広角レンズを有する撮像手段と、各実空間座標位置に予め設定された3次元寸法の仮想ブロックを想定し、仮想ブロックが画像上に表示されるサイズを記憶する記憶手段と、前記撮像手段により撮像された画像からエッジを抽出するエッジ抽出手段と、このエッジ抽出手段により抽出された各エッジに対して、前記記憶手段により記憶された表示サイズに相当する領域を設定し、この領域を左右等分に分割し、左右に分割した領域毎に領域内の各画素の輝度をカウントし、左右領域のカウント値の差が予め設定された値以上である時には白線のエッジであると判定する判定手段とを備えることを特徴とする白線検出装置。広角レンズを有する撮像手段と、各実空間座標位置に予め設定された3次元寸法の仮想ブロックを想定し、仮想ブロックが画像上に表示されるサイズを記憶する記憶手段と、前記撮像手段により撮像された画像からエッジを抽出するエッジ抽出手段と、このエッジ抽出手段により抽出された各エッジに対して、前記記憶手段により記憶された表示サイズに相当する領域を設定し、この領域をFOE無限遠点とエッジとを結ぶ直線により分割し、分割した領域毎にFOE無限遠点とエッジとを結ぶ直線に対して法線方向に位置する画素の輝度をカウントし、二つの領域のカウント値の差が予め設定された値以上である時には白線のエッジであると判定する判定手段とを備えることを特徴とする白線検出装置。広角レンズを有する撮像手段と、各実空間座標位置に予め設定された3次元寸法の仮想ブロックを想定し、仮想ブロックが画像上に表示されるサイズを記憶する記憶手段と、前記撮像手段により撮像された画像からエッジを抽出するエッジ抽出手段と、このエッジ抽出手段により抽出された各エッジに対して、前記記憶手段により記憶された表示サイズに相当する領域を設定し、この領域をエッジ勾配方向により少なくとも二つに分割し、対角に位置する二つの領域内の画素の輝度をカウントし、二つの領域のカウント値の差が予め設定された値以上である時には白線のエッジであると判定する判定手段とを備えることを特徴とする白線検出装置。前記記憶手段に記憶される表示サイズは、仮想ブロックが画像上に表示されるサイズと同等サイズの近似円盤の半径とすることを特徴とする請求項1~3に記載の白線検出装置。一般に行われる白線検出においても、路面の凸凹あるいは照明条件により発生する外乱の影響を緩和する為に行うフィルタリング操作、あるいは、白線の輪郭エッジを抽出する為の操作は、テンプレート単位の画像処理が用いられる場合が多い。但し、画像内に表示される白線についても手前の部分は広く大きく、奥の部分は狭く小さく映像化される。このように、例え白線を対象とした画像処理を行う場合であっても実空間上での撮像手段との相対距離、相対位置等の関係を考慮せずに同じサイズのテンプレート単位で処理を行えば、目的とする効果を発揮できない。あるいは、様々な弊害を伴うおそれがある。この発明は、ノイズの影響を受けにくくして処理の高速化を可能とするとともに、白線を精度良く検出することを目的とする。そこで、この発明は、上述不都合を除去するために、広角レンズを有する撮像手段と、各実空間座標位置に予め設定された3次元寸法の仮想ブロックを想定し、仮想ブロックが画像上に表示されるサイズを記憶する記憶手段と、前記撮像手段により撮像された画像からエッジを抽出するエッジ抽出手段と、このエッジ抽出手段により抽出された各エッジに対して、前記記憶手段により記憶された表示サイズに相当する領域を設定し、この領域を左右等分に分割し、左右に分割した領域毎に領域内の各画素の輝度をカウントし、左右領域のカウント値の差が予め設定された値以上である時には白線のエッジであると判定する判定手段とを備えることを特徴とする。また、広角レンズを有する撮像手段と、各実空間座標位置に予め設定された3次元寸法の仮想ブロックを想定し、仮想ブロックが画像上に表示されるサイズを記憶する記憶手段と、前記撮像手段により撮像された画像からエッジを抽出するエッジ抽出手段と、このエッジ抽出手段により抽出された各エッジに対して、前記記憶手段により記憶された表示サイズに相当する領域を設定し、この領域をFOE無限遠点とエッジとを結ぶ直線により分割し、分割した領域毎にFOE無限遠点とエッジとを結ぶ直線に対して法線方向に位置する画素の輝度をカウントし、二つの領域のカウント値の差が予め設定された値以上である時には白線のエッジであると判定する判定手段とを備えることを特徴とする。更に、広角レンズを有する撮像手段と、各実空間座標位置に予め設定された3次元寸法の仮想ブロックを想定し、仮想ブロックが画像上に表示されるサイズを記憶する記憶手段と、前記撮像手段により撮像された画像からエッジを抽出するエッジ抽出手段と、このエッジ抽出手段により抽出された各エッジに対して、前記記憶手段により記憶された表示サイズに相当する領域を設定し、この領域をエッジ勾配方向により少なくとも二つに分割し、対角に位置する二つの領域内の画素の輝度をカウントし、二つの領域のカウント値の差が予め設定された値以上である時には白線のエッジであると判定する判定手段とを備えることを特徴とする。以上詳細に説明した如くこの発明によれば、ノイズの影響を受けにくくすることができる。この結果、エッジ抽出前に画像フィルタリングを実行する必要が無いため、処理を高速化することが可能となる。また、白線は画像上FOEより扇状に延長しているため、FOE無限遠点とエッジとを結ぶ直線により分割した領域とすることにより、白線を精度良く検出することができる。更に、自車両が曲率の大きいカーブをコーナリング中でも、白線を検出することができる。以下図面に基づいてこの発明の実施例を詳細に説明する。図1~図19はこの発明の実施例を示すものである。図2において、1は白線検出装置である。この白線検出装置1は、広角レンズを有する撮像手段2と、各実空間座標位置に予め設定された3次元寸法の仮想ブロックを想定し、仮想ブロックが画像上に表示されるサイズを記憶する記憶手段3と、前記撮像手段2により撮像された画像からエッジを抽出するエッジ抽出手段4と、このエッジ抽出手段4により抽出された各エッジに対して、前記記憶手段3により記憶された表示サイズに相当する領域を設定し、この領域を左右等分に分割し、左右に分割した領域毎に領域内の各画素の輝度をカウントし、左右領域のカウント値の差が予め設定された値以上である時には白線のエッジであると判定する判定手段5とを備えている。そして、前記白線検出装置1は、ノイズの影響を受けにくくすることができる。この結果、エッジ抽出前に画像フィルタリングを実行する必要が無いため、処理を高速化することを可能としている。詳述すれば、前記白線検出装置1は、図2に示す如く、制御手段画像処理装置ともいう。6を有し、この制御手段6を、前記撮像手段2と、前記記憶手段3と、前記エッジ抽出手段4と、前記判定手段5と、画像処理手段7とによって構成する。このとき、この画像処理手段7は、入力側に位置する前記撮像手段2により撮像された画像を入力するとともに、前記判定手段5からの判定信号を入力し、出力側に位置する表示装置8に所定の画像処理信号を出力する。そして、前記記憶手段3に記憶される表示サイズは、仮想ブロックが画像上に表示されるサイズと同等サイズの近似円盤の半径とする。これにより、表示サイズを記憶するのにデータ量を小さくできるため、メモリ容量を削減することができる。また、計算効率を向上させることができる。この発明の実施例における半径マップ計測マップを利用した1次方向輝度偏重を利用した白線抽出法について説明する。画像処理において、一般的に取得したカメラ画像にエッジ画線画処理を施し、対象物の判定を行う。特に、白線検出のようなコントラストの大きな対象を扱う場合、非常に効果的な手法である。しかしながら、車載カメラなど晴天時の屋外一般環境下でエッジ画処理を行う場合、路面からの反射光等の影響による不必要なノイズ成分による、本来対象とするエッジ成分が下図のように埋もれてしまう傾向にある。特に、抽出したエッジ画を2値化処理する際に、これらのノイズ成分により正規の白線エッジを抽出する作業については、刻々と変化する日照条件に対し反射光ノイズの発生傾向が変動しがちであり、閾値の設定が難しく、システム負荷が高く処理のリアルタイム性を損ね易い。この傾向は、SOBALやLAPRACIAN等のコンボルート処理のみならず、輝度変化に強い差分べ一スのSUZANフィルタリング処理等でも同様の結果を示す図3及び図4参照。。このようなケースでの白線抽出について、事前に画像の補正を行った画像を使用する手法は有効であるが、事前の画像改質作業なくノイズを含んだエッジ画像から直接有効な白線のエッジ成分を抽出する高速化手法を検討する。ここで、白線抽出のための判別手法を説明する。手順11画像上の各面素について、対象画像[u、vに対応した[X、Z、Y=0]位置を求める。2[X、Z、Y=0]を中心に白線幅の半分となる直径で設定した仮想円盤を設定する。一般に道路白線幅30cmなので、その半分の15cmを仮想円盤の直径とする。3仮想円盤円周をN点で分割する。4三角形の各頂点[XN、ZN、Y=0]を画像上に再変換し、それぞれN点分の画素位置を[uN、vN計算する。5仮想円盤を仮想円盤中心[u、v⇔[uN、vN点、[uN-1、vN-1点で構成した三角形の集合体で分割する。6分割した三角形について、それぞれ画像表示上の[uN、vN座標値ヘロンの公式を適用し、面積[pixel2を求める。7各分割三角形の画像上でのピクセル面積を総和し、表示上の仮想円盤の面積を計算し、白線用半径マップに登録する。つまり、上記の手順1においては、上記の1に従い、対象画像[u、vを計算する図5参照。。同じく、任意の対象画像[u、vを[X、Z、Y=0]へ変換する図6参照。。また、上記の2に従い、[X、Z、Y=0]を中心に直径15cmの仮想円盤を地面に設定する図7参照。。更に、上記の3に従い、設定した仮想円盤をN点に分解する。更にまた、上記の4に従い、三角形の各頂点[XN、ZN、Y=0]を画像上に再変換する図8及び図9参照。。そして、画面上に点群として再変換された仮想円盤の表示サイズを計算し、対象画素[u、vでの表示サイズ=最適テンプレートサイズとして、マップに登録する。なお、マップを面積値で作成してもよいが、面積はピクセル長さの2乗で増加するため、近傍の登録値が非常に大きな値となり、マップ作成に必要なメモリが大きくなりコストに影響する。よって、登録値を面積に対応した近時半径で記録し、データサイズの増加を抑える方が好ましい。また、地面を示す全ての対象画素[u、vについて一連の操作を行い、全域でのテンプレートサイズを記録した半径マップを作成する。手順2エッジ画像を探索し、エッジ情報を含んだ画素を探索する。手順3画像処理ではRAM等のメモリに蓄積されカメラからの入力画像に処理を加える。一般的なRAMでは、2次元的な配列となる画像については縦方向の処理よりも横方向の処理のほうがメモリアクセスの点で有利に働く。探索方向を左右に限定しても自車が直進する場合の画像上の白線配置を考慮すると白線検出に関しては、及ぼされる影響は小さいと考えられる。そこで、検出した着目画素について、同位置[U、V]に位置する元画像の画素に制御を切り替え、着目画素の左右方向で個別に輝度をカウントし、左方向の総和成分を比較する。つまり、図10に示す如く、Aのような道路表面荒さから発生するエッジ出力画素に着目した場合、元画像の左輝度総和と右輝度総和ほぼ等価となるが、B位置白線輪郭付近での出力では左右方向の輝度総和のバランスが異なる。このように着目画素を中心とした左右方向の輝度総和について偏重度を判定することで事前の画像改質作業なしに、白線輪郭に発生する線画出力情報を他のノイズ情報と区別し、直接抽出することができる。但し、入力画像では3次元空間を扱うため、左右の輝度で総和する範囲をカメラと白線の距離の遠近に応じて柔軟に切り替えなければ、かえって誤った抽出を行うトラブルが生じる。例えば、仮想球体が実際のスケール道路白線線幅と対応が取れていない場合では、Cの位置のように手前の位置に対し、A点及びB点より大きな値を使用するあるいは逆のケースで問題が発生する恐れがある。このようにスケールの対応が取れない場合、C点に設定した確認範囲でB点の左総和を計算すると、白線をまたぐこととなり、総和判定のバランスが崩れ誤判別が発生する。そこで、対象となる線画出力位置の左右探索長さの設定に対して半径マップを適用することで、効果的に探索および白線抽出判定を行うことができる。つまり、設定した白線幅の半分の直径を持つ仮想球体を、画像上の各画素[U、V]に対応した実空間上X、ZY=0に定義し、作成した半径マップの登録値から左右探索長さの基準値を得ることで、白線をまたぐような誤判定に対する課題を克服できる。また、このように左右直線方向1次元探索を半径マップ登録値基準で行うことで、以下の効果を得ることが出来る。1事前のフィルタリング等の作業を省略できる半径マップ登録値から、そのまま幅を参照可能。2画像の情報判別を1次元で行うので、実装が簡易になり、処理の高速化に効果がある。3車間距離に応じて探索量を増減できるので、不要な外乱要素背景やノイズを計算候補から省くことができ、精度向上と計算量の削減に効果がある図11参照。。また、上述した実施例においては、以下のような変形例が考えられる。1変形例1前記白線検出装置1の判定手段5が、エッジ抽出手段4により抽出された各エッジに対して、前記記憶手段3により記憶された表示サイズに相当する領域を設定し、この領域をFOE無限遠点とエッジとを結ぶ直線により分割し、分割した領域毎にFOE無限遠点とエッジとを結ぶ直線に対して法線方向に位置する画素の輝度をカウントし、二つの領域のカウント値の差が予め設定された値以上である時には白線のエッジであると判定する機能を有する構成とする。従って、白線は画像上FOEより扇状に延長しているため、FOE無限遠点とエッジとを結ぶ直線により分割した領域とすることにより、白線を精度良く検出することができるものである。但し、撮像手段に広角レンズが使用される場合には、扇状に延長した形状に湾曲が生じる為、特許文献1のX方向計測マップをYconst=0位置で作成し、扇状領域を定義する。2変形例2前記白線検出装置1の判定手段5が、エッジ抽出手段4により抽出された各エッジに対して、前記記憶手段3により記憶された表示サイズに相当する領域を設定し、この領域をエッジ勾配方向により少なくとも二つに分割し、対角に位置する二つの領域内の画素の輝度をカウントし、二つの領域のカウント値の差が予め設定された値以上である時には白線のエッジであると判定する機能を有する構成とする。従って、自車両が曲率の大きいカーブをコーナリング中でも、白線を検出することができるものである。そして、上述の変形例1及び2において、前記記憶手段3に記憶される表示サイズは、仮想ブロックが画像上に表示されるサイズと同等サイズの近似円盤の半径とする。これにより、表示サイズを記憶するのにデータ量を小さくできるため、メモリ容量を削減することができる。また、計算効率を向上させることができる。追記すれば、上述の変形例1においては、探索方向を左右方向からFOEに垂直な方向へ変更する。使用するシステムのCPUに余力があれば、注目画素の水平方向以外の両サイド比較を行い、精度を向上することができる。例えば、探索方向を実空間上で進行方向と垂直に向けた方向、すなわち画像上ではFOE方向と直角をなす向きに設定することで、より精度よく白線抽出効果を発揮できる。例えば、本文の図10に従えば、白線の輝度偏重確認作業に対して行う確認方向は、全ての位置で左右水平方向に実施する。しかしながら、自車直進中の白線は、画像上FOEより扇状に延長した形状で表示されるので、検出精度向上を目指す上では好ましくは図12のようにFOEと測定点を結ぶ直線の法線方向に輝度偏重確認を行うのが推奨される。また、上述の変形例2においては、探索方向を左右方向からエッジ勾配方向垂直方向へ変更し一般化する。検出した画像の8近傍の出力値を確認し、エッジ成分に対し速度勾配方向に対し総和を取り判定を行う。即ち、白線のような特定方向等以外の全方位エッジに対しても同様の判定が行える。エッジ勾配の判定手段に関しては、CANNYアルゴリズムが参考可能である。例えば、Canny法等の処理では、横方向微分値の大きさ、縦方向微分値の大きさを利用し、組合せエッジ勾配方向エッジ垂直方向を設定する。角度は通常以下のcos式で求まる。エッジ勾配方向を色分け画像化する図13参照。。今回は簡単な例を示すため、cosθを45°刻みで勾配を8方向に分類する。Canny法に従いエッジ画像を作成する図14参照。。見やすくするため、図14から元画像データを取り除く図15参照。。探索は道幅を基準として登録した半径マップを起点に±方向等価なので、さらに対角化し探索方向を3方向に分類する。先の色分けしたエッジ勾配方向を、探索方向別に対角化する図16参照。。半径マップで探索距離を確認±半径15cm=道幅基準する図17参照。。探索距離は、半径マップで登録した値を利用する。図18を例にとれば、白線上の任意の1点について輝度偏重を確認する場合は、図13のNo.4、No.8エッジ勾配方向に実施することで精度を向上できる。次に、図1の前記白線検出装置1の制御用フローチャートに沿って作用を説明する。この白線検出装置1の制御用プログラムがスタート101すると、前記エッジ抽出手段4によるエッジ抽出の処理102に移行する。そして、このエッジ抽出の処理102の後に、全エッジに対して処理をしたか否かの判断103に移行する。この全エッジに対して処理をしたか否かの判断103において、判断103がYESの場合には、そのまま前記白線検出装置1の制御用プログラムのエンド104に移行する。上述の全エッジに対して処理をしたか否かの判断103において、判断103がNOの場合には、前記判定手段5によって、エッジに領域設定を施す処理105に移行し、このエッジに領域設定を施す処理105の後には、領域内の各画素の輝度をカウントする処理106に移行する。このとき、エッジに領域設定を施す処理105及び領域内の各画素の輝度をカウントする処理106において、この実施例においては、前記記憶手段3により記憶された表示サイズに相当する領域を設定し、この領域を左右等分に分割し、左右に分割した領域毎に領域内の各画素の輝度をカウントする。また、実施例の変形例1おいては、前記記憶手段3により記憶された表示サイズに相当する領域を設定し、この領域をFOE無限遠点とエッジとを結ぶ直線により分割し、分割した領域毎にFOE無限遠点とエッジとを結ぶ直線に対して法線方向に位置する画素の輝度をカウントする。更に、実施例の変形例2おいては、前記記憶手段3により記憶された表示サイズに相当する領域を設定し、この領域をエッジ勾配方向により少なくとも二つに分割し、対角に位置する二つの領域内の画素の輝度をカウントする。そして、領域内の各画素の輝度をカウントする処理106の後には、カウント値の差はA以上であるか否かの判断107に移行する。なお、カウント値の差はA以上であるか否かの判断107において、カウント値は、この実施例においては、左右領域のカウント値であり、実施例の変形例1及び2おいては、二つの領域のカウント値である。また、Aは予め設定された値である。このとき、上述したカウント値の差はA以上であるか否かの判断107において、判断107がYESの場合には、前記判定手段5によって、白線のエッジであると判定する処理108に移行し、その後に、上述した全エッジに対して処理をしたか否かの判断103に戻る。また、カウント値の差はA以上であるか否かの判断107において、判断107がNOの場合には、前記判定手段5によって、白線のエッジではないと判定する処理109に移行し、その後に、上述した全エッジに対して処理をしたか否かの判断103に戻る。