コムフィルタを用いた道路白線認識について
田嶋眞一∗

A White Road Line Recognition System Using Comb Filters
Shinichi TASHIMA

Abstract
Recently, advanced safety vehicle that the vehicle itself supports driving has been
put to practical use. In such systems, utilizing the information contained in theroad image is an eﬀective. In order to perform image recognition of a white line
showing the travel area from the road signs and lane line drawn on the road, we
propose a new ﬁlter for white line emphasis. Proposed ﬁlter is a combination ofsimple comb ﬁlters, and emphasize the geometrical feature of the white road line.

Keywords: White road line, Comb ﬁlter, ITS, ASV

1

はじめにであり，フィードフォワード型とフィードバック型がある。

ITS（Intelligent Transport Systems：高度道路交通システム）とは，人と道路と自動車の間で情報の受発信を行い，道路交通が抱える事故や渋滞，環境

2.1

フィードフォワード型コムフィルタ

フィードフォワード型コムフィルタの構造を図 1対策など，様々な課題を解決するためのシステムでに示す。入出力関係は，あり，近年，車両そのものが運転を支援する先進安全自動車（Advanced Safety Vehicle：ASV）1) など¾ K - Delay- αが実用化されている。
このような流れのなかで，運転支援システムにおx[n]いても，道路環境画像に含まれる豊富な情報量を有効に利用することが，有力な手段となると考えられq+?
+ e-y[n]-図 1 フィードフォワード型コムフィルタ

る。道路上にペイントされた道路標示や区画線のなかで，走行領域を示す白線の画像認識をおこなうために，コムフィルタ（Comb Filter）を用いた手法

y[n] = x[n] + αx[n − K]を提案し，その有効性について報告する。

2

コムフィルタである。ここで，K は遅延長（標本数），α は遅延

コムフィルタは，信号にそれ自身を遅延させたも信号に適用する倍率である。この式の両辺の z 変換のを追加することで干渉を生じさせるフィルタ回路∗ 香川高等専門学校詫間キャンパス

(1)

を行うと，

電子システム工学科131

香川高等専門学校研究紀要 5(2014)

Y (z) = (1 + αz −K )X(z)(2)

が得られる。このとき，伝達関数は，

Hf f (z) =Y (z)zK + α= 1 + αz −K =X(z)zK(3)となる。

2.2

フィードバック型コムフィルタ

図 3 道路画像（モノクローム）

フィードバック型コムフィルタの構造を図 2 に示す。入出力関係は，¾ K α ¾Delay ¾x[n] + ?
+-eqy[n]-図 2 フィードバック型コムフィルタ

y[n] = x[n] + αy[n − K](4)である。この式の両辺の z 変換を行うと，(1 − αz −K )Y (z) = X(z)図 4 H1 のゲイン特性(5)が得られる。このとき，伝達関数は，

Y (z)
1zK
Hf b (z) ===X(z)1 − αz −KzK − α

3.2

２階差分フィルタ

(8) 式で与えられる特徴抽出フィルタを考える。これは，K サンプルごとの標本を用いた２階差分フィ(6)ルタとなっている。となる。

3特徴抽出フィルタ

H2 (z)

ここでは，図 3 の道路画像から，白線を抽出する
特徴抽出フィルタとして，フィードフォワード型コ=ムフィルタを組み合わせた２つのフィルタを考える。

3.1= −12( K)2z −1zK−z 2K /2 + z K − 1/2z 2K(8)ここで，H2 (z) のゲイン特性は，図 5 のように１階差分フィルタ(7) 式で与えられる特徴抽出フィルタを考える。
これは，K サンプルごとの標本を用いた両側差分になり，K が奇数の場合には，f /fs = 0.5 のとき，z = −1 であることから，ゲインが +6dB となることがわかる。

よる１階差分フィルタとなっている。

3.3H１ (z) ==()( K)
1 zK + 1z −12zKzKz 2K /2 − 1/2z 2K

特徴抽出フィルタ

白線および黒線として，図 6(a) のような信号を考えると，式 (7) および式 (8) のフィルタの出力は，
図 6(b)，(c) のようになる。ここで，(7)

ここで，H1 (z) のゲイン特性は，図 4 のようにy1 [n] = h1 [n] ∗ u[n]なる。

132(9)

田嶋眞一 : コムフィルタを用いた道路白線認識について抽出でき，幅 2K を超える白線および黒線については，両側に幅 K の白線および黒線を抽出できることがわかる。
図 6 から，式 (7) のフィルタの出力 y1 について，{y1 [n] ≥ Yth1|y1 [n] + y1 [n + 2K]| ≤ Yth2(13)を満たす部分を白線と考えることとする。ここで，Yth1 ，Yth2 は，しきい値である。式 (13) を満たす
とき，s[i] = 1

図 5 H2 のゲイン特性(i = n, ..., n + 2K)(14)とする。ここで，s は −1 で初期化されているものとする。
この s を用いることにより，特徴抽出フィルタの

図 6 特徴抽出フィルタの応答

y2 [n] = h2 [n] ∗ u[n](10)

図 7 特徴抽出フィルタの応答（２）であり，∗ はたたみこみ積分を表す。また，出力は，図 7(d) のようになる。さらに，白線抽出を目的とする場合には，黒線部分は必要ないため，K=2負の領域を取り除いたものが，図 7(e) である。としている。この２つのフィルタの出力を組み合わこの特徴抽出フィルタを，図 3 の道路画像に適用せたした結果が，図 8 の白線抽出画像である。ここで，直前の白線の幅が，42pixel 程度となることから，

y2 [n] + |y1 [n]|(11)y2 [n] − |y1 [n]|(12)K = 22を図 6(d)，(e) に示す。これから，白線についてはとしている。図 8 から明らかなように，空の部分や，

式 (11) が，黒線については式 (12) が有効であるこ

ペイントのない道路部分などを白線でないとし，白とがわかる。また，幅 2K までの白線および黒線を線部分を抽出していることがわかる。これは，(7)133香川高等専門学校研究紀要 5(2014)

図 8 白線抽出画像

図 11 道路画像 3（モノクローム）式の１階差分フィルタと (8) 式の２階差分フィルタの直流ゲインが０であることによるものである。
同様に，図 9 の道路画像に適用した結果が，図 10

図 12 白線抽出画像 34

おわりに
本報告では，道路上にペイントされた白線を抽

図 9 道路画像 2（モノクローム）出するための特徴抽出フィルタを提案し，その有効性を確認した。この特徴抽出フィルタは，コムフィの白線抽出画像であり，図 11 の道路画像に適用しルタを組み合わせているため，FPGA(Field Pro-grammable Gate Array) などで容易に実現可能なものである。
参考文献

1) 運輸省自動車交通局先進安全自動車推進検討会:”先進安全自動車に関する研究成果報告書− ASV(Advanced Safety Vehicle) の研究成果と今後の技術指針−”，pp.29-30（1996年 3 月）
図 10 白線抽出画像 2

た結果が，図 12 の白線抽出画像である。図 10 および図 12 でも，同様に空の部分や，ペイントのない路面部分などを白線でないとし，白線部分を抽出していることがわかる。
これらの結果から，ここで提案したコムフィルタを用いた特徴抽出フィルタは，有効であると考えられる。

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