると、より近傍にある道路領域の輝度値と輝度値の比較を行うことができるので、より精密に道路領域を判定することができる。
【００１０】
また、請求項３の発明は、請求項１または請求項２の道路領域判定装置において、前記撮像手段を少なくとも２つ有して、所定の間隔をおいて配置し、該少なくとも２つの撮像手段で得られる少なくとも２つの画像に基づいて対象物までの距離を計測する計測手段を備え、前記判定された道路領域に基づいて道路上の物体を検出し、前記計測手段により該物体までの距離を計測する。
【００１１】
請求項３の発明によると、検出された道路領域に基づいて、道路上の他車両や障害物を検出することができる。
【００１２】
また、請求項４の発明は、請求項１から請求項３の道路領域判定装置において、前記判定手段において、あるウィンドウについての前記比較が所定範囲内にないとき、該あるウィンドウの計測距離および道路領域と判定された他のウィンドウの計測距離に基づいて、該あるウィンドウの画像領域が道路上の標識領域かどうか判断する。
【００１３】
請求項４の発明によると、路面上の標識領域を正確に抽出して認識することができる。
【００１４】
また、請求項５の発明は、請求項１から請求項４の道路領域判定装置において、ウィンドウが少なくとも１つの画素から構成される。
【００１５】
請求項５の発明によると、画像の画素単位から道路領域が判定されるので、より精密に道路領域を判定することができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
次に図面を参照してこの発明の実施の形態を説明する。図１は、この発明の一実施例の道路領域判定装置の全体的なブロック図である。図２は、この実施例で用いる三角計測法による距離の計測原理を説明する図である。まず図２を参照して１対の撮像装置を用いた距離の測定方法を説明する。
【００１７】
一対の撮像装置の一方を構成するラインセンサ２１およびレンズ２３は、他方の撮像装置を構成するラインセンサ２２およびレンズ２４と所定の間隔すなわち基線長Ｂだけ左右方向または上下方向に間隔をおいて配置されている。ラインセンサ２１および２２は、典型的には１次元のＣＣＤであり、直線的に配列されたフォトセンサのアレイであってもよい。夜間の使用を考慮すると赤外線を用いた撮像装置にするのがよい。この場合、レンズ２３、２４の前に赤外線透過性のフィルタを置き、赤外線の光源を用いて一定の周期で対象物２０を照射し、対象物２０から反射する赤外線をラインセンサ２１、２２が感知するようにするのがよい。
【００１８】
ラインセンサ２１、２２は、それぞれレンズ２３、２４の焦点距離ｆに配置されている。レンズ２３、２４のある平面から距離ａにある対象物の像が、ラインセンサ２１ではレンズ２３の光軸からＸ１ずれた位置に形成され、ラインセンサ２２ではレンズ２４の光軸からＸ２だけずれた位置に形成されるとすると、レンズ２３、２４の面から対象物２０までの距離ａは、三角計測法の原理により、ａ＝Ｂ・ｆ／（Ｘ１＋Ｘ２）で求められる。
【００１９】
この実施例では画像はデジタル化されるので、距離（Ｘ１＋Ｘ２）は、ディジタル的に算出される。ラインセンサ２１および２２で得られる画像の片方または両方をシフトさせながら両画像のそれぞれ対応する画素の輝度を示すディジタル値の差の絶対値の総和を求め、これを相関値とする。相関値が最小値になるときの画像のシフト量が両画像の間の位置ずれ、すなわち（Ｘ１＋Ｘ２）を示す。観念的には図２に示すようにラインセンサ２１および２２から得られる２つの画像を重なり合わせるために２つの画像を相対的に移動させねばならない距離が（Ｘ１＋Ｘ２）である。
【００２０】
ここでは、簡単のため撮像装置が１次元のラインセンサ２１、２２であるものとして説明したが、以下に述べるようにこの発明の一実施例では２次元のＣＣＤまたは２次元のフォトセンサ・アレイを撮像装置として使用する。この場合、２つの撮像装置から得られる２次元の画像を相対的にシフトさせて上述したのと同様の相関計算を行い、相関値が最小となるときのシフト量を求めると、このシフト量が（Ｘ１＋Ｘ２）に相当する。
【００２１】
図１の撮像手段３は、図２のレンズ２３およびラインセンサ２１からなる一方の撮像手段に対応し、撮像手段３’は、図２のレンズ２４およびラインセンサ２２からなる他方の撮像手段に対応する。この実施例では、図３の（ｂ）に示すように撮像領域を複数のウィンドウ（小領域）Ｗ11、Ｗ12、・・・に分割し、ウィンドウごとに距離の計測を行うので、対象物全体の２次元の画像が必要になる。このため撮像手段３、３’は、２次元のＣＣＤアレイまたは２次元のフォトセンサ・アレイで構成される。
【００２２】
図３の（ａ）は、撮像手段３または３’により自車両の前方を走行する他車両を撮像した画像の例を示し、図３の（ｂ）は、図３の（ａ）の画像を概念的に複数のウィンドウに分割したものを示す。図３の（ｂ）は、縦方向に行および横方向に列をとり、簡単のため１０行×１５列のウィンドウに分割して示す。それぞれのウィンドウには番号が付されており、例えばＷ12は、１行２列にあるウィンドウを示す。
【００２３】
撮像手段３、３’で撮像された対象物の画像はアナログ・デジタル変換器（Ａ／Ｄ変換器）４、４’でデジタルデータに変換され、画像メモリ５、５’に格納される。ウィンドウ切り出し部１３によって、ウィンドウＷ11に対応する画像部分が画像メモリ５および５’からそれぞれ切り出されて相関計算部６に送られる。相関計算部６は、切り出された２つの画像を所定の単位ずつシフトさせて前述した相関計算を行い相関値が最小になるときのシフト量を求めると、このシフト量が（Ｘ１＋Ｘ２）である。相関計算部６は、こうして求めた（Ｘ１＋Ｘ２）の値を距離計算部７に送る。
【００２４】
距離計算部７は、前述したａ＝Ｂ・ｆ／（Ｘ１＋Ｘ２）の式を用いて、ウィンドウＷ11にある対象物までの距離ａ11を求める。こうして求められた距離ａ11は、距離記憶部８に記憶される。同様の計算処理がそれぞれのウィンドウについて順次実行され、距離ａ11、ａ12、・・・が距離記憶部８に記憶される。
【００２５】
この距離の計算は、以下に述べる道路領域判定部３４および物体検出部３５が使用するのに必要なウィンドウについてのみ実行することもできる。以下、あるウィンドウについて計算された対象物までの距離を、そのウィンドウの計測距離という。
【００２６】
上の相関計算で用いる画像データは、撮像素子アレイの素子のピッチによって分解能が定まるので、フォトセンサ・アレイなど比較的ピッチの大きい受光素子を用いるときは、ピッチ間の補間計算を行って画像データの密度を高める処理を行い、こうして密度を高められた画像データについて相関計算を行うのが好ましい。
【００２７】
また、温度による撮像素子アレイの特性変化を補正するため、温度センサを撮像素子アレイ付近に配置し、温度センサから得られる温度情報に基づいて距離計算を補正するようにすることもできる。
【００２８】
次に、図１および図３を参照して、画像における道路領域の判定を説明する。前述したように、図３の（ｂ）は、１０行×１５列のウィンドウに分割されているけれども、実際には画像領域は非常に細かく分割される。より精密に道路領域を判定するため、それぞれのウィンドウを１つの画素から構成することができる。または、複数の画素が合わさって１つのウィンドウを構成してもよい。それぞれのウィンドウは、上記述べた距離を計測するのに使用されるウィンドウと同じ大きさでもよく、異なる大きさでもよい。
【００２９】
撮像手段３’から得られ、デジタルデータに変換された画像が画像メモリ５’に記憶されると、図１のウィンドウ切り出し部１３は、画像メモリ５’から、車両直前の画像領域を含む複数のウィンドウを切り出す。輝度抽出部３１は、切り出されたウィンドウから複数の輝度値を取得する。
【００３０】
車両直前の画像領域を含むウィンドウの輝度値を取得するのは、自車両直前の画像領域は道路である可能性が非常に高いからであり、複数の輝度値を取得するのは、路面上に文字／白線などの標識領域があっても、本来の道路の輝度値を取得できるようにするためである。入力画像のどのウィンドウを、自車両直前の画像領域を含む複数のウィンドウとして取得するかは、車両の大きさおよび撮像装置の車両内における位置などに応じて予め定められる。
【００３１】
次に、本来の道路の輝度値を抽出するため、取得した複数の輝度値から、路面上の標識を含むウィンドウの輝度値を取り除く。たとえば、画像の最下行のウィンドウに路面上の標識のウィンドウがいくつか含まれる場合、一般に路面上の標識の輝度は道路の輝度と非常に異なるので、この行のウィンドウの輝度値にはわずかなばらつきが生じる。したがって、この行のウィンドウの輝度値を平均し、平均値から所定値以上離れた値の輝度値を取り除くことができる。
【００３２】
または、路面上の標識の色は主に白または黄であり、道路の色と非常に異なるので、白または黄に対応する範囲の輝度値を取り除くこともできる。さらに、前回入力された画像から抽出された基準輝度値に基づいて、今回入力された画像から取得した輝度値が本来の道路の輝度値かどうか推定することもできる。
【００３３】
路面上の標識を含むウィンドウの輝度値を取り除いた後、輝度抽出部３１は、残った輝度値に基づいて基準輝度値を抽出し、輝度記憶部３２に記憶する。残った輝度値のうち１または複数の輝度値を選択して、基準輝度値として記憶することができる。または、複数の輝度値を平均した値を１つの基準輝度値として記憶することもできる。輝度値は、たとえば２５６の階調（真黒「０」から真白「２５５」の間）を持つデジタルデータとして表すことができる。
【００３４】
次に、ウィンドウ切り出し部１３は画像から他のウィンドウを切り出し、輝度抽出部３１は、そのウィンドウの輝度値を抽出する。輝度比較部３３は、抽出された輝度値と、輝度記憶部３２に格納された基準輝度値とを比較する。
【００３５】
それぞれのウィンドウが複数の画素から構成される場合には、それぞれの画素の輝度値の和の平均をとり、その平均値をウィンドウの輝度値として抽出することができる。また、輝度値を抽出して比較する処理は、上記の距離を計算する処理と並列して実行することができる。
【００３６】
道路領域判定部３４は、輝度比較部３３から受け取った比較結果に基づいて、道路領域の判定を行う。比較結果が所定範囲内にあれば、ウィンドウを道路領域と判定する。これは、道路領域は輝度が似ており、前方を走行する車両などとは輝度が異なるからである。道路領域と判定したウィンドウの輝度値は、新たな輝度値として輝度記憶部３２に記憶される。
【００３７】
図３の（ｂ）を参照して、輝度値に基づいた道路領域の判定を例を説明する。車両直前の画像領域を含むウィンドウＷA7およびＷA9（斜線で塗りつぶされたウィンドウ）がウィンドウ切り出し部１３により切り出され、輝度抽出部３１は、それぞれのウィンドウの輝度値Ｌ１およびＬ２を抽出し、基準輝度値として輝度記憶部３２に記憶する。次に、ウィンドウＷA7に隣接するウィンドウＷA6が切り出され、輝度抽出部３１はウィンドウＷA6の輝度値を抽出する。輝度比較部３３は、抽出した輝度値と基準輝度値Ｌ１とを比較する。道路領域判定部３４は、比較した結果が所定範囲内ならば（例えば、基準輝度値に対して±３の範囲を所定範囲とすることができる）、ウィンドウＷA6を道路領域と判定し、ウィンドウＷA6の輝度値を、新たな基準輝度値Ｌ３として輝度記憶部３２に記憶する。
【００３８】
次に、ウィンドウＷA6に隣接するウィンドウＷA5が切り出され、輝度抽出部３１により、ウィンドウＷA5の輝度値が抽出される。輝度比較部３３は、抽出した輝度値と基準輝度値Ｌ３とを比較する。道路領域判定部３４は、比較した結果が所定範囲内ならば、ウィンドウＷA5を道路領域と判定し、ウィンドウＷA5の輝度値を、新たな基準輝度値Ｌ４として輝度記憶部３２に記憶する。このように、画像からウィンドウが順次切り出され、ウィンドウごとに輝度値を比較して道路領域を判定する。
【００３９】
ウィンドウ切り出し部１３により切り出されるウィンドウは、基準輝度値を持つウィンドウの近傍にあるのが好ましい。具体的には、基準輝度値がウィンドウＷA6の輝度値である場合、ウィンドウＷA6と同じ行に属するウィンドウまたは隣接する行に属するウィンドウを切り出して輝度値を比較するのが好ましい。比較する２つのウィンドウの計測距離の差が大きいと、同じ道路でも輝度値が実質的に異なることがあるからである。この実施例によると、画像内の道路の輝度が、自車両からの距離に応じて変化する場合でも、正確に道路領域を検出することができる。
【００４０】
上記の実施例のように、道路領域と判定された輝度値を新たな輝度値とせずに、一番最初に車両直前の画像領域を含むウィンドウから抽出された輝度値（上記の例では、Ｌ１およびＬ２）を一定の基準輝度値とし、これに対して画像のそれぞれのウィンドウの輝度値を比較して道路領域を判定することもできる。
【００４１】
さらに、上記の実施例では、１つの撮像手段３'から得られた１つの画像に基づいて輝度値が抽出されるけれども、前述した距離計測に必要な２またはそれ以上の撮像手段で得られた２またはそれ以上の画像を用いて抽出してもよい。例えば、撮像手段３で得られた画像から基準輝度値Ｌ２を抽出し、撮像手段３’で得られた画像から基準輝度値Ｌ１を抽出することができる。
【００４２】
輝度値を比較して道路領域を判定する処理は、何らかの並列処理をするのが好ましい。例えば、ウィンドウＷA1〜ＷA6およびＷ91〜Ｗ97の輝度値を基準輝度値Ｌ１と一括して比較し、次にウィンドウＷ81〜Ｗ87の輝度値を、例えば新たな基準輝度値となったウィンドウＷ9３の輝度値と一括して比較するというように、ウィンドウを行単位で処理することができる。また、高速に処理するため、基準輝度値Ｌ１を基点として画像の左半分のウィンドウを処理し、基準輝度値Ｌ２を基点として画像の右半分のウィンドウを処理し、両者を並列に処理するのが好ましい。
【００４３】
なお、道路領域と判定された画像領域に囲まれた領域を、自動的に道路領域と判定することができる。これにより、例えば道路領域と判定された領域に囲まれた領域が、道路とは異なる輝度を持つ標識領域でも、この標識領域を道路領域と判定することができる。道路領域で囲まれた領域がどのくらいの大きさならば道路領域と判定できるかは、どのくらいの大きさの物体を検出するかに依存して定められる。
【００４４】
こうして、輝度値に基づいて路面自体を検出するので、自車両がピッチングやローリングで傾いたり坂道やバンクを走行していても道路領域を判定することができ、判定された道路領域には他の車両や障害物がないと判断することができる。
【００４５】
ここで、ウィンドウの計測距離を使用して、道路上の標識領域を正確に抽出することができる。道路領域判定部３４は、比較結果が所定範囲内にないと判断されたウィンドウの計測距離を距離記憶部８から取得し、この距離が道路までの距離かどうかを判断する。道路までの距離ならば、このウィンドウを道路上の標識領域と判定することができる。
【００４６】
ウィンドウの道路までの距離は、道路領域と判定された他のウィンドウの計測距離（すなわち、道路までの計測距離）から推定することができる。例えば、他のウィンドウが属する行に含まれるすべてのウィンドウについて、道路までの距離は同じと推定することができる。さらに、道路と判定されたウィンドウの計測距離から、ウィンドウの行ごとに道路までの距離を推定することができる。したがって、道路領域判定部３４は、ウィンドウについて実際に計測された距離と、推定された道路までの距離とを比較して、ウィンドウの画像領域が道路上の標識領域かどうか判断することができる。
【００４７】
たとえば、図３の（ｂ）に示すように、ウィンドウＷ95は路面上の文字を含む。道路領域判定部３４は、ウィンドウＷ95についての比較結果を受け取り、比較結果が所定範囲内にないので、距離記憶部８からウィンドウＷ95の計測距離を取得する。さらに、例えばウィンドウＷ95と同じ行に属し、道路領域と判定された他のウィンドウＷ93の計測距離を距離記憶部８から取得する。２つの距離を比較した結果、実質的に同じ距離なので、ウィンドウＷ95の画像領域を路面上の標識領域と判定する。このような判定を繰り返すことにより、図３の（ｂ）に示すような道路上の標識「６０」を認識することができる。
【００４８】
上記のように、計測距離を使用して道路上の標識領域を抽出して認識することができるので、例えばスピードの出しすぎや車線変更などについて運転者の注意を喚起するよう車両を制御することもできる。
【００４９】
これまで説明した道路領域の判定は、撮像手段から入力された画像の全領域について実行してもよく、または一部の領域についてのみ実行してもよい。例えば、前回入力された画像に対して、自車両の走行とともに新たに画像として入力された画像領域についてのみ実行することができる。さらに、カーナビゲーションシステムの予め設定された道路モデルを使用して、道路領域を判定することができる。このように、判定を行う画像領域を限定することで、より効率よく道路領域の判定を行うことができる。
【００５０】
道路領域が判定されたので、画像内のウィンドウは、道路領域のものと道路領域以外のものとに分類される。道路領域判定部３４は、道路領域と判定されたウィンドウから構成される道路領域を、必要に応じて画像の形で出力することができる。図３の（ｃ）はこの出力画像の例であり、検出された道路領域が塗りつぶされて表示されている。
【００５１】
物体検出部３５は、道路領域判定部３４で判定された道路領域に基づき、道路上にある物体を検出する。道路領域が判定されたので、道路領域の前方にあり、道路領域と判定されなかったウィンドウを抽出することにより、物体を検出することができる。
【００５２】
たとえば、図３の（ｃ）に示すように道路領域が判定されたので、道路領域を前方にたどり、道路領域と判定されなかったウィンドウＷ57、Ｗ58、Ｗ59を抽出する。図３の（ｂ）に示すように、これらのウィンドウは前方を走行する他の車両を含む。物体検出部３５は、これらのウィンドウの計測距離を距離記憶部８から取得する。取得した計測距離から、自車両から他車両までの距離を検出することができる。さらに、道路領域と判定されたウィンドウＷ66〜Ｗ6Aに対する物体領域のウィンドウＷ57、Ｗ58、Ｗ5９の位置から、他車両が道路の中央にあると判断することができる。
【００５３】
このように、物体検出部３５は、検出した物体までの距離に基づき前方を走行する他車両との車間距離を検出することができるので、この車間距離について運転者に警告することができる。また、道路前方に車両の走行を妨げる障害物がある場合には、アラームを鳴らして運転者に注意を喚起することもできる。
【００５４】
図４は、道路領域を判定するルーチンのフローチャートであり、ソフトウェアプログラムを使用して実行することができる。このルーチンは、一定周期で入力された画像ごとに繰り返し実行される。この例では、ウィンドウが１つの画素から構成されており、基準輝度値を持つ画素を出発点として、隣接する画素の輝度値を基準輝度値と比較する。画素が道路領域と判定されると、その画素の輝度値を新たな基準輝度値とする。
【００５５】
最初に、基準輝度値および道路領域が初期化され（ステップ４０）、画像メモリ５’に格納された画像が読み込まれる（ステップ４１）。この画像は、複数の画素に分割されている。ステップ４２に進み、入力した画像から、車両直前の画像領域を含む複数の画素の輝度値に基づいて基準輝度値を抽出し、輝度記憶部３２に記憶する。
【００５６】
ステップ４３では、基準輝度値を持つ画素を最初の探索位置とする。探索位置は、道路領域の判定が行われた画素を指す。ステップ４４では、すべての画素について道路領域が判定されたかどうか判断する。判定されていない画素が残っているならば、その画素を処理するためステップ４５に進む。
【００５７】
ステップ４５では、探索位置に隣接する画素の輝度値が基準輝度値と比較され、所定範囲内ならば、ステップ４７に進む。比較結果が所定範囲内でなければ、ステップ４６に進み、探索位置に隣接する画素の計測距離が道路までの距離かどうか判断する。例えば、探索位置の画素が道路領域と判定されていれば、この画素の計測距離と比較し、実質的に同じならば、探索位置の隣の画素の計測距離は道路までの距離と判断することができる。探索位置の隣の画素の計測距離が道路までの距離と判断されれば、ステップ４８に進む。道路までの距離と判断されなければ、ステップ４９に進み、探索位置に隣接する画素を、次の探索位置とする。
【００５８】
ステップ４７では、ステップ４５で道路領域と判定された画素の輝度値を、新たな基準輝度値とする。ステップ４５で道路領域と判定された画素は、道路上の文字／白線を含まないからである。ステップ４８では、探索位置の隣の画素を道路領域と判定する。ステップ４９に進み、探索位置に隣接する画素を、次の探索位置とする。ステップ４４で、すべての画素が道路かどうか判定されたならば、ステップ５０に進み、画像において検出された道路領域を出力する。
【００５９】
【発明の効果】
請求項１の発明によると、路面の位置ではなく路面自体を検出するので、自車両がピッチングやローリングで傾いたり自車両の前方が坂道またはバンクであっても物体と道路とを間違えることなく道路領域を判定することができる。
【００６０】
請求項２の発明によると、より近傍にある道路領域の輝度値と輝度値の比較を行うことができるので、より精密に道路領域を判定することができる。
【００６１】
請求項３の発明によると、検出された道路領域に基づいて、道路上の他車両や障害物を検出することができる。請求項４の発明によると、道路上の標識領域を正確に抽出して認識することができる。また、請求項５の発明によると、画像の画素単位から道路領域を判定するので、より精密に道路領域を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施例の全体的な構成を示すブロック図。
【図２】三角計測法による距離の計測原理を説明するための図。
【図３】この発明による、（ａ）撮像された画像、（ｂ）距離および道路領域判定のため小領域（ウィンドウ）に分割された画像、および（ｃ）出力された画像を示す図。
【図４】道路領域を判定するプロセスを示すフローチャート。
【符号の説明】
３、３’  撮像部        ３１  輝度抽出部        ３２  輝度記憶部
３３      輝度比較部    ３４  道路領域判定部    ３５  物体検出部
【図１】
0003807583.tif 000002
【図２】
0003807583.tif 000003
【図３】
0003807583.tif 000004
【図４】
0003807583.tif 000005