"車両に搭載されるとともに同車両の進行方向の路面の画像を取得する撮像手段と、前記取得された画像に基いて輝度の変化点をエッジ点として抽出するエッジ点抽出手段と、前記抽出されたエッジ点を通る白線候補線を抽出する候補線抽出手段と、前記抽出された白線候補線の中から所定の条件を満足する白線候補線を車線境界線として選択する車線境界線選択手段と、を備えた車線境界線認識装置において、前記車線境界線選択手段は、前記画像のうちの所定の画像領域において前記抽出されたエッジ点のうちの前記白線候補線が通過するエッジ点の個数をシグナル量と見做すとともに、前記所定の画像領域において前記抽出されたエッジ点のうちの前記白線候補線が通過しないエッジ点の個数をノイズ量と見做し、前記ノイズ量に対する前記シグナル量の割合に応じた値に基づいて画像評価値を取得し、前記画像評価値が所定の閾値よりも小さい場合には前記画像に基く前記車線境界線の選択結果を破棄するように構成された車線境界線認識装置。請求項1に記載の車線境界線認識装置において、前記撮像手段は、所定時間が経過する毎に1フレーム分の前記画像を取得するように構成され、前記車線境界線選択手段は、前記取得されたフレームのうちの最新のフレームについての前記ノイズ量に対する前記シグナル量の割合に応じた値を前記画像評価値として取得するように構成された車線境界線認識装置。請求項1に記載の車線境界線認識装置において、前記撮像手段は、所定時間が経過する毎に1フレーム分の前記画像を取得するように構成され、前記車線境界線選択手段は、前記取得されたフレームのうちの最新のフレームを含む所定数のフレームのそれぞれについての前記ノイズ量に対する前記シグナル量の割合に応じた値の平均値を取得するとともに、同平均値に基づいて前記画像評価値を取得するように構成された車線境界線認識装置。請求項3に記載の車線境界線認識装置において、前記車線境界線選択手段は、前記画像評価値を、前記平均値と、前記平均値を取得する元となった複数の画像の前記ノイズ量に対する前記シグナル量の割合に応じた値の標準偏差と、に基づいて算出するように構成された車線境界線認識装置。以下、本発明の実施形態に係る車線境界線認識装置以下、境界線認識装置とも称呼する。について図面を参照しながら説明する。この境界線認識装置は、車両の走行を支援する車両走行支援装置の一部でもある。構成図1は、車両自動車、自車両に搭載された車両走行支援装置10の概略構成を示している。車両走行支援装置10は、境界線認識装置20、車線維持制御装置30及び警報装置車線逸脱警報装置40を含んでいる。境界線認識装置20は、カメラ撮像手段21及び処理部画像処理手段22を含んでいる。カメラ21は、車体前部のインナーリアビューミラー所謂、ルームミラーのステイ等に固定されている。カメラ21の光軸は、カメラ21が車体に固定された状態において、所定の俯角を有し且つ車体前後方向車両進行方向に一致している。従って、カメラ21は車両進行方向車両前方の路面を撮像撮影することができるようになっている。より具体的に述べると、カメラ21は、処理部22からの指示に従って、車両から前方に所定距離だけ離間した位置から遠方の位置までの路面を撮像することができる。撮像された画像は、例えば、図3に示したような風景に応じた画像実際には、輝度に応じて変化する信号からなる画像信号である。カメラ21は例えばCCDカメラである。処理部22は周知のマイクロコンピュータを含む電子回路装置である。処理部22は、後に詳述するように、カメラ21によって取得撮像された画像画像信号を処理することにより、道路に描かれた白線等による車線境界線車線区画線を検出するようになっている。更に、処理部22は、その検出した境界線に対する自車両の左右方向の位置相対位置を推定するようになっている。処理部22は、その推定した相対位置に基いて、車線維持制御装置30及び/又は警報装置40に制御信号を送出するようになっている。車線維持制御装置30は、操舵制御装置31、パワーステアリング装置32及び車速センサ33を含んでいる。操舵制御装置31は周知のマイクロコンピュータを含む電子回路装置である。操舵制御装置31は車速センサ33からの入力信号である車速SPDと、処理部22からの制御信号と、に基きパワーステアリング装置32に駆動信号を送出するようになっている。なお、操舵制御装置31は、図示しないセンサ例えば、操舵角センサ及びヨーレイトセンサ等からの信号に基いてパワーステアリング装置32に駆動信号を送出し、運転者による操舵操作をアシストするようになっている。パワーステアリング装置32は周知の電動式パワーステアリング装置である。パワーステアリング装置32は操舵制御装置31からの駆動信号に基いて車両の舵角を変更することができるようになっている。警報装置40は車室内に設けられた周知の警報装置であり、インストルメントパネルに配設された警告ランプ及び/又は警告音発生装置ブザーを含んでいる。警報装置40は、処理部22からの制御信号に応答して乗員運転者に自車両が車線を逸脱したか又は逸脱する可能性が高い旨の情報を提供するようになっている。作動次に、上述したように構成された車両走行支援装置10の作動について説明する。この作動は、実際には、境界線認識装置20の処理部22が備えるCPU以下、単にCPUと称呼する。が次に述べる処理を実行することによって実現される。CPUは、図2にフローチャートにより示したルーチンの処理を所定時間例えば、0.1秒、即ち、100m秒が経過する毎に繰り返し実行するようになっている。従って、所定のタイミングになると、CPUは図2のステップ200から処理を開始し、以下に述べるステップ210乃至ステップ280の処理を順に行い、ステップ295に進んで本ルーチンを一旦終了する。ステップ210:CPUは、カメラ21に撮像撮影指示信号を送出してカメラ21に撮影を行わせる。更に、CPUは、カメラ21が撮像した図3に示したような画像を取得する。従って、1フレーム1つの画像は0.1秒毎に取得される。より具体的に述べると、道路は一般にアスファルト等により舗装され、その上に白線等によって境界線が描かれている。従って、アスファルトが露呈している面の輝度は低く、アスファルトの上の白線の輝度は高い。カメラ21は、この輝度の高低に応じた画像信号を取得し、CPUへ送出する。ステップ220:CPUは、図4に示したように、取得した画像を車両横方向に走査して画像信号を取得し、更に、取得した画像信号にフィルタ処理を施すことによってエッジ点Peを抽出する。エッジ点とは取得した画像信号の輝度が急激に増大する点及び急激に減少する点である。輝度が急激に増大する点は便宜上立ち上がりエッジ点とも称呼される。輝度が急激に減少する点は便宜上立ち下がりエッジ点とも称呼される。なお、ステップ220はエッジ点抽出手段の機能を実現するステップである。ステップ230:CPUは、周知のハフ変換等を用いて、取得したエッジ点を平面視画像へと変換する。更に、CPUは、図5のAに示したように、その平面視画像において複数のエッジ点Peを通る直線を、白線の候補線L1、L2...、R1、R2、...として抽出する。なお、ハフ変換等により平面視画像へと変換される領域は、図4の破線により示されたような撮影された画像の一部であってもよい。ところで、複数のエッジ点Peを通る直線は多数取得される。但し、図5のBに示したように、白線の候補線は、それらの直線のうち、車両左右方向の位置の制約を満たし横位置制限を満たし且つ車両の進行方向から想定され得る所定の角度範囲内の角度制限を満たす直線に限定される。例えば、線X1は、角度制限を満足するものの左側の横位置制限を満足しないので、白線候補線として選択されない。線X2は、左側の横位置制限を満足するものの角度制限を満足しないので白線候補線として選択されない。なお、ステップ230は候補線抽出手段の機能を実現するステップである。ステップ240:CPUは、S/N比ノイズ量Nに対するシグナル量Sの比及びS/N比に応じた値である各種の画像評価値評価指標値を以下に述べるように算出取得する。なお、これらの値は、図5のAの破線LA及び破線RAに示されているように、左右別々の所定の画像領域毎に取得される。また、以下に述べるように、画像評価値には、瞬時エッジ点S/N比、第1エッジ点S/N比平均、第2エッジ点S/N比平均、エッジ点S/N比標準偏差、第1エッジ点S/N比平均にエッジ点S/N比標準偏差と値αとの積を加えた値等が含まれる。<瞬時エッジ点S/N比:SNTi>先ず、CPUは、シグナル量S及びノイズ量Nを以下のようにして求める。シグナル量Sは、前記所定の画像領域内において前記抽出された白線候補線が通過するエッジ点の個数または、その個数に対応した数である。なお、シグナル量Sは、周知のハフ変換を用いて抽出された候補線の得票数ハフ投票数の総和に対応した値である。ノイズ量Nは、前記所定の画像領域内において、前記抽出されたエッジ点の総数Tからシグナル量Sを減じた値N=T-Sである。即ち、ノイズ量Nは、前記所定の画像領域内において前記抽出された白線候補線が通過しないエッジ点の個数または、その個数に対応した数である。例えば、単純化された図6に示した例において、シグナルと見做されるエッジ点は丸のプロットにより示され、ノイズと見做されるエッジ点は三角のプロットにより示されている。この図6に示した例において、シグナル量Sは26であり、ノイズ量Nは7である。CPUは、瞬時エッジ点S/N比SNTiを下記の1式に従って算出する。<エッジ点S/N比平均:AveSNA,AveSNB>次に、CPUは、エッジ点S/N比平均第1エッジ点S/N比平均:AveSNA、及び、第2エッジ点S/N比平均:AveSNBを以下のようにして求める。第1エッジ点S/N比平均AveSNAは、最新のフレームを含む過去の連続する50フレームのうち前記画像領域において抽出されたエッジ点の個数が1つ以上である直近の10フレーム第1所定数の瞬時エッジ点S/N比SNTiの平均値算術平均値である。なお、第1エッジ点S/N比平均AveSNAは、最新のフレームを含む過去の連続する第1所定数の瞬時エッジ点S/N比SNTiの平均値であってもよい。第2エッジ点S/N比平均AveSNBは、最新のフレームを含む過去の連続する50フレームのうち前記画像領域において抽出されたエッジ点の個数が1つ以上であるフレーム第2所定数の瞬時エッジ点S/N比SNTiの平均値算術平均値である。第2所定数は第1所定数よりも大きい。よって、第2エッジ点S/N比平均AveSNBは、第1エッジ点S/N比平均AveSNAよりも、より長い期間における瞬時エッジ点S/N比SNTiの平均値であると言うことができる。なお、第2エッジ点S/N比平均AveSNBは、最新のフレームを含む過去の連続する第2所定数の瞬時エッジ点S/N比SNTiの平均値であってもよい。<エッジ点S/N比標準偏差:SDSN>次に、CPUは、エッジ点S/N比標準偏差SDSNを周知の標準偏差を求める式である下記の2式に従って算出する。用いられるデータは、第1エッジ点S/N比平均AveSNAの算出に使用された瞬時エッジ点S/N比SNTiである。従って、2式における値Nは、第1エッジ点S/N比平均AveSNAの算出に使用された瞬時エッジ点S/N比SNTiの数である。更に、2式の平方根内の分母はNであってもよい。ステップ250:CPUは、ステップ230にて抽出した白線候補線の中から所定の条件を満足する2本の線左右各1本の線を車線境界線として選択する図7を参照。。この所定の条件とは、1本の白線の幅に実質的に相当する幅を有する2本で一組の実質的に平行な白線候補線のうちの一つであることこれを条件Aと称呼する。、及び、そのような二組の白線候補線計4本が車両の左側と右側に存在していて、それら二組間の距離が車線幅として許容される距離だけ離間していることこれを条件Bと称呼する。等である図5Bの線L1と線L2、及び、線R2及び線R3を参照。。そのような二組の車線境界線が存在している場合、左側の二本の白線候補線のうち右側車線中央側の白線候補線図5のBの線L2、及び、右側の二本の白線候補線のうち左側車線中央側の白線候補線図5のBの線R2が車線境界線として選択される。なお、条件Aのみにより片側の車線境界線を選択してもよい。この結果、例えば、図7に示した線L2,R2が車線境界線として選択される。ステップ260:CPUは、以下の条件1及び条件2の何れかが成立した場合、先のステップ250にて最新のフレームの画像に基づいて選択された車線境界線を後述する走行支援制御に用いないようにするための処理を施す。即ち、CPUは、以下の条件1及び条件2の何れかが成立した場合、最新のフレームの画像に基づいて選択された車線境界線を破棄除去する。なお、ステップ240乃至ステップ260は車線境界線選択手段の機能を実現するステップである。<条件1>SNTi<Ath即ち、瞬時エッジ点S/N比SNTiが第1閾値Ath例えば、-10よりも小さい。CPUは、この条件1が満足されるとき、最新のフレームの画像がノイズを多く含むと判断されるので、最新のフレームの画像に基づく車線境界線の信頼性が低いと判断し、その最新のフレームの画像に基づいて選択された車線境界線を破棄除去する。<条件2>AveSNAαSDSN<Bth即ち、第1エッジ点S/N比平均AveSNAと、エッジ点S/N比標準偏差SDSNと所定の係数α例えば、2との積と、の和が第2閾値Bth例えば、0よりも小さい。CPUは、この条件2が満足されるとき、最新のフレームの画像のみでなく直近のフレームの画像をも考慮した結果、現時点の状態はノイズを多く含む状態にあると判断する。その結果、CPUは、最新のフレームの画像に基づく車線境界線の信頼性が低いと判断し、その最新のフレームの画像に基づいて選択された車線境界線を破棄除去する。ステップ270:CPUは、現時点の検出モードが慎重検出モードでなければ、以下の条件3が成立するか否かを判定し、その条件3が成立した場合に検出モードを通常検出モードから慎重検出モードに移行する。<条件3>車線境界線の検出状態がロスト状態となったとき、AveSNB<Cthである。即ち、車線境界線の検出状態がロスト状態となったとき、第2エッジ点S/N比平均AveSNBが第3閾値Cth例えば、-6よりも小さい。ここで、通常検出モード、慎重検出モード、車線境界線の認識状態及びロスト状態について説明を加える。検出モードが通常検出モードにある場合、例えば、直近の10フレームの画像において連続して車線境界線が選択できないとき白線の候補線が抽出できない場合を含む。、CPUは車線境界線の検出状態がロスト状態車線境界線ロスト状態であると判定し、ロスト状態に応じた車両走行支援制御を行う。ロスト状態に応じた車両走行支援制御とは、実際には車線境界線に基づく車両走行支援制御を行わないことである。車線境界線に基づく車両走行支援制御は、例えば、自車両が車線を逸脱したか又は逸脱する可能性が高い場合にその旨の情報を警報装置40から提供する制御車線逸脱警報制御である。或いは、車線境界線に基づく車両走行支援制御は、例えば、自車両が車線境界線に沿って走行できるように車線維持制御装置30を作動させる制御車線維持制御である。検出モードが通常検出モードにあり、且つ、車線境界線検出状態がロスト状態にある場合、例えば、直近の10フレームの画像において連続して車線境界線が選択できたとき、CPUは車線境界線の検出状態が認識状態であると判定し、認識状態に応じた車両走行支援制御を行う。即ち、CPUは、認識又は推定されている車線境界線に基づいて、車線逸脱警報制御及び/又は車線維持制御を行う。一方、CPUは、検出モードが慎重検出モードである場合、車線境界線の検出状態がロスト状態にあるときに例え直近の10フレームの画像において連続して車線境界線が選択できたとしても、車線境界線の検出状態が認識状態となったと判定しない。即ち、CPUは、検出モードが慎重検出モードから通常検出モードへと変化した後に直近の10フレームの画像において連続して車線境界線が選択できたとき、CPUは車線境界線検出状態が認識状態であると判定する。CPUは、現時点が慎重検出モードであれば、以下の条件4が成立するか否かを判定し、その条件4が成立した場合に慎重検出モードから通常検出モードへと移行する。<条件4>車線幅ステップ250にて選択された左右の境界線の距離の分散値<D1th且つピッチ角の分散値<D2th且つ第2エッジ点S/N比平均AveSNB>Eth例えば、0なお、ピッチ角は、路面に対する車両従って、カメラ21の光軸の前後方向の傾斜角度である。CPUは、ピッチ角を平面視画像に変換した後の左右の車線境界線から算出する。即ち、車両が路面に水平な状態であるときにピッチ角が0であるとすると、平面視画像において左右の車線境界線は互いに平行になる。一方、車両前部が車両後部よりも下方に位置するように車両が傾斜すると、平面視画像における左右の車線境界線は、車両近傍の車線境界線の左右の幅のほうが車両遠方の車線境界線の左右の幅よりも小さくなる。他方、車両後部が車両前部よりも下方に位置するように車両が傾斜すると、平面視画像における左右の車線境界線は、車両近傍の車線境界線の左右の幅のほうが車両遠方の車線境界線の左右の幅よりも大きくなる。そこで、CPUはこの平面視画像における左右の車線境界線の傾斜傾向に基づいてピッチ角を算出する。ステップ280:CPUは、現時点の車線境界線検出状態が認識状態にあるとき、前述した車両走行支援制御を実行する。以上、説明したように、本実施形態に係る車線境界線認識装置は、車両に搭載されるとともに同車両の進行方向の路面の画像を所定時間の経過毎に1フレーム分ずつ取得する撮像手段カメラ21及び図2のステップ210と、前記取得された画像に基いて輝度の変化点をエッジ点として抽出するエッジ点抽出手段ステップ220と、前記抽出されたエッジ点を通る白線候補線を抽出する候補線抽出手段ステップ230と、前記抽出された白線候補線の中から所定の条件を満足する白線候補線を車線境界線として選択する車線境界線選択手段ステップ250と、を備えた車線境界線認識装置において、前記車線境界線選択手段は、前記画像のうちの所定の画像領域において前記抽出されたエッジ点のうちの前記白線候補線が通過するエッジ点の個数をシグナル量と見做すとともに、前記所定の画像領域において前記抽出されたエッジ点のうちの前記白線候補線が通過しないエッジ点の個数をノイズ量と見做し、前記ノイズ量に対する前記シグナル量の割合に応じた値に基づいて画像評価値を取得しステップ240、前記画像評価値が所定の閾値よりも小さい場合には前記画像に基く前記車線境界線の選択結果を破棄するステップ260。白線は一般に直線であり、且つ、最終的に選択される車線境界線は直線により近似された線である。従って、上述した実施形態のように、抽出されたエッジ点のうちの白線候補線が通過するエッジ点の個数をシグナル量と見做すとともに、抽出されたエッジ点のうちの白線候補線が通過しないエッジ点の個数をノイズ量と見做した上で画像のノイズの程度を示す画像評価値を算出すれば、画像のノイズの程度を精度良く示す画像評価値を得ることができる。更に、上述の実施形態は、この画像評価値に基づいて選択された車線境界線の採用不採用破棄を決定する。よって、ノイズの存在により間違って選択された車線境界線を真の車線境界線として認識してしまう可能性を低減することができる。本発明は上記実施形態に限定されることはなく、本発明の範囲内において種々の変形例を採用することができる。例えば、瞬時エッジ点S/N比SNTiは上記1式に基づいて求められていたが、瞬時エッジ点S/N比は、ノイズ量Nに対するシグナル量Sの比そのものS/Nであってもよい。また、最新のフレームを含む所定数のフレームについての瞬時エッジ点S/N比SNTiの算術平均値を画像評価値として求め、その画像評価値が所定の閾値よりも小さいとき、最新のフレームに基づいて選択された車線境界線を破棄してもよい。"