JP2000057351A - 線状マーク検出方法および装置 - Google Patents
線状マーク検出方法および装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 周囲の構造物やノイズの影響を受けずに線状
マーク像上の点のみを線状マーク特徴点として検出し、
線状マークの検出についての信頼性を向上させる。 【解決手段】 白線像内外輝度差計算手段１０２と、白
線端エッジ強度計算手段１０３と、白線内輝度均一性計
算手段１０４と、白線特徴統合手段１０５とを備え、白
線像内外輝度差、エッジ強度、白線内輝度均一性という
複数の特徴を統合して白線らしさを計算する。
マーク像上の点のみを線状マーク特徴点として検出し、
線状マークの検出についての信頼性を向上させる。 【解決手段】 白線像内外輝度差計算手段１０２と、白
線端エッジ強度計算手段１０３と、白線内輝度均一性計
算手段１０４と、白線特徴統合手段１０５とを備え、白
線像内外輝度差、エッジ強度、白線内輝度均一性という
複数の特徴を統合して白線らしさを計算する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は線状マーク検出方法
および装置に関し、特に周囲の構造物やノイズと混同す
ることなく線状マーク特徴点を検出できる、例えば道路
画像の白線を検出するのに好適な線状マーク検出方法お
よび装置に関する。
および装置に関し、特に周囲の構造物やノイズと混同す
ることなく線状マーク特徴点を検出できる、例えば道路
画像の白線を検出するのに好適な線状マーク検出方法お
よび装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の線状マーク検出装置としては、特
開平１０−４７９２３号公報に記載されているものがあ
る。図６は、従来の線状マーク検出装置の構成を示すブ
ロック図である。本線状マーク検出装置は、撮像手段５
０１、エッジ検出手段５０２、エッジメモリ手段５０
３、画像処理手段５０４、曲率中心特定手段５０５、エ
ッジ列抽出手段５０６、接線特定手段５０７、重心特定
手段５０８、法線特定手段５０９、セグメント設定手段
５１０などから構成されている。
開平１０−４７９２３号公報に記載されているものがあ
る。図６は、従来の線状マーク検出装置の構成を示すブ
ロック図である。本線状マーク検出装置は、撮像手段５
０１、エッジ検出手段５０２、エッジメモリ手段５０
３、画像処理手段５０４、曲率中心特定手段５０５、エ
ッジ列抽出手段５０６、接線特定手段５０７、重心特定
手段５０８、法線特定手段５０９、セグメント設定手段
５１０などから構成されている。
【０００３】撮像手段５０１は、路面上を撮像して検出
対象とする路面上のレーンの両側の境界線を含む画像情
報を生成するものである。エッジ検出手段５０２は、前
記画像情報の濃淡にもとづきエッジを検出し、前記両側
の境界線を表すエッジを順次出力するものである。エッ
ジメモリ手段５０３は、エッジ検出手段５０２が出力し
た前記両側の境界線を表すエッジを順次格納し、前記両
側の境界線を表す連続した二列のエッジ群を形成するも
のである。
対象とする路面上のレーンの両側の境界線を含む画像情
報を生成するものである。エッジ検出手段５０２は、前
記画像情報の濃淡にもとづきエッジを検出し、前記両側
の境界線を表すエッジを順次出力するものである。エッ
ジメモリ手段５０３は、エッジ検出手段５０２が出力し
た前記両側の境界線を表すエッジを順次格納し、前記両
側の境界線を表す連続した二列のエッジ群を形成するも
のである。
【０００４】画像処理手段５０４は、少くとも前記二列
のエッジ群にもとづき３次元平面上で前記両側の境界線
を特定するものである。曲率中心特定手段５０５は、前
記両側の境界線を特定した前回の画像にもとづき前記両
側の境界線に対する曲率中心を特定するものである。エ
ッジ列抽出手段５０６は、エッジメモリ手段５０３が新
たに格納し前記両側の境界線を表す連続した二列のエッ
ジ群を形成するエッジ群の中から、前記曲率中心を中心
とする同心円弧に沿ってそれぞれ所定距離分の一対のエ
ッジ列を抽出するものである。
のエッジ群にもとづき３次元平面上で前記両側の境界線
を特定するものである。曲率中心特定手段５０５は、前
記両側の境界線を特定した前回の画像にもとづき前記両
側の境界線に対する曲率中心を特定するものである。エ
ッジ列抽出手段５０６は、エッジメモリ手段５０３が新
たに格納し前記両側の境界線を表す連続した二列のエッ
ジ群を形成するエッジ群の中から、前記曲率中心を中心
とする同心円弧に沿ってそれぞれ所定距離分の一対のエ
ッジ列を抽出するものである。
【０００５】接線特定手段５０７は、エッジ列抽出手段
５０６が抽出した一対のエッジ列を平行としたときのそ
れぞれのエッジ列に対する一対の接線を特定するもので
ある。重心特定手段５０８は、エッジ列抽出手段５０６
が抽出した一対のエッジ列を構成するエッジ群の重心を
特定するものである。法線特定手段５０９は、前記重心
を通る前記一対の接線に対する法線を特定するものであ
る。セグメント設定手段５１０は、前記法線と前記一対
の接線の交点を特定し、該一対の交点間の線分を前記レ
ーンのセグメントとして設定し、該セグメントを画像処
理手段５０４に出力するものである。
５０６が抽出した一対のエッジ列を平行としたときのそ
れぞれのエッジ列に対する一対の接線を特定するもので
ある。重心特定手段５０８は、エッジ列抽出手段５０６
が抽出した一対のエッジ列を構成するエッジ群の重心を
特定するものである。法線特定手段５０９は、前記重心
を通る前記一対の接線に対する法線を特定するものであ
る。セグメント設定手段５１０は、前記法線と前記一対
の接線の交点を特定し、該一対の交点間の線分を前記レ
ーンのセグメントとして設定し、該セグメントを画像処
理手段５０４に出力するものである。
【０００６】次に、動作について説明する。検出対象と
する路面上のレーンの両側の境界線を含む画像情報の濃
淡にもとづき、エッジ検出手段５０２が前記両側の境界
線を表すエッジを検出し、エッジメモリ手段５０３によ
り順次エッジメモリへ格納する。また、前記両側の境界
線を表す連続した二列のエッジ群を形成し、画像処理手
段５０４により少くとも前記二列のエッジ群にもとづき
３次元平面上で前記両側の境界線を特定し、曲率中心特
定手段５０５により前記両側の境界線を特定した前回の
画像にもとづき前記両側の境界線に対する曲率中心を特
定する。次に、エッジ列抽出手段５０６により、前記エ
ッジメモリに新たに格納され前記両側の境界線を表す連
続した二列のエッジ群を形成するエッジ群の中から、前
記曲率中心を中心とする同心円弧に沿ってそれぞれ所定
距離分の一対のエッジ列を抽出する。
する路面上のレーンの両側の境界線を含む画像情報の濃
淡にもとづき、エッジ検出手段５０２が前記両側の境界
線を表すエッジを検出し、エッジメモリ手段５０３によ
り順次エッジメモリへ格納する。また、前記両側の境界
線を表す連続した二列のエッジ群を形成し、画像処理手
段５０４により少くとも前記二列のエッジ群にもとづき
３次元平面上で前記両側の境界線を特定し、曲率中心特
定手段５０５により前記両側の境界線を特定した前回の
画像にもとづき前記両側の境界線に対する曲率中心を特
定する。次に、エッジ列抽出手段５０６により、前記エ
ッジメモリに新たに格納され前記両側の境界線を表す連
続した二列のエッジ群を形成するエッジ群の中から、前
記曲率中心を中心とする同心円弧に沿ってそれぞれ所定
距離分の一対のエッジ列を抽出する。
【０００７】そして、接線特定手段５０７により、前記
抽出した一対のエッジ列を平行としたときのそれぞれの
エッジに対する一対の接線を特定し、さらに重心特定手
段５０８により、前記抽出した一対のエッジ列を構成す
るエッジ群の重心を特定する。また、法線特定手段５０
９により、前記重心を通る前記一対の接線に対する法線
を特定する。
抽出した一対のエッジ列を平行としたときのそれぞれの
エッジに対する一対の接線を特定し、さらに重心特定手
段５０８により、前記抽出した一対のエッジ列を構成す
るエッジ群の重心を特定する。また、法線特定手段５０
９により、前記重心を通る前記一対の接線に対する法線
を特定する。
【０００８】最後に、前記法線と前記一対の接線の交点
を特定し、さらにセグメント設定手段５１０により、前
記特定した交点間の線分を前記レーンのセグメントとし
て設定し、該セグメントにもとづき前記両側の境界線を
特定した画像を更新する。
を特定し、さらにセグメント設定手段５１０により、前
記特定した交点間の線分を前記レーンのセグメントとし
て設定し、該セグメントにもとづき前記両側の境界線を
特定した画像を更新する。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】従来の線状マーク検出
装置は以上のように構成されており、境界線としてエッ
ジのみを検出しているが、エッジは線状マークの境界線
の他にもさまざまな周囲の構造物、またはノイズに対応
して存在するためにそれらと線状マークの境界線とを明
確に区別するのが難しく、このため線状マークの境界線
の検出が不確実であるという課題があった。
装置は以上のように構成されており、境界線としてエッ
ジのみを検出しているが、エッジは線状マークの境界線
の他にもさまざまな周囲の構造物、またはノイズに対応
して存在するためにそれらと線状マークの境界線とを明
確に区別するのが難しく、このため線状マークの境界線
の検出が不確実であるという課題があった。
【００１０】そこで、本発明の目的は、周囲の構造物や
ノイズの影響を受けずに線状マークを検出できる線状マ
ーク検出方法および装置を提供することにある。
ノイズの影響を受けずに線状マークを検出できる線状マ
ーク検出方法および装置を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】本発明に係る線状マーク
検出方法は、入力した対象画像の各点に対し、線状マー
ク領域内外の輝度値の差、線状マーク端位置でのエッジ
の強度、線状マーク内の輝度の均一性などの特徴値を演
算する演算ステップと、該演算ステップで演算した各特
徴値をもとに、前記線状マークを検出するための線状マ
ーク特徴点らしさの評価値を前記対象画像の各点につい
て付与する評価値付与ステップとを備えていることを特
徴とする。
検出方法は、入力した対象画像の各点に対し、線状マー
ク領域内外の輝度値の差、線状マーク端位置でのエッジ
の強度、線状マーク内の輝度の均一性などの特徴値を演
算する演算ステップと、該演算ステップで演算した各特
徴値をもとに、前記線状マークを検出するための線状マ
ーク特徴点らしさの評価値を前記対象画像の各点につい
て付与する評価値付与ステップとを備えていることを特
徴とする。
【００１２】本発明に係る線状マーク検出装置は、対象
画像を入力する画像入力手段と、該画像入力手段により
入力した対象画像の各点に対し、線状マーク領域内外の
輝度値の差、線状マーク端位置でのエッジの強度、線状
マーク内の輝度の均一性などの特徴値を演算処理して求
める画像処理手段と、該画像処理手段で求めた前記各特
徴値をもとに、線状マークを検出するための線状マーク
特徴点らしさの評価値を前記対象画像の各点について付
与する線状マーク特徴統合手段と、該線状マーク特徴統
合手段により前記各点について付与した線状マーク特徴
点らしさの評価値を出力する線状マーク特徴点データ出
力手段とを備えたことを特徴とする。
画像を入力する画像入力手段と、該画像入力手段により
入力した対象画像の各点に対し、線状マーク領域内外の
輝度値の差、線状マーク端位置でのエッジの強度、線状
マーク内の輝度の均一性などの特徴値を演算処理して求
める画像処理手段と、該画像処理手段で求めた前記各特
徴値をもとに、線状マークを検出するための線状マーク
特徴点らしさの評価値を前記対象画像の各点について付
与する線状マーク特徴統合手段と、該線状マーク特徴統
合手段により前記各点について付与した線状マーク特徴
点らしさの評価値を出力する線状マーク特徴点データ出
力手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】本発明の線状マーク検出方法および装置
は、線状マーク領域内外の輝度値の差、線状マーク端位
置でのエッジの強度、線状マーク内の輝度の均一性など
の特徴値を対象画像の各点に対し演算し、該演算した前
記各特徴値をもとに、線状マーク特徴点らしさの評価値
を前記対象画像の各点について付与し、前記評価値をも
とに線状マークを判定し、周囲の構造物やノイズの影響
を排除した前記線状マークの検出を実現し、線状マーク
の検出についての信頼性を向上させる。
は、線状マーク領域内外の輝度値の差、線状マーク端位
置でのエッジの強度、線状マーク内の輝度の均一性など
の特徴値を対象画像の各点に対し演算し、該演算した前
記各特徴値をもとに、線状マーク特徴点らしさの評価値
を前記対象画像の各点について付与し、前記評価値をも
とに線状マークを判定し、周囲の構造物やノイズの影響
を排除した前記線状マークの検出を実現し、線状マーク
の検出についての信頼性を向上させる。
【００１４】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して詳細に説明する。図１は、本実施の形
態の線状マーク検出方法を実現する線状マーク検出装置
の構成を示すブロック図である。なお、以下の説明では
道路上の白線を検出する場合について説明する。この線
状マーク検出装置は、道路画像入力手段（画像入力手
段）１００と、白線像横幅決定手段（線状マーク像幅決
定手段）１０１と、白線内外輝度差計算手段（画像処理
手段）１０２と、白線端エッジ強度計算手段（画像処理
手段）１０３と、白線内輝度均一性計算手段（画像処理
手段）１０４と、白線特徴統合手段（線状マーク特徴統
合手段）１０５と、白線特徴点データ出力手段（線状マ
ーク特徴点データ出力手段）１０６とを備えている。
て図面を参照して詳細に説明する。図１は、本実施の形
態の線状マーク検出方法を実現する線状マーク検出装置
の構成を示すブロック図である。なお、以下の説明では
道路上の白線を検出する場合について説明する。この線
状マーク検出装置は、道路画像入力手段（画像入力手
段）１００と、白線像横幅決定手段（線状マーク像幅決
定手段）１０１と、白線内外輝度差計算手段（画像処理
手段）１０２と、白線端エッジ強度計算手段（画像処理
手段）１０３と、白線内輝度均一性計算手段（画像処理
手段）１０４と、白線特徴統合手段（線状マーク特徴統
合手段）１０５と、白線特徴点データ出力手段（線状マ
ーク特徴点データ出力手段）１０６とを備えている。
【００１５】道路画像入力手段１００は道路画像を入力
するものである。白線像横幅決定手段１０１は、道路画
像上の各点においてその縦座標にもとづいてその点に白
線像が存在した場合の像の幅を決定するものである。白
線内外輝度差計算手段１０２は、道路画像上の各点にお
いてその位置および白線像横幅決定手段１０１で決定し
た白線像の幅にもとづき白線領域内外の輝度値の差を計
算するものである。
するものである。白線像横幅決定手段１０１は、道路画
像上の各点においてその縦座標にもとづいてその点に白
線像が存在した場合の像の幅を決定するものである。白
線内外輝度差計算手段１０２は、道路画像上の各点にお
いてその位置および白線像横幅決定手段１０１で決定し
た白線像の幅にもとづき白線領域内外の輝度値の差を計
算するものである。
【００１６】白線端エッジ強度計算手段１０３は、道路
画像上の各点において白線像横幅決定手段１０１で決定
した白線像の幅にもとづき白線端の位置でのエッジの強
度を計算するものである。白線内輝度均一性計算手段１
０４は、道路画像上の各点において白線像横幅決定手段
１０１で決定した白線像の幅にもとづき白線内の輝度の
均一性を計算するものである。
画像上の各点において白線像横幅決定手段１０１で決定
した白線像の幅にもとづき白線端の位置でのエッジの強
度を計算するものである。白線内輝度均一性計算手段１
０４は、道路画像上の各点において白線像横幅決定手段
１０１で決定した白線像の幅にもとづき白線内の輝度の
均一性を計算するものである。
【００１７】白線特徴統合手段１０５は、白線内外輝度
差計算手段１０２、白線端エッジ強度計算手段１０３、
白線内輝度均一性計算手段１０４で計算した特徴値を統
合して道路画像各点に白線特徴点らしさの評価値を付与
するものである。白線特徴点データ出力手段１０６は前
記評価値を出力するものである。
差計算手段１０２、白線端エッジ強度計算手段１０３、
白線内輝度均一性計算手段１０４で計算した特徴値を統
合して道路画像各点に白線特徴点らしさの評価値を付与
するものである。白線特徴点データ出力手段１０６は前
記評価値を出力するものである。
【００１８】次に、図１および図２のフローチャートを
参照して本実施の形態における線状マーク検出方法およ
び装置の動作について詳細に説明する。先ず、道路画像
入力手段１００により道路画像を入力する（ステップＡ
１）。次に、白線像横幅決定手段１０１により、道路画
像各点について、その位置、特に縦座標にもとづき白線
がある場合の白線像の横幅を計算する（ステップＡ２，
白線像横幅決定ステップ）。さらに白線内外輝度差計算
手段１０２により、道路画像各点について、同一水平ラ
イン上にある画素の内、前記白線像横幅の半分より近い
画素の輝度値の和を計算し（ステップＡ３，演算ステッ
プ）、同じく、同一水平ライン上にある画素の内で前記
白線像横幅の半分より遠く横幅分より近い画素の輝度値
の和を計算する（ステップＡ４，演算ステップ）。
参照して本実施の形態における線状マーク検出方法およ
び装置の動作について詳細に説明する。先ず、道路画像
入力手段１００により道路画像を入力する（ステップＡ
１）。次に、白線像横幅決定手段１０１により、道路画
像各点について、その位置、特に縦座標にもとづき白線
がある場合の白線像の横幅を計算する（ステップＡ２，
白線像横幅決定ステップ）。さらに白線内外輝度差計算
手段１０２により、道路画像各点について、同一水平ラ
イン上にある画素の内、前記白線像横幅の半分より近い
画素の輝度値の和を計算し（ステップＡ３，演算ステッ
プ）、同じく、同一水平ライン上にある画素の内で前記
白線像横幅の半分より遠く横幅分より近い画素の輝度値
の和を計算する（ステップＡ４，演算ステップ）。
【００１９】そして、前記ステップＡ３で計算した近い
側の輝度値の和と、前記ステップＡ４で計算した遠い側
の輝度値の和との「差」を、道路画像各点において図４
に示すように計算する（ステップＡ５，演算ステッ
プ）。
側の輝度値の和と、前記ステップＡ４で計算した遠い側
の輝度値の和との「差」を、道路画像各点において図４
に示すように計算する（ステップＡ５，演算ステッ
プ）。
【００２０】次に、白線端エッジ強度計算手段１０３に
より、道路画像各点ついて、同一水平ライン上で左右白
線像横幅の半分の距離にある２つの画素におけるエッジ
強度を計算する（ステップＡ６，演算ステップ）。
より、道路画像各点ついて、同一水平ライン上で左右白
線像横幅の半分の距離にある２つの画素におけるエッジ
強度を計算する（ステップＡ６，演算ステップ）。
【００２１】また、白線内輝度均一性計算手段１０４に
より、道路画像各点について、同一水平ライン上で左右
白線像横幅の半分より近い画素群の輝度値の均一性を計
算する（ステップＡ７，演算ステップ）。
より、道路画像各点について、同一水平ライン上で左右
白線像横幅の半分より近い画素群の輝度値の均一性を計
算する（ステップＡ７，演算ステップ）。
【００２２】そして、白線特徴統合手段１０５により、
道路画像各点において、前記ステップＡ５で計算した輝
度値の「差」、前記ステップＡ６で計算したエッジ強
度、前記ステップＡ７で計算した内側画素の均一性から
白線特徴点らしさを計算する（ステップＡ８，評価値付
与ステップ）。
道路画像各点において、前記ステップＡ５で計算した輝
度値の「差」、前記ステップＡ６で計算したエッジ強
度、前記ステップＡ７で計算した内側画素の均一性から
白線特徴点らしさを計算する（ステップＡ８，評価値付
与ステップ）。
【００２３】最後に白線特徴点データ出力手段１０６に
より、前記白線特徴点らしさをフィルタ値として出力す
る（ステップＡ９）。
より、前記白線特徴点らしさをフィルタ値として出力す
る（ステップＡ９）。
【００２４】従って、以上説明した本実施の形態では、
白線の最大の特徴である白線内外の輝度値の差という特
徴を直接、用いるため、例えばエッジ等の特徴を使う場
合に比べて白線特徴点のみを確実に検出できる効果があ
る。さらに、内外輝度値和の「差」、エッジ強度、内側
画素の均一性という複数の特徴から白線らしさを計算し
て定量化することが出来るため、他の、単独の特徴だけ
では見分けのつきにくいものを見誤ることなく白線特徴
点を信頼性よく検出できる効果がある。
白線の最大の特徴である白線内外の輝度値の差という特
徴を直接、用いるため、例えばエッジ等の特徴を使う場
合に比べて白線特徴点のみを確実に検出できる効果があ
る。さらに、内外輝度値和の「差」、エッジ強度、内側
画素の均一性という複数の特徴から白線らしさを計算し
て定量化することが出来るため、他の、単独の特徴だけ
では見分けのつきにくいものを見誤ることなく白線特徴
点を信頼性よく検出できる効果がある。
【００２５】次に、具体的な例を用いて本実施の形態に
おける線状マーク検出方法および装置の動作について説
明する。図３は、本実施の形態の線状マーク検出の具体
的な動作手順を示すフローチャートである。先ず、道路
画像入力手段１００により道路画像を入力する（ステッ
プＢ１）。次に、白線像横幅決定手段１０１により、道
路画像各点についてその位置とカメラの高さにもとづ
き、前記道路画像各点が白線の中心線上にある場合の白
線像の横幅Ｗを、Ｗ＝ΔＸ（ｚ−Ｖ）／Ｈにより計算す
る（ステップＢ２，白線像横幅決定ステップ）。ただ
し、カメラ座標系と各変数は図５に示してあり、Ｈはカ
メラの高さ、ΔＸは実空間での白線幅である。
おける線状マーク検出方法および装置の動作について説
明する。図３は、本実施の形態の線状マーク検出の具体
的な動作手順を示すフローチャートである。先ず、道路
画像入力手段１００により道路画像を入力する（ステッ
プＢ１）。次に、白線像横幅決定手段１０１により、道
路画像各点についてその位置とカメラの高さにもとづ
き、前記道路画像各点が白線の中心線上にある場合の白
線像の横幅Ｗを、Ｗ＝ΔＸ（ｚ−Ｖ）／Ｈにより計算す
る（ステップＢ２，白線像横幅決定ステップ）。ただ
し、カメラ座標系と各変数は図５に示してあり、Ｈはカ
メラの高さ、ΔＸは実空間での白線幅である。
【００２６】さらに白線内外輝度差計算手段１０２によ
り、道路画像各点について、同一水平ライン上にある画
素の内、前記白線像横幅の半分より近い画素の輝度値の
和を計算し（ステップＢ３，演算ステップ）、同じく、
同一水平ライン上にある画素の内、前記白線像横幅の半
分より遠く横幅分より近い画素の輝度値の和を計算し
（ステップＢ４，演算ステップ）、前記ステップＢ３に
よる近い側の輝度値の和と前記ステップＢ４による遠い
側の輝度値の和との「差」を道路画像各点において計算
する（ステップＢ５，演算ステップ）。この際に、それ
ぞれ近い側と遠い側の画素数が等しくなるようにする。
り、道路画像各点について、同一水平ライン上にある画
素の内、前記白線像横幅の半分より近い画素の輝度値の
和を計算し（ステップＢ３，演算ステップ）、同じく、
同一水平ライン上にある画素の内、前記白線像横幅の半
分より遠く横幅分より近い画素の輝度値の和を計算し
（ステップＢ４，演算ステップ）、前記ステップＢ３に
よる近い側の輝度値の和と前記ステップＢ４による遠い
側の輝度値の和との「差」を道路画像各点において計算
する（ステップＢ５，演算ステップ）。この際に、それ
ぞれ近い側と遠い側の画素数が等しくなるようにする。
【００２７】次に、白線端エッジ強度計算手段１０３に
より、道路画像各点ついて、同一水平ライン上で左右白
線像横幅の半分の距離にある２つの画素におけるエッジ
強度を、例えば原道路画像にソーベルフィルタをかけた
際の画素値として計算する（ステップＢ６，演算ステッ
プ）。
より、道路画像各点ついて、同一水平ライン上で左右白
線像横幅の半分の距離にある２つの画素におけるエッジ
強度を、例えば原道路画像にソーベルフィルタをかけた
際の画素値として計算する（ステップＢ６，演算ステッ
プ）。
【００２８】また、白線内輝度均一性計算手段１０４に
より、道路画像各点について、同一水平ライン上で左右
白線像横幅の半分より近い画素群の輝度値の均一性、例
えば前記画素群内での輝度値の分散、もしくは最大輝度
値と最小輝度値との差などを計算する（ステップＢ７，
演算ステップ）。
より、道路画像各点について、同一水平ライン上で左右
白線像横幅の半分より近い画素群の輝度値の均一性、例
えば前記画素群内での輝度値の分散、もしくは最大輝度
値と最小輝度値との差などを計算する（ステップＢ７，
演算ステップ）。
【００２９】そして、白線特徴統合手段１０５により、
道路画像各点において、前記内外輝度値和の「差」、ソ
ーベルフィルタ値、内側画素群内での輝度値の分散か
ら、例えばそれらの線形和という形で白線特徴点らしさ
を計算する（ステップＢ８，評価値付与ステップ）。最
後に、白線特徴点データ出力手段１０６により、前記白
線特徴点らしさをフィルタ値として出力する（ステップ
Ｂ９）。
道路画像各点において、前記内外輝度値和の「差」、ソ
ーベルフィルタ値、内側画素群内での輝度値の分散か
ら、例えばそれらの線形和という形で白線特徴点らしさ
を計算する（ステップＢ８，評価値付与ステップ）。最
後に、白線特徴点データ出力手段１０６により、前記白
線特徴点らしさをフィルタ値として出力する（ステップ
Ｂ９）。
【００３０】以上のように、本実施の形態によれば、エ
ッジ検出により白線像を判定する場合に比べ、白線内外
輝度値和の「差」という白線と他の類似物との区別がつ
きやすい手法を主に用い、さらに白線像端でのエッジ強
度、白線像内での輝度値の均一性などの複数の特徴を組
み合わせて白線特徴点らしさを計算するため、道路画像
内の白線像上にある白線特徴点をより的確に信頼性よく
検出でき、この結果、路面上の白線を信頼性よく検出で
きる線状マーク検出方法および装置が提供できる効果が
ある。
ッジ検出により白線像を判定する場合に比べ、白線内外
輝度値和の「差」という白線と他の類似物との区別がつ
きやすい手法を主に用い、さらに白線像端でのエッジ強
度、白線像内での輝度値の均一性などの複数の特徴を組
み合わせて白線特徴点らしさを計算するため、道路画像
内の白線像上にある白線特徴点をより的確に信頼性よく
検出でき、この結果、路面上の白線を信頼性よく検出で
きる線状マーク検出方法および装置が提供できる効果が
ある。
【００３１】なお、以上の説明では道路上の白線検出に
ついて説明したが、白線の検出であれば道路上の白線に
限定されるものではない。また、以上の説明では道路上
の白線検出について説明したが、線状のマークの検出で
あれば白色の線状のマークに限定されるものではなく、
黄色、赤色、緑色など他の色の線状のマークの検出にも
適用できるものである。
ついて説明したが、白線の検出であれば道路上の白線に
限定されるものではない。また、以上の説明では道路上
の白線検出について説明したが、線状のマークの検出で
あれば白色の線状のマークに限定されるものではなく、
黄色、赤色、緑色など他の色の線状のマークの検出にも
適用できるものである。
【００３２】
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、線状マ
ーク像内外の輝度値の「差」という線状マークと他の類
似物との区別を容易にする特徴値を用い、さらに線状マ
ーク像端でのエッジ強度、線状マーク像内での輝度値の
均一性等の複数の特徴値を組み合わせ、線状マーク特徴
点らしさの評価値を前記対象画像の各点について求め、
対象画像内の線状マーク像上にある線状マーク特徴点を
的確に検出し、これをもとに線状マークを検出するた
め、周囲の構造物やノイズの影響排除して、線状マーク
の検出についての信頼性を向上できる効果がある。
ーク像内外の輝度値の「差」という線状マークと他の類
似物との区別を容易にする特徴値を用い、さらに線状マ
ーク像端でのエッジ強度、線状マーク像内での輝度値の
均一性等の複数の特徴値を組み合わせ、線状マーク特徴
点らしさの評価値を前記対象画像の各点について求め、
対象画像内の線状マーク像上にある線状マーク特徴点を
的確に検出し、これをもとに線状マークを検出するた
め、周囲の構造物やノイズの影響排除して、線状マーク
の検出についての信頼性を向上できる効果がある。
【図１】 本発明の実施の形態における線状マーク検出
方法を実現する線状マーク検出装置の構成を示すブロッ
ク図である。
方法を実現する線状マーク検出装置の構成を示すブロッ
ク図である。
【図２】 本発明の実施の形態における線状マーク検出
方法および装置の動作を示すフローチャートである。
方法および装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】 本発明の実施の形態における線状マーク検出
装置の具体的な動作例を示すフローチャートである。
装置の具体的な動作例を示すフローチャートである。
【図４】 本発明の実施の形態における線状マーク検出
装置の白線内外輝度差計算手段の動作を模式的に示す説
明図である。
装置の白線内外輝度差計算手段の動作を模式的に示す説
明図である。
【図５】 本発明の実施の形態における線状マーク検出
装置の白線像横幅決定手段における白線像の横幅の計算
についてのカメラ座標系と各変数を示す説明図である。
装置の白線像横幅決定手段における白線像の横幅の計算
についてのカメラ座標系と各変数を示す説明図である。
【図６】 従来の線状マーク検出装置の構成を示すブロ
ック図である。
ック図である。
１００……道路画像入力手段（画像入力手段）、１０１
……白線像横幅決定手段（線状マーク像幅決定手段）、
１０２……白線内外輝度差計算手段（画像処理手段）、
１０３……白線端エッジ強度計算手段（画像処理手
段）、１０４……白線内輝度均一性計算手段（画像処理
手段）、１０５……白線特徴統合手段（線状マーク特徴
統合手段）、１０６……白線特徴点データ出力手段（線
状マーク特徴点データ出力手段）、ステップＡ２，ステ
ップＢ２（線状マーク像横幅決定ステップ）、ステップ
Ａ３，ステップＢ３（演算ステップ）、ステップＡ４，
ステップＢ４（演算ステップ）、ステップＡ５，ステッ
プＢ５（演算ステップ）、ステップＡ６，ステップＢ６
（演算ステップ）、ステップＡ７，ステップＢ７（演算
ステップ）、ステップＡ８，ステップＢ８（評価値付与
ステップ）。
……白線像横幅決定手段（線状マーク像幅決定手段）、
１０２……白線内外輝度差計算手段（画像処理手段）、
１０３……白線端エッジ強度計算手段（画像処理手
段）、１０４……白線内輝度均一性計算手段（画像処理
手段）、１０５……白線特徴統合手段（線状マーク特徴
統合手段）、１０６……白線特徴点データ出力手段（線
状マーク特徴点データ出力手段）、ステップＡ２，ステ
ップＢ２（線状マーク像横幅決定ステップ）、ステップ
Ａ３，ステップＢ３（演算ステップ）、ステップＡ４，
ステップＢ４（演算ステップ）、ステップＡ５，ステッ
プＢ５（演算ステップ）、ステップＡ６，ステップＢ６
（演算ステップ）、ステップＡ７，ステップＢ７（演算
ステップ）、ステップＡ８，ステップＢ８（評価値付与
ステップ）。
Claims (7)
- 【請求項１】 対象画像を入力し、該入力した対象画像
をもとに線状マークを検出する線状マーク検出方法にお
いて、 前記入力した対象画像の各点に対し、線状マーク領域内
外の輝度値の差、線状マーク端位置でのエッジの強度、
線状マーク内の輝度の均一性などの特徴値を演算する演
算ステップと、 該演算ステップで演算した各特徴値をもとに、前記線状
マークを検出するための線状マーク特徴点らしさの評価
値を前記対象画像の各点について付与する評価値付与ス
テップと、 を備えていることを特徴とする線状マーク検出方法。 - 【請求項２】 前記入力した対象画像の各点において線
状マーク像が存在した場合の該線状マーク像の幅を決定
する線状マーク像横幅決定ステップを備え、 前記線状マーク領域内外の輝度値の差についての特徴値
を演算する演算ステップは、前記対象画像上の各点の位
置および前記線状マーク像横幅決定ステップで決定した
線状マーク像の幅にもとづき線状マーク領域内外の輝度
値の差についての特徴値を演算し、 前記線状マーク端位置でのエッジ強度についての特徴値
を演算する演算ステップは、前記対象画像上の各点にお
いて前記線状マーク像横幅決定ステップで決定した線状
マーク像の幅にもとづき線状マーク端の位置でのエッジ
強度についての特徴値を演算し、 前記線状マーク内の輝度の均一性などの特徴値を演算す
る演算ステップは、前記対象画像上の各点において前記
線状マーク像横幅決定ステップで決定した線状マーク像
の幅にもとづき線状マーク内の輝度の均一性についての
特徴値を演算することを特徴とする請求項１記載の線状
マーク検出方法。 - 【請求項３】 前記線状マーク領域内外の輝度値の差に
ついての特徴値を演算する演算ステップは、対象画像の
各点について、同一水平ライン上にある画素の内、線状
マーク像の横幅の半分より近い画素の輝度値の和を計算
するとともに、同一水平ライン上にある画素の内で前記
線状マーク像の横幅の半分より遠く前記横幅分より近い
画素の輝度値の和を計算し、前記計算した近い側の輝度
値の和と、遠い側の輝度値の和の「差」を前記対象画像
各点において計算し、線状マーク領域内外の輝度値の差
についての特徴値を求めることを特徴とする請求項２記
載の線状マーク検出方法。 - 【請求項４】 前記線状マーク像横幅決定ステップは、
前記対象画像の各点についてその位置とカメラの高さに
もとづき、前記対象画像の各点が線状マークの中心線上
にある場合の線状マーク像の横幅を決定し、 前記線状マーク端位置でのエッジ強度についての特徴値
を演算する演算ステップは、前記線状マーク像横幅決定
ステップで決定した線状マーク像の横幅にもとづき、前
記対象画像の各点ついて、同一水平ライン上で前記線状
マーク像の横幅の半分の距離にある２つの画素における
エッジ強度についての特徴値を、原対象画像にソーベル
フィルタをかけた際の画素値として計算し、 前記線状マーク内の輝度の均一性などの特徴値を演算す
る演算ステップは、前記対象画像の各点について、同一
水平ライン上で線状マーク像横幅の半分より近い画素群
の輝度値の均一性についての特徴値を、前記画素群内で
の輝度値の分散を計算することで求めることを特徴とす
る請求項２または３記載の線状マーク検出方法。 - 【請求項５】 前記線状マーク内の輝度の均一性などの
特徴値を演算する演算ステップは、前記対象画像の各点
について、同一水平ライン上で線状マーク像横幅の半分
より近い画素群の輝度値の均一性についての特徴値を、
前記画素群内での最大輝度値と最小輝度値との差を計算
することで求めることを特徴とする請求項２ないし４の
うちのいずれか１項に記載の線状マーク検出方法。 - 【請求項６】 対象画像を入力し、該入力した対象画像
をもとに線状マークを検出する線状マーク検出装置であ
って、 対象画像を入力する画像入力手段と、 該画像入力手段により入力した対象画像の各点に対し、
線状マーク領域内外の輝度値の差、線状マーク端位置で
のエッジの強度、線状マーク内の輝度の均一性などの特
徴値を演算処理して求める画像処理手段と、 該画像処理手段で求めた前記各特徴値をもとに、線状マ
ークを検出するための線状マーク特徴点らしさの評価値
を前記対象画像の各点について付与する線状マーク特徴
統合手段と、 該線状マーク特徴統合手段により前記各点について付与
した線状マーク特徴点らしさの評価値を出力する線状マ
ーク特徴点データ出力手段とを備えた線状マーク検出装
置。 - 【請求項７】 前記画像入力手段により入力した対象画
像の各点において線状マーク像が存在した場合の前記線
状マーク像の幅を決定する線状マーク像横幅決定手段を
備え、 前記画像処理手段は、線状マーク領域内外の輝度値の差
についての特徴値を演算処理して求める線状マーク内外
輝度差計算手段と、線状マーク端位置でのエッジ強度に
ついての特徴値を演算処理して求める線状マーク端エッ
ジ強度計算手段と、線状マーク内の輝度の均一性などの
特徴値を演算処理して求める線状マーク内輝度均一性計
算手段とを有し、 前記線状マーク内外輝度差計算手段は、前記対象画像上
の各点の位置および前記線状マーク像横幅決定手段で決
定した線状マーク像の幅にもとづき線状マーク領域内外
の輝度値の差についての特徴値を演算し、 前記線状マーク端エッジ強度計算手段は、前記対象画像
上の各点において前記線状マーク像横幅決定手段で決定
した線状マーク像の幅にもとづき線状マーク端の位置で
のエッジ強度についての特徴値を演算し、 前記線状マーク内輝度均一性計算手段は、前記対象画像
上の各点において前記線状マーク像横幅決定手段で決定
した線状マーク像の幅にもとづき線状マーク内の輝度の
均一性についての特徴値を演算する、 ことを特徴とする請求項６記載の線状マーク検出装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10230583A JP3102478B2 (ja) | 1998-08-17 | 1998-08-17 | 線状マーク検出方法および装置 |
| PCT/JP1999/004398 WO2000010127A1 (fr) | 1998-08-17 | 1999-08-13 | Procede et dispositif de detection d'une marque lineaire |
| EP99937068A EP1130544A4 (en) | 1998-08-17 | 1999-08-13 | LINEAR MARKING DETECTION METHOD AND DEVICE |
| US09/763,056 US6813383B1 (en) | 1998-08-17 | 1999-08-13 | Linear mark detecting method and device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10230583A JP3102478B2 (ja) | 1998-08-17 | 1998-08-17 | 線状マーク検出方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000057351A true JP2000057351A (ja) | 2000-02-25 |
| JP3102478B2 JP3102478B2 (ja) | 2000-10-23 |
Family
ID=16910025
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10230583A Expired - Lifetime JP3102478B2 (ja) | 1998-08-17 | 1998-08-17 | 線状マーク検出方法および装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6813383B1 (ja) |
| EP (1) | EP1130544A4 (ja) |
| JP (1) | JP3102478B2 (ja) |
| WO (1) | WO2000010127A1 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014127027A (ja) * | 2012-12-26 | 2014-07-07 | Nippon Soken Inc | 境界線認識装置 |
| US8948519B2 (en) | 2010-03-23 | 2015-02-03 | Nec Corporation | Linear mark detection system, linear mark detection method, and non-transitory computer readable medium storing linear mark detecting program |
| JP2015204011A (ja) * | 2014-04-15 | 2015-11-16 | 日産自動車株式会社 | 車線認識装置 |
| JP2015204017A (ja) * | 2014-04-15 | 2015-11-16 | 日産自動車株式会社 | 車線認識装置 |
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| AU2007340727A1 (en) * | 2006-12-28 | 2008-07-10 | Kabushiki Kaisha Toyota Jidoshokki | Parking assistance device, component for parking assistance device, parking assistance method, parking assistance program, method and program for calculating vehicle travel parameter, device for calculating vehicle travel parameter, and component for device for calculating vehicle travel parameter |
| US20090284361A1 (en) * | 2008-05-19 | 2009-11-19 | John Boddie | Driver scoring system with lane changing detection and warning system |
| GB201101237D0 (en) | 2011-01-25 | 2011-03-09 | Trw Ltd | Method of processing images and apparatus |
| CN111523360B (zh) * | 2019-09-09 | 2023-06-13 | 毫末智行科技有限公司 | 用于识别路面标记的方法、装置及单目摄像头 |
| TWI756597B (zh) * | 2019-12-10 | 2022-03-01 | 晶睿通訊股份有限公司 | 隊列分析方法與影像監控設備 |
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| JPH04287290A (ja) * | 1990-11-20 | 1992-10-12 | Imra America Inc | ハフ変換画像処理装置 |
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| JP3330285B2 (ja) * | 1996-06-20 | 2002-09-30 | 本田技研工業株式会社 | 車両の白線検出装置 |
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| JPH10208056A (ja) * | 1997-01-16 | 1998-08-07 | Honda Motor Co Ltd | 直線検出方法 |
-
1998
- 1998-08-17 JP JP10230583A patent/JP3102478B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1999
- 1999-08-13 US US09/763,056 patent/US6813383B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1999-08-13 EP EP99937068A patent/EP1130544A4/en not_active Withdrawn
- 1999-08-13 WO PCT/JP1999/004398 patent/WO2000010127A1/ja active Application Filing
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Also Published As
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| EP1130544A4 (en) | 2006-12-13 |
| JP3102478B2 (ja) | 2000-10-23 |
| US6813383B1 (en) | 2004-11-02 |
| EP1130544A1 (en) | 2001-09-05 |
| WO2000010127A1 (fr) | 2000-02-24 |
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