JP2011192071A - 横断歩道検出装置、横断歩道検出システム，横断歩道検出方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】道路の状況にかかわらず、横断歩道を精度良く検出する。
【解決手段】メインパターンを用いたスキャン動作によって得られたデータに所定の演算処理を実行する。次に、この演算処理の演算結果と、メインパターンＭＰの所定の画像上の位置との関係を示す特性曲線を算出する。そして、特性曲線に現れるピークの規則性に基づいて、所定の画像に横断歩道が写っているか否を判断する。上述のデータは、メインパターンを構成するサブパターンそれぞれと重なる画素の輝度の平均である。このため、横断歩道を構成する白色パターンに亀裂が生じていたり、白色パターンに剥離が生じていたりしても、データの値は、ほとんど影響を受けない。したがって、所定の画像に横断歩道が写っているか否かを精度よく判断することができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、横断歩道検出装置、横断歩道検出システム、横断歩道検出方法及びプログラムに関し、更に詳しくは、画像に写る横断歩道を検出する横断歩道検出装置、前記横断歩道検出装置を備える横断歩道検出システム、画像に写る横断歩道を検出するための横断歩道検出方法及びプログラムに関する。

交通事故の死者数は減少傾向にあるものの、事故の発生件数自体は依然として高い水準にある。交通事故の発生原因は様々であるが、走行する道路の状況を、事前に把握することができれば、交通事故の発生を、ある程度抑制することができる。

そこで、自車が走行する道路に関する情報を、事前に取得するための装置が種々提案されている（例えば特許文献１参照）。特許文献１に開示された装置は、路面を撮影して得られた画像に対して、横断歩道の検出を試みる。そして、検出結果をモニタを介してドライバーに提供する。車両を運転するドライバーは、例えば夜間や悪天候下においても、前方に存在する横断歩道の有無を予め知ることができる。

特開２００６−３０９３１３号公報

上述の装置は、横断歩道を構成する白色パターンの外縁と予測される位置を、画像を構成する画素の輝度変化に基づいて特定する。そして、特定した位置の規則性に基づいて、画像に横断歩道が写っているか否かを判断する。

このため、経年劣化等により、白色パターンの一部が剥離してしまった場合や、白色パターンが形成された道路に亀裂が生じてしまった場合等には、輝度変化の規則性が曖昧になり、横断歩道の検出精度が低下してしまうことが考えられる。

本発明は、上述の事情の下になされたもので、道路の状況にかかわらず、横断歩道を精度良く検出することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の第１の観点に係る横断歩道検出装置は、
道路を横切る横断歩道が写る画像から、前記横断歩道を検出する横断歩道検出装置であって、
前記画像に写る前記横断歩道を構成する白色パターンに対応する第１サブパターンと、前記白色パターンに挟まれる領域に対応する第２サブパターンとを有するメインパターンを、前記画像上の第１位置から、前記第１位置とは異なる第２位置まで移動させながら、前記第１サブパターンと重なる画素の輝度に基づいて演算された第１演算値と、前記第２サブパターンと重なる画素の輝度に基づいて演算された第２演算値とを算出する算出手段と、
前記第１演算値と前記第２演算値とを用いた演算を行う演算手段と、
前記メインパターンの位置と前記演算手段による演算の結果との関係の規則性に基づいて、前記第１位置と前記第２位置の間に、前記横断歩道の画像が存在するか否かを判断する判断手段と、
を備える。

前記演算手段は、前記第１演算値と前記第２演算値との差を演算することとしてもよい。

前記第１位置は、前記画像に写る前記道路の車線の一側に規定され、前記第２位置は、前記画像に写る前記道路の車線の他側に規定されることとしてもよい。

また、前記第１位置は、前記画像に写る前記道路の一側に規定され、前記第２位置は、前記画像に写る前記道路の他側に規定されることとしてもよい。

前記第１位置は、前記道路の車線を区画するライン上に規定されることとしてもよい。

前記メインパターンは、前記第１サブパターンの一側に隣接する前記第２サブパターンと、前記第１サブパターンの他側に隣接する前記第２サブパターンとを有することとしてもよい。

前記判断手段は、前記演算手段による演算結果から導かれる特性曲線によって示されるピーク値相互間の間隔の規則性に基づいて、前記横断歩道の画像が存在するか否かを判断することとしてもよい。

前記第１位置と前記第２位置とによって規定される第１直線は、前記画像に写る前記道路に直交することとしてもよい。

前記算出手段は、前記第１直線と平行な第２直線に沿って、更に前記メインパターンを移動させながら、前記第１サブパターンと重なる画素の輝度に基づいて演算された第１演算値と、前記第２サブパターンと重なる画素の輝度に基づいて演算された第２演算値とを算出することとしてもよい。

本発明の第２の観点に係る横断歩道検出システムは、
車両の進行方向の道路を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像から横断歩道を検出する本発明の横断歩道検出装置と、
を備える。

本発明の第３の観点に係る横断歩道検出方法は、
道路を横切る横断歩道が写る画像から、前記横断歩道を検出するための横断歩道検出方法であって、
前記画像に写る前記横断歩道を構成する白色パターンに対応する第１サブパターンと、前記白色パターンに挟まれる領域に対応する第２サブパターンとを有するメインパターンを、前記画像上の第１位置から、前記第１位置とは異なる第２位置まで移動させながら、前記第１サブパターンと重なる画素の輝度に基づいて演算された第１演算値と、前記第２サブパターンと重なる画素の輝度に基づいて演算された第２演算値とを算出する工程と、
前記第１演算値と前記第２演算値とを用いた演算を行う工程と、
前記メインパターンの位置と、前記第１演算値と前記第２演算値とを用いた演算の結果と、の関係の規則性に基づいて、前記第１位置と前記第２位置の間に前記横断歩道の画像が存在するか否かを判断する工程と、
を含む。

本発明の第４の観点に係るプログラムは、コンピュータを、
画像に写る横断歩道を構成する白色パターンに対応する第１サブパターンと、前記白色パターンに挟まれる領域に対応する第２サブパターンとを有するメインパターンを、前記画像上の第１位置から、前記第１位置とは異なる第２位置まで移動させながら、前記第１サブパターンと重なる画素の輝度に基づいて演算された第１演算値と、前記第２サブパターンと重なる画素の輝度に基づいて演算された第２演算値とを算出する算出手段と、
前記第１演算値と前記第２演算値とを用いた演算を行う演算手段と、
前記メインパターンの位置と前記演算手段による演算の結果との関係の規則性に基づいて、前記第１位置と前記第２位置の間に前記横断歩道の画像が存在するか否かを判断する判断手段と、
として機能させる。

本発明によれば、複数の画素の輝度に基づく演算値を用いた演算が行われる。そして、この演算の結果とメインパターンの位置との関係の規則性に基づいて、画像中の横断歩道の有無が判断される。これにより、白色パターンの一部が劣化していても、画像中の横断歩道を精度よく検出することができる。

第１の実施形態に係る横断歩道検出システムのブロック図である。 撮像装置から出力された画像の一例を示す図である。 変換された画像を示す図である。 画像上に規定されたメインパターンを示す図である。 メインパターンを拡大して示す図である。 平均値算出部の動作を説明するための図である。 図７（Ａ）は及び図７（Ｂ）は、スキャン動作中のメインパターンを示す図である。 スキャン動作に基づく特性曲線を示す図（その１）である。 スキャン動作に基づく特性曲線を示す図（その２）である。 スキャン動作に基づく特性曲線を示す図（その３）である。 第２の実施形態に係る横断歩道検出システムのブロック図である。 横断歩道検出装置の動作を説明するためのフローチャート（その１）である。 横断歩道検出装置の動作を説明するためのフローチャート（その２）である。 特性曲線と、閾値Ａ，Ｂとの関係を示す図である。 ピークの特定手順を説明するための図（その１）である。 ピークの特定手順を説明するための図（その２）である。 ピークの特定手順を説明するための図（その３）である。

《第１の実施形態》
以下、本発明の第１の実施形態を、図面を参照しつつ説明する。図１は本実施形態に係る横断歩道検出システム１０の概略的な構成を示すブロック図である。横断歩道検出システム１０は、例えば自動車に搭載される。そして、撮像装置２０によって撮像された画像に写る横断歩道を検出する。この横断歩道検出システム１０は、図１に示されるように、撮像装置２０と、撮像装置２０によって撮像された画像から横断歩道を検出する横断歩道検出装置３０とを有している。

撮像装置２０は、被写体を撮像することにより取得した画像ＰＨ１を電気信号に変換して出力するＣＣＤカメラを含んで構成されている。この撮像装置２０は、例えば自動車のフロントグリル、或いはバンパーなどに設置されている。

図２は、撮像装置２０によって撮像された画像ＰＨ１の一例を示す図である。画像ＰＨ１には、道路１００と、道路１００の車線を区画するライン１０１と、道路１００を横切る横断歩道１２０が写っている。この画像ＰＨ１を参照するとわかるように、撮像装置２０は、その視野に、ライン１０１によって区画される車線が位置するように、視野角や倍率などが調整されている。そして、撮像装置２０は、道路１００を順次撮像し、撮像した画像に関する情報を出力する。

図１に戻り、横断歩道検出装置３０は、記憶部３１、画像変換部３２、平均値算出部３３、演算部３４、曲線生成部３５、判断部３６を有している。

記憶部３１は、撮像装置２０から順次出力される画像に関する情報を時系列的に記憶する。また、上記各部３２〜３６の処理結果としての情報を順次記憶する。

画像変換部３２は、撮像装置２０によって撮像された画像ＰＨ１を、道路１００を真上から見た画像（トップビュー画像）に変換する。具体的には、画像変換部３２は、画像ＰＨ１に対して、座標変換処理を実行し、例えば図３に示される画像ＰＨ２を生成する。

ここで、画像ＰＨ２に、左下のコーナーを原点とするＸＹ座標系を定義し、以下ＸＹ座標系を用いた説明を行う。

画像ＰＨ１と画像ＰＨ２とを比較するとわかるように、画像ＰＨ２では、道路１００の車線を区画するライン１０１がＹ軸とほぼ平行になっている。また、画像ＰＨ２では、横断歩道１２０を構成する白色パターン１２１それぞれは、長手方向をＹ軸方向とする長方形となっている。そして、各白色パターン１２１は、Ｘ軸方向に間隔Ｄ１で配置され、隣接する白色パターン１２１同士のエッジからエッジまでの距離ｄ１は、白色パターン１２１のＸ軸方向の幅（大きさ）ｄ２と等しい。

画像変換部３２は、画像ＰＨ２を生成すると、当該画像ＰＨ２を記憶部３１に保存するとともに、画像ＰＨ１の変換処理が終了したことを平均値算出部３３へ通知する。

図４は、画像ＰＨ２と、当該画像ＰＨ２上に規定されたメインパターンＭＰを示す図である。平均値算出部３３は、画像ＰＨ２上に、メインパターンＭＰを規定する。そして、このメインパターンＭＰを、画像ＰＨ１の中心を通りＸ軸に平行な直線Ｌ_１と、Ｘ軸に平行で、直線Ｌ_１から＋Ｙ方向に距離Ｄ２隔てた直線Ｌ_２と、Ｘ軸に平行で、直線Ｌ_１から−Ｙ方向に距離Ｄ２隔てた直線Ｌ_３とに沿って、例えば１〜数ピクセルずつ移動させながら各サブパターンＳＰ１〜ＳＰ３と重なる画素の輝度の平均値を算出する。

このメインパターンＭＰ及びサブパターンＳＰ１〜ＳＰ３は、所定の形状をした領域もしくはウインドウである。上記動作により、当該領域もしくはウインドウ内の画素の輝度の平均値が算出される。

図５は、画像ＰＨ２上に規定されたメインパターンＭＰを拡大して示す図である。図５に示されるように、メインパターンＭＰは、Ｘ軸方向に配列された３つのサブパターンＳＰ１〜ＳＰ３から構成されている。各サブパターンＳＰ１〜ＳＰ３は、長手方向をＸ軸方向とする長方形である。そして、サブパターンＳＰ１，ＳＰ３それぞれのＸ軸方向の寸法は、距離ｄ１と等しく、サブパターンＳＰ２の寸法は、距離ｄ２と等しい。

図６は、平均値算出部３３の動作を説明するための図である。図６を参照するとわかるように、平均値算出部３３は、まず、画像ＰＨ２の中心を通りＸ軸に平行な直線Ｌ_１に沿って、メインパターンＭＰを、矢印ａに示される第１位置（２本のライン１０１に規定される車線の一側）から、矢印ｂに示される第２位置（車線の他側）まで移動させながら、各サブパターンＳＰ１〜ＳＰ３と重なる画素の輝度の平均値を算出する。このとき、メインパターンＭＰは、車線（道路）を横切るように移動する。

具体的には、平均値算出部３３は、第１位置にメインパターンＭＰを規定する。この位置では、メインパターンＭＰの中心は、直線Ｌ_１上に位置する。また、メインパターンＭＰの−Ｘ側端は、画像ＰＨ２の−Ｘ側端に一致する。

次に、平均値算出部３３は、メインパターンＭＰを、矢印ａに示される第１位置から、矢印ｂに示される第２位置に向けて移動させながら、サブパターンＳＰ１と重なる画素の輝度の平均値Ｂ１_１、サブパターンＳＰ２と重なる画素の輝度の平均値Ｂ２_１、サブパターンＳＰ３と重なる画素の輝度の平均値Ｂ３_１を順次算出する。そして、平均値算出部３３は、算出した平均値Ｂ１_１，Ｂ２_１，Ｂ３_１を、当該平均値Ｂ１_１，Ｂ２_１，Ｂ３_１を算出したときのメインパターンＭＰの中心のＸ座標と関連づけて、データＢ１_１（Ｘ），Ｂ２_１（Ｘ），Ｂ３_１（Ｘ）として、記憶部３１へ出力する。これにより、データＢ１_１（Ｘ），Ｂ２_１（Ｘ），Ｂ３_１（Ｘ）が、記憶部３１に保存される。

平均値算出部３３は、メインパターンＭＰが、その＋Ｘ側端が、画像ＰＨ２の＋Ｘ側端に一致する位置に達すると、メインパターンＭＰを、その中心が直線Ｌ_２上に位置し、−Ｘ側端が画像ＰＨ２の−Ｘ側端に一致する位置に位置決めする。そして、この位置から、メインパターンＭＰを＋Ｘ方向へ、直線Ｌ_２に沿って移動させながら、サブパターンＳＰ１と重なる画素の輝度の平均値Ｂ１_２、サブパターンＳＰ２と重なる画素の輝度の平均値Ｂ２_２、サブパターンＳＰ３と重なる画素の輝度の平均値Ｂ３_２を順次算出する。そして、平均値算出部３３は、算出した平均値Ｂ１_２，Ｂ２_２，Ｂ３_２を、当該平均値Ｂ１_２，Ｂ２_２，Ｂ３_２を算出したときのメインパターンＭＰの中心のＸ座標と関連づけて、データＢ１_２（Ｘ），Ｂ２_２（Ｘ），Ｂ３_２（Ｘ）として、記憶部３１へ出力する。これにより、データＢ１_２（Ｘ），Ｂ２_２（Ｘ），Ｂ３_２（Ｘ）が、記憶部３１に保存される。

平均値算出部３３は、メインパターンＭＰが、その＋Ｘ側端が、画像ＰＨ２の＋Ｘ側端に一致する位置に達すると、メインパターンＭＰを、その中心が直線Ｌ_３上に位置し、−Ｘ側端が画像ＰＨ２の−Ｘ側端に一致する位置に位置決めする。そして、この位置から、メインパターンＭＰを＋Ｘ方向へ、直線Ｌ_３沿って移動させながら、サブパターンＳＰ１と重なる画素の輝度の平均値Ｂ１_３、サブパターンＳＰ２と重なる画素の輝度の平均値Ｂ２_３、サブパターンＳＰ３と重なる画素の輝度の平均値Ｂ３_３を順次算出する。そして、平均値算出部３３は、算出した平均値Ｂ１_３，Ｂ２_３，Ｂ３_３を、当該平均値Ｂ１_３，Ｂ２_３，Ｂ３_３を算出したときのメインパターンＭＰの中心のＸ座標と関連づけて、データＢ１_３（Ｘ），Ｂ２_３（Ｘ），Ｂ３_３（Ｘ）として、記憶部３１へ出力する。これにより、データＢ１_３（Ｘ），Ｂ２_３（Ｘ），Ｂ３_３（Ｘ）が、記憶部３１に保存される。平均値算出部３３は、上述の処理が終了すると、処理の終了を演算部３４に通知する。

以下、説明の便宜上、メインパターンＭＰを移動させながら、データＢ１_Ｎ（Ｘ），Ｂ２_Ｎ（Ｘ），Ｂ３_Ｎ（Ｘ）を出力する動作をスキャン動作という。

演算部３４は、データＢ１_Ｎ（Ｘ），Ｂ２_Ｎ（Ｘ），Ｂ３_Ｎ（Ｘ）について、次式（１）で示される演算を実行する。なお、Ｎは１〜３までの整数を示す。

Ｇ_Ｎ（Ｘ）＝Ｂ２_Ｎ（Ｘ）−（Ｂ１_Ｎ（Ｘ）＋Ｂ３_Ｎ（Ｘ））／２ …（１）

演算部３４は、式（１）に示される演算が完了すると、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）を記憶部３１へ保存し、演算の完了を曲線生成部３５へ通知する。

曲線生成部３５は、演算部３４による演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）に基づいて、特性曲線を生成する。具体的には、横軸をＸとし、縦軸を演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）とする座標系に、Ｘの値と、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）の値とによって規定される点をプロットし、プロットした点を通る特性曲線を生成する。

図７（Ａ）に示されるように、メインパターンＭＰを構成するサブパターンＳＰ２が、横断歩道１２０を構成する白色パターン１２１に完全に重なったときに、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）が最大になる。その理由は、サブパターンＳＰ２と重なる画素の輝度の平均値Ｂ２_Ｎが最大となるとともに、サブパターンＳＰ１，ＳＰ３と重なる画素の輝度の平均値Ｂ１_Ｎ，Ｂ３_Ｎがほぼ零となり、式（１）の演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）が最大となるためである。

また、図７（Ｂ）に示されるように、メインパターンＭＰを構成するサブパターンＳＰ１，ＳＰ３が、横断歩道１２０を構成する白色パターン１２１に完全に重なったときに、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）が最小になる。その理由は、サブパターンＳＰ１，ＳＰ３と重なる画素の輝度の平均値Ｂ１_Ｎ，Ｂ３_Ｎが最大となるとともに、サブパターンＳＰ２と重なる画素の輝度の平均値Ｂ２_Ｎがほぼ零となり、式（１）の演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）が最小となるためである。

したがって、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）が、横断歩道１２０を構成する白色パターン１２１を横切る直線に沿って、スキャン動作が行われた結果に基づく演算結果である場合には、特性曲線は、複数（例えば３つ以上）のピークを持った曲線となる。

図８は、例えばスキャン動作が、図６における直線Ｌ_１に沿って行われた結果に基づいて生成される特性曲線を示す図である。図８を参照するとわかるように、例えばスキャン動作が、直線Ｌ_１に沿って行われた場合には、演算結果Ｇ_１（Ｘ）は、Ｘの値が、白色パターン１２１それぞれの位置に対応するＸ_１〜Ｘ_６である場合にピークとなる。したがって、特性曲線は、５つのピークを持った曲線となる。

一方、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）が、横断歩道１２０を構成する白色パターン１２１を横切らない直線に沿って、スキャン動作が行われた結果に基づく演算結果である場合には、特性曲線は、２つのピークを持った曲線となる。

図９は、例えばスキャン動作が、図６における直線Ｌ_２に沿って行われた結果に基づいて生成される特性曲線を示す図である。図９に示されるように、例えばスキャン動作が、直線Ｌ_２に沿って行われた場合には、演算結果Ｇ_１（Ｘ）は、Ｘの値が、画像ＰＨ２におけるライン１０１それぞれの位置に対応するＸ_０，Ｘ_５である場合にピークとなる。したがって、特性曲線は、２つのピークを持った曲線となる。

曲線生成部３５は、直線Ｌ_１〜Ｌ_３それぞれに沿って行ったスキャン動作ごとに特性曲線を生成する。そして、特性曲線に関する情報を記憶部３１に出力するとともに、特性曲線の生成が完了したことを、判断部３６に通知する。

判断部３６は、生成された特性曲線の規則性に基づいて、画像ＰＨ２に横断歩道が写っているか否かを判断する。図１０は、特性曲線の一例を示す図である。図１０を参照するとわかるように、判断部３６は、曲線の極大点をピークＰとして検出する。そして、検出したピークＰそれぞれのＸ座標ＸＰ_Ｎを特定する。次に、判断部３６は、次式（２）で示される演算を実行し、特性曲線のピークＰに対応するＸ座標ＸＰ_Ｎ同士の差ＤＰ_Ｎを算出する。なお、式（２）におけるＮは、Ｎ番目のピークに対応する整数である。式（２）の演算結果は、Ｇ_Ｎ（Ｘ）が最大となるときの、画像ＰＨ２におけるメインパターンＭＰの位置相互間の距離と等しい。

ＤＰ_Ｎ＝ＸＰ_Ｎ＋１−ＸＰ_Ｎ …（２）

スキャン動作が白色パターン１２１を横切る直線Ｌ_１，Ｌ_３（図６参照）に沿って実行された場合には、例えば図８に示される特性曲線が得られる。この場合は、ピークのＸ座標ＸＰ_Ｎは、画像ＰＨ２における白色パターン１２１のＸ座標Ｘ_Ｎに等しくなる。そして、式（２）の演算結果ＤＰ_Ｎは、白色パターン１２１の配列間隔Ｄ１に等しくなる。

一方、スキャン動作が白色パターン１２１を横切らない直線Ｌ_２に沿って実行された場合には、図９に示されるように、特性曲線のピークは３つより少なくなる。また、ピークが３つ以上であったとしても、式（２）の演算結果ＤＰは、白色パターン１２１の配列間隔Ｄ１に等しくなることはないと考えられる。

そこで、判断部３６は、特性曲線について、ピークが、例えば４つ以上検出された場合であって、Ｎ個の差ＤＰ_Ｎの値の過半数が、白色パターン１２１の配列間隔Ｄ１の値とほぼ等しいときに、スキャン動作が、横断歩道１２０の白色パターン１２１を横切る直線（例えば直線Ｌ_１，Ｌ_３）に沿って行われたものと判断する。なお、差ＤＰ_Ｎの値と、配列間隔Ｄ１の値との比較は、例えば差ＤＰ_Ｎの値と配列間隔Ｄ１の値との相違が閾値以下の時に等しいと判断する。

一方、判断部３６は、特性曲線について、ピークが３つ以上検出されなかった場合、又は、差ＤＰ_Ｎの値の過半数が、配列間隔Ｄ１の値と異なるときに、スキャン動作が、横断歩道１２０の白色パターン１２１を横切らない直線（例えば直線Ｌ_２）に沿って行われたものと判断する。

そして、判断部３６は、直線Ｌ_１〜Ｌ_３に沿った３回のスキャン動作中、２回以上のスキャン動作が、横断歩道１２０の白色パターン１２１を横切る直線に沿って行われたと判断した場合に、画像ＰＨ２に横断歩道１２０が写っていると判断する。一方、直線Ｌ_１〜Ｌ_３に沿った３回のスキャン動作中、１回のスキャン動作のみが、横断歩道１２０の白色パターン１２１を横切る直線に沿って行われたと判断した場合、或いはすべてのスキャン動作が、白色パターン１２１を横切る直線に沿って行われなかったと判断した場合に、画像ＰＨ２に横断歩道１２０が写っていないと判断する。そして、画像ＰＨ２に横断歩道１２０が写っているか否かを判断した結果を外部装置等へ出力する。

以上説明したように、本第１の実施形態では、メインパターンＭＰを用いたスキャン動作によって得られたデータＢ１_Ｎ（Ｘ），Ｂ２_Ｎ（Ｘ），Ｂ３_Ｎ（Ｘ）について、式（１）に示される演算処理が実行される。次に、この演算処理の演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）と、メインパターンＭＰの画像ＰＨ２上の位置との関係を示す特性曲線が算出される。そして、特性曲線に現れるピークの規則性に基づいて、画像ＰＨ２に横断歩道が写っているか否かが判断される。

上述のデータＢ１_Ｎ（Ｘ），Ｂ２_Ｎ（Ｘ），Ｂ３_Ｎ（Ｘ）は、メインパターンＭＰのサブパターンＳＰ１〜ＳＰ３それぞれと重なる画素の輝度の平均である。このため、横断歩道１２０を構成する白色パターン１２１に亀裂が生じていたり、白色パターン１２１に剥離が生じていたりしても、データＢ１_Ｎ（Ｘ），Ｂ２_Ｎ（Ｘ），Ｂ３_Ｎ（Ｘ）の値は、ほとんど影響を受けない。

更に詳しくは、横断歩道１２０を構成する白色パターン１２１に亀裂が生じていたり、白色パターン１２１に剥離が生じていたりしても、これらの部分を表示する画素の数は、サブパターンＳＰ１〜ＳＰ３と重なる画素の数パーセントにすぎない。このため、データＢ１_Ｎ（Ｘ），Ｂ２_Ｎ（Ｘ），Ｂ３_Ｎ（Ｘ）の値は、白色パターン１２１に亀裂等があったとしても、ほとんど影響を受けることはない。したがって、横断歩道１２０の白色パターン１２１に経年劣化が生じたとしても、画像ＰＨ２に横断歩道が写っているか否かを精度よく判断することができる。

なお、上記配列間隔Ｄ１、距離ｄ１，ｄ２の値それぞれは、実際の道路１００における０．４５ｍに対応する値である。また、直線Ｌ_１〜Ｌ_３相互間の距離Ｄ２は、実際の道路１００における１．５ｍに対応する値である。また、メインパターンＭＰのＹ軸方向の寸法は、例えば画像ＰＨ２の画素と同等の大きさ（１ピクセルに相当する大きさ）である。ただし、メインパターンＭＰのＹ軸方向の寸法は、必要に応じて適宜変更してもよい。例えば、Ｙ軸方向の寸法を、数ピクセル相当の大きさとしてもよい。
《第２の実施形態》
次に、本発明の第２の実施形態を、図１１〜図１７を参照しつつ説明する。なお、第１の実施形態と同一又は同等の構成については、同等の符号を用いるとともに、その説明を省略又は簡略する。

本実施形態に係る横断歩道検出システム１０は、横断歩道検出装置３０が、一般的なコンピュータ、又はマイクロコンピュータなどの装置と同様の構成によって実現されている点で、第１の実施形態に係る横断歩道検出システム１０と相違している。

図１１は、横断歩道検出システム１０の物理的な構成を示すブロック図である。図１１に示されるように、横断歩道検出システム１０は、撮像装置２０と、コンピュータからなる横断歩道検出装置３０とから構成されている。

横断歩道検出装置３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０ａ、主記憶部３０ｂ、補助記憶部３０ｃ、表示部３０ｄ、入力部３０ｅ、インターフェイス部３０ｆ、及び上記各部を相互に接続するシステムバス３０ｇを含んで構成されている。

ＣＰＵ３０ａは、補助記憶部３０ｃに記憶されているプログラムに従って、撮像装置２０から出力された画像ＰＨ１について、後述する処理を実行する。

主記憶部３０ｂは、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を含んで構成され、ＣＰＵ３０ａの作業領域として用いられる。

補助記憶部３０ｃは、ＲＯＭ（Read Only Memory）、磁気ディスク、半導体メモリ等の不揮発性メモリを含んで構成されている。この補助記憶部３０ｃは、ＣＰＵ３０ａが実行するプログラム、及び各種パラメータなどを記憶している。また、撮像装置２０から出力される画像に関する情報、及びＣＰＵ３０ａによる処理結果などを含む情報を順次記憶する。

表示部３０ｄは、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）またはＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などを含んで構成され、ＣＰＵ３０ａの処理結果を表示する。

入力部３０ｅは、キーボードやマウス等のポインティングデバイスを含んで構成されている。オペレータの指示は、この入力部３０ｅを介して入力され、システムバス３０ｇを経由してＣＰＵ３０ａに通知される。

インターフェイス部３０ｆは、シリアルインターフェイスまたはＬＡＮ（Local Area Network）インターフェイス等を含んで構成されている。撮像装置２０は、インターフェイス部３０ｆを介してシステムバス３０ｇに接続される。

図１２及び図１３のフローチャートは、ＣＰＵ３０ａによって実行されるプログラムの一連の処理アルゴリズムに対応している。以下、図１２を参照しつつ、横断歩道検出装置３０が実行する処理について説明する。なお、この処理は、横断歩道検出システム１０が起動され、撮像装置２０によって撮像された画像に関する情報が出力された後に実行される。また、前提として、撮像装置２０からは、図２に示される画像ＰＨ１が出力されたものとする。

まず、最初のステップＳ１０１では、ＣＰＵ３０ａは、撮像装置２０によって撮像された画像ＰＨ１を、道路１００を真上から見た画像（トップビュー画像）に変換する。具体的には、画像変換部３２は、画像ＰＨ１に対して、座標変換処理を実行し、例えば図３に示される画像ＰＨ２を生成する。

次のステップＳ１０２では、ＣＰＵ３０ａは、画像ＰＨ２に対してスキャン処理を実行する。図１２は、ステップＳ１０２で実行されるサブルーチンを示す図である。ＣＰＵ３０ａは、ステップＳ１０２での処理を、図１２に示されるサブルーチンを実行することにより実現する。

サブルーチンにおける最初のステップＳ２０１では、ＣＰＵ３０ａは、カウンタ値Ｎのリセットを行う。これにより、カウンタＮの値が１に初期設定される。

次のステップＳ２０２では、ＣＰＵ３０ａは、判定フラグをオフに設定する。

次のステップＳ２０３では、ＣＰＵ３０ａは、メインパターンを直線Ｌ_Ｎ上の第１位置（図３における矢印ａに示される位置）へ位置決めする。この位置では、メインパターンＭＰの中心は、直線Ｌ_１上に位置する。また、メインパターンＭＰの−Ｘ側端は、画像ＰＨ２の−Ｘ側端に一致する。

次のステップＳ２０４では、ＣＰＵ３０ａは、サブパターンＳＰ１と重なる画素の輝度の平均値Ｂ１_１、サブパターンＳＰ２と重なる画素の輝度の平均値Ｂ２_１、サブパターンＳＰ３と重なる画素の輝度の平均値Ｂ３_１を順次算出する。そして、各輝度平均値に、メインパターンＭＰのＸ座標を関連づけたデータＢ１_Ｎ（Ｘ），Ｂ２_Ｎ（Ｘ），Ｂ３_Ｎ（Ｘ）を生成する。

次のステップＳ２０５では、ＣＰＵ３０ａは、データＢ１_Ｎ（Ｘ），Ｂ２_Ｎ（Ｘ），Ｂ３_Ｎ（Ｘ）について、上記式（１）で示される演算を実行する。これにより、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）が算出される。

次のステップＳ２０６では、ＣＰＵ３０ａは、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）の値が、零以上の閾値Ａ以上である否か判断する。図１４は、直線Ｌ_１に沿ってスキャン動作を行った結果から得られる特性曲線と、閾値Ａ，Ｂとの関係が示されている。ここでは、メインパターンＭＰは、Ｘ座標が零となる第１位置にある。したがって、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）は閾値Ａより小さい。したがって、ステップＳ２０６での判断は否定され、ＣＰＵ３０ａは、ステップＳ２１２へ移行する。

ステップＳ２１２では、ＣＰＵ３０ａは、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）の値が、零以下の閾値Ｂ以下である否か判断する。図１４に示されるように、ここでは、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）は閾値Ｂ以下である。したがって、ＣＰＵ３０ａは、ステップＳ２１３へ移行する。

ステップＳ２１３では、ＣＰＵ３０ａは、判定フラグをオフに設定する。

ステップＳ２１４では、ＣＰＵ３０ａは、メインパターンＭＰが第２位置（図６における矢印ｂに示される位置）にあるか否か判断する。ここでは、メインパターンＭＰは、第１位置にあるので、ステップＳ２１４での判断は否定され、ＣＰＵ３０ａは、次のステップＳ２１５へ移行する。

ステップＳ２１５では、ＣＰＵ３０ａは、メインパターンＭＰの位置を、＋Ｘ方向へ微小距離移動させる。そして、ステップＳ２０４へ戻る。

以降、ＣＰＵ３０ａによって、ステップＳ２０４〜Ｓ２０６の処理，及びステップＳ２１２〜Ｓ２１５の処理が繰り返し実行されると、メインパターンＭＰがＸ方向へ移動し、それに伴い、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）の値は、図１４の特性曲線に示されるように推移する。やがて、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）の値は、閾値Ａ以下で、かつ閾値Ｂより大きくなる。この場合は、ステップＳ２１２での判断が否定され、ＣＰＵ３０ａは、ステップＳ２１４へ直接移行する。

次に、ＣＰＵ３０ａによって、ステップＳ２０４〜Ｓ２０６の処理、及びＳ２１２，Ｓ２１４，Ｓ２１５の処理が繰り返し実行されると、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）の値は、閾値Ｂより大きくなる。この場合は、ステップＳ２０６での判断が肯定され、ＣＰＵ３０ａは、ステップＳ２０７へ移行する。

ステップＳ２０７では、ＣＰＵ３０ａは、判定フラグがオフであるか否か判断する。ここでは、判定フラグはオフである。したがって、ステップＳ２０７での判断が肯定され、ＣＰＵ３０ａは、ステップＳ２０８へ移行する。

ステップＳ２０８では、ＣＰＵ３０ａは、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）をピーク値として、記憶部３１へ保存する。

次のステップＳ２０９では、ＣＰＵ３０ａは、判定フラグをオンに設定する。

次に、ＣＰＵ３０ａは、ステップＳ２１４，Ｓ２１５の処理を実行した後、ステップＳ２０４〜Ｓ２０６の処理を実行する。この時点では、判定フラグがオンに設定されている。したがって、ステップＳ２０７での判断は否定される。この場合、ＣＰＵ３０ａは、ステップＳ２１０へ移行する。

ステップＳ２１０では、ＣＰＵ３０ａは、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）が、直近に保存された演算結果Ｇ_Ｎ−１（Ｘ）よりも大きいか判断する。メインパターンＭＰのＸ座標が、Ｘ_１以下である場合には、ステップＳ２１０での判断は肯定され、ＣＰＵ３０ａは、ステップＳ２１１へ移行する。

ステップＳ２１１では、ＣＰＵ３０ａは、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）をピーク値として保存する。これにより、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）が更新される。

以降、ＣＰＵ３０ａによって、ステップＳ２１４，Ｓ２１５，ステップＳ２０４〜Ｓ２０７，及びステップ２１０，Ｓ２１１の処理が繰り返し実行されることで、図１５中に白○で示されるように、ピーク値が更新される。

一方、メインパターンＭＰのＸ座標が、Ｘ_１を超えると、ステップＳ２１０での判断は否定され、ＣＰＵ３０ａは、ステップＳ２１４へ移行する。

以降、メインパターンＭＰが第２位置まで移動し、ステップＳ２１４での判断が肯定されるまで、ステップＳ２０１〜Ｓ２１５までの処理が繰り返し実行される。これにより、直線Ｌ_１に沿ったスキャン動作が完了し、図１６に白丸で示されるようにピークが更新され、最終的に複数のピークＰ_１が決定する。

ステップＳ２１４での判断が肯定されると、ＣＰＵ３０ａは、ステップＳ２１６へ移行する。

ステップＳ２１６では、ＣＰＵ３０ａは、カウンタ値Ｎが３であるか否か判断する。ここでは、カウンタ値Ｎは１であるため、ステップＳ２１６の判断は否定され、ＣＰＵ３０ａは、ステップＳ２１７へ移行する。

ステップＳ２１７では、ＣＰＵ３０ａは、カウンタ値Ｎを１インクリメントし、ステップＳ２０３へ戻る。

以降、カウンタ値が３となり、ステップＳ２１６での判断が肯定されるまで、Ｓ２０１〜Ｓ２１４の処理が繰り返し実行される。これにより、直線Ｌ_２に沿ったスキャン動作が行われ、最終的に、図１７に示される複数（２つ）のピークＰ_２が決定する。また、直線Ｌ_３に沿ったスキャン動作が行われ、最終的に、複数のピークＰ_３が決定する。

カウンタ値Ｎが３になり、ステップＳ２１６での判断が肯定されると、ＣＰＵ３０ａは、サブルーチンを終了し、ステップＳ１０３に移行する。

次のステップ１０３では、ステップ１０２のスキャン処理によって決定したピークＰに基づいて、画像ＰＨ２に横断歩道１２０が写っているか否かを判断する。

例えば、ＣＰＵ３０ａは、直線Ｌ_Ｎに沿ったスキャン動作ごとに、ピークＰ_Ｎ，ＭのＸ座標ＸＰ_Ｍを特定する。なお、ここでのＮはラインナンバーを表し、Ｍはピークナンバーを表している。そして、図１６に示されるＸ座標ＸＰ_Ｍ同士の差ＤＰ_Ｎを算出する。次に、ピークが、例えば４つ以上検出された場合であって、Ｎ個の差ＤＰ_Ｎの値の過半数が、白色パターン１２１の配列間隔Ｄ１の値とほぼ等しいときに、スキャン動作が、横断歩道１２０の白色パターン１２１を横切る直線（例えば直線Ｌ_１，Ｌ_３）に沿って行われたものと判断する。

一方、ＣＰＵ３０ａは、特性曲線について、ピークが３つ以上検出されなかった場合、又は、差ＤＰ_Ｎの値と、配列間隔Ｄ１の値とが異なるときに、スキャン動作が、横断歩道１２０の白色パターン１２１を横切らない直線（例えば直線Ｌ_２）に沿って行われたものと判断する。

そして、ＣＰＵ３０ａは、直線Ｌ_１〜Ｌ_３に沿った３回のスキャン動作中、２回以上のスキャン動作が、横断歩道１２０の白色パターン１２１を横切る直線に沿って行われたと判断した場合に、画像ＰＨ２に横断歩道１２０が写っていると判断する。一方、直線Ｌ_１〜Ｌ_３に沿った３回のスキャン動作中、１回のスキャン動作のみが、横断歩道１２０の白色パターン１２１を横切る直線に沿って行われたと判断した場合、或いはすべてのスキャン動作が、白色パターン１２１を横切る直線に沿って行われなかったと判断した場合に、画像ＰＨ２に横断歩道１２０が写っていない判断する。

次のステップＳ１０４では、ＣＰＵ３０ａは、画像ＰＨ２に横断歩道１２０が写っているか否かを判断した結果を外部装置等へ出力する。

以上説明したように、本第２の実施形態では、メインパターンＭＰを用いたスキャン動作によって得られたデータＢ１_Ｎ（Ｘ），Ｂ２_Ｎ（Ｘ），Ｂ３_Ｎ（Ｘ）について、式（１）に示される演算処理が実行される。次に、演算結果Ｇ_Ｎ（Ｘ）と、メインパターンＭＰの画像ＰＨ２上の位置との関係を示す特性曲線のピークが決定され、このピークの規則性に基づいて、画像ＰＨ２に横断歩道が写っているか否かが判断される。

上述のデータＢ１_Ｎ（Ｘ），Ｂ２_Ｎ（Ｘ），Ｂ３_Ｎ（Ｘ）は、メインパターンＭＰのサブパターンＳＰ１〜ＳＰ３それぞれと重なる画素の輝度の平均である。このため、横断歩道１２０を構成する白色パターン１２１に亀裂が生じていたり、白色パターン１２１に剥離が生じていたりしても、データＢ１_Ｎ（Ｘ），Ｂ２_Ｎ（Ｘ），Ｂ３_Ｎ（Ｘ）の値は、ほとんど影響を受けない。したがって、横断歩道１２０の白色パターン１２１に経年劣化が生じたとしても、画像ＰＨ２に横断歩道が写っているか否かを精度よく判断することができる。

また、本実施形態では、３つ以上のピークが特定された後も、スキャン動作を行った。これに限らず、スキャン動作において、例えばピークが２つ特定できたら、当該スキャン動作を停止し、ピークのＸ座標ＸＰ_１とＸ座標ＸＰ_２相互間の差ＤＰ_１を算出する。そして、この差ＤＰ_１が、白色パターン１２１の配列間隔Ｄ１の値とほぼ等しいときに、当該スキャン動作が白色パターン１２１を横切る直線に沿って行われたものと判断してもよい。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態によって限定されるものではない。

例えば、上記実施形態では、直線Ｌ_１〜Ｌ_３それぞれに沿って、３回のスキャン動作を行った。これに限らず、横断歩道検出システム１０は、スキャン動作を、４回以上行ってもよい。また、１回のスキャン動作で、画像ＰＨ２に横断歩道が写っているか否かを判断してもよい。また、この場合に、画像の上方から順次スキャン動作を実施し、横断歩道が写っていると判断された場合にスキャンを停止する形態が考えられる。

また、上記実施形態では、直線Ｌ_１が画像ＰＨ１の中心を通ることとした。これに限らず、直線Ｌ_１は、画像ＰＨ１の中心を通る直線でなくともよい。画像ＰＨにおける直線Ｌ_１〜Ｌ_３の位置は、例えば車種や、撮像装置２０の取り付け位置、その他の条件に応じて、適当な位置とすることができる。

また、上記実施形態では、サブパターンＳＰ１〜ＳＰ３と重なる画素の輝度の平均値を用いて、画像ＰＨに写る横断歩道を検出した。これに限らず、サブパターンＳＰ１〜ＳＰ３と重なる画素の輝度の総和等を用いて、画像ＰＨに写る横断歩道を検出してもよい。

また、上記実施形態では、メインパターンＭＰが３つのサブパターンＳＰ１〜ＳＰ３から構成されている場合について説明した。これに限らず、メインパターンＭＰが、サブパターンＳＰ１及びサブパターンＳＰ２のみから構成されていてもよい。この場合は、演算部３４は、データＢ１_Ｎ（Ｘ），Ｂ２_Ｎ（Ｘ）について、次式（３）で示される演算を実行すればよい。

Ｇ_Ｎ（Ｘ）＝Ｂ２_Ｎ（Ｘ）−Ｂ１_Ｎ（Ｘ） …（３）

また、上記実施形態では、式（１）を用いた演算を行ったが、これに限らず、例えば、次式（４）、或いは次式（５）に基づく演算を行ってもよい。例えば、式（４）、及び式（５）では、係数ｋ_１の値を２、係数ｋ_２の値を１とすることができる。

Ｇ_Ｎ（Ｘ）＝ｋ_１・Ｂ２_Ｎ（Ｘ）−ｋ_２・（Ｂ１_Ｎ（Ｘ）＋Ｂ３_Ｎ（Ｘ））／２ …（４）
Ｇ_Ｎ（Ｘ）＝ｋ_１・Ｂ２_Ｎ（Ｘ）−ｋ_２・Ｂ１_Ｎ（Ｘ） …（５）

また、上記実施形態では、メインパターンＭＰを、ライン１０１によって区画される車線の一側にある第１位置から、他側にある第２位置へ移動させることにより、スキャン動作を実行した。これに限らず、画像に横断歩道１２０全体が写っている場合には、メインパターンＭＰを、道路１００の一側（＋Ｘ側）から他側（−Ｘ側）へ移動させることにより、スキャン動作を実行してもよい。

また、上記実施形態では、メインパターンＭＰを、その−Ｘ側端が画像ＰＨ２の−Ｘ側端と一致する位置から、＋Ｘ方向へ移動させることにより、スキャン動作を実行した。これに限らず、道路１００のライン１０１の位置がわかっている場合、具体的には、ライン１０１を画像処理等により予め検出した場合には、例えば図３に示される２本のライン１０１の間で、メインパターンＭＰを移動させて、スキャン動作を実行することとしてもよい。

この場合、メインパターンＭＰを移動させる距離が少なくなるので、横断歩道検出システム１０が取り扱う情報量が少なくなる。その結果、横断歩道検出システム１０は、短時間に処理を完結することが可能となる。

また、上記実施形態では、撮像装置２０によって撮像された画像ＰＨ１を、画像ＰＨ２に変換したがこれに限らず、画像ＰＨ１に直接メインパターンＭＰを規定し、このメインパターンＭＰを用いてスキャン動作を行ってもよい。具体的には、画像変換部３２による変換が行われる前の画像ＰＨ１上に、画像ＰＨ２と同様に、左下のコーナーを原点とするＸＹ座標系と、メインパターンＭＰとを規定する。そして、このメインパターンＭＰを用いて、画像ＰＨ１に対するスキャン動作を行う。この場合、メインパターンＭＰのＹ座標に応じて、メインパターンＭＰのＸ軸方向の寸法を適当に変更する必要がある。その理由は、車両の前方の道路１００を撮影した画像ＰＨ１では、画像ＰＨ１に写る道路１００は、画像ＰＨ１の焦点に近づくにつれて（撮像装置２０から遠くなるにつれて）、幅が小さくなるためである。

また、上記実施形態では、サブパターンＳＰ１〜ＳＰ３同士が隣接している場合について説明した。これに限らず、サブパターンＳＰ１〜ＳＰ３同士は、所定のクリアランスを介して配置されていてもよい。例えば、図５における各サブパターンＳＰ１〜ＳＰ３を、中心位置をそのままに、Ｘ軸方向の寸法を例えば０．１ｍ小さくし、これらのサブパターンＳＰ１〜ＳＰ３から、メインパターンＭＰを構成してもよい。

また、上記各実施形態に係る横断歩道検出装置３０の機能は、専用のハードウェアによっても、また、通常のコンピュータシステムによっても実現することができる。

また、第２の実施形態において横断歩道検出装置３０の補助記憶部３０ｃに記憶されているプログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータにインストールすることにより、上述の処理を実行する装置を構成することとしてもよい。

また、プログラムをインターネット等の通信ネットワーク上の所定のサーバ装置が有するディスク装置等に格納しておき、例えば、搬送波に重畳させて、コンピュータにダウンロード等するようにしても良い。

また、プログラムは、通信ネットワークを介して転送しながら起動実行することとしてもよい。

また、プログラムは、全部又は一部をサーバ装置上で実行させ、その処理に関する情報を通信ネットワークを介して送受信しながら、上述の画像処理を実行することとしてもよい。

なお、上述の機能を、ＯＳ（Operating System）が分担して実現する場合又はＯＳとアプリケーションとの協働により実現する場合等には、ＯＳ以外の部分のみを媒体に格納して配布してもよく、また、コンピュータにダウンロード等しても良い。

本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。

本発明の横断歩道検出装置、横断歩道検出システム，横断歩道検出方法及びプログラムは、画像に写る横断歩道の検出に適している。

１０ 横断歩道検出システム
２０ 撮像装置
３０ 横断歩道検出装置
３０ａ ＣＰＵ
３０ｂ 主記憶部
３０ｃ 補助記憶部
３０ｄ 表示部
３０ｅ 入力部
３０ｆ インターフェイス部
３０ｇ システムバス
３１ 記憶部
３２ 画像変換部
３３ 平均値算出部
３４ 演算部
３５ 曲線生成部
３６ 判断部
１００ 道路
１０１ ライン
１２０ 横断歩道
１２１ 白色パターン
ＭＰ メインパターン
ＰＨ１ 画像
ＰＨ２ 画像
ＳＰ１ サブパターン
ＳＰ２ サブパターン
ＳＰ３ サブパターン

Claims (12)

1. 道路を横切る横断歩道が写る画像から、前記横断歩道を検出する横断歩道検出装置であって、
   前記画像に写る前記横断歩道を構成する白色パターンに対応する第１サブパターンと、前記白色パターンに挟まれる領域に対応する第２サブパターンとを有するメインパターンを、前記画像上の第１位置から、前記第１位置とは異なる第２位置まで移動させながら、前記第１サブパターンと重なる画素の輝度に基づいて演算された第１演算値と、前記第２サブパターンと重なる画素の輝度に基づいて演算された第２演算値とを算出する算出手段と、
   前記第１演算値と前記第２演算値とを用いた演算を行う演算手段と、
   前記メインパターンの位置と前記演算手段による演算の結果との関係の規則性に基づいて、前記第１位置と前記第２位置の間に、前記横断歩道の画像が存在するか否かを判断する判断手段と、
   を備える横断歩道検出装置。
2. 前記演算手段は、前記第１演算値と前記第２演算値との差を演算する請求項１に記載の横断歩道検出装置。
3. 前記第１位置は、前記画像に写る前記道路の車線の一側に規定され、前記第２位置は、前記画像に写る前記道路の前記車線の他側に規定される請求項１又は２に記載の横断歩道検出装置。
4. 前記第１位置は、前記画像に写る前記道路の一側に規定され、前記第２位置は、前記画像に写る前記道路の他側に規定される請求項１又は２に記載の横断歩道検出装置。
5. 前記第１位置は、前記道路の車線を区画するライン上に規定される請求項１又は２に記載の横断歩道検出装置。
6. 前記メインパターンは、前記第１サブパターンの一側に隣接する前記第２サブパターンと、前記第１サブパターンの他側に隣接する前記第２サブパターンとを有する請求項１乃至５のいずれか一項に記載の横断歩道検出装置。
7. 前記判断手段は、前記演算手段による演算結果から導かれる特性曲線によって示されるピーク相互間の間隔の規則性に基づいて、前記横断歩道の画像が存在するか否かを判断する請求項１乃至６のいずれか一項に記載の横断歩道検出装置。
8. 前記第１位置と前記第２位置とによって規定される第１直線は、前記画像に写る前記道路に直交する請求項１乃至７のいずれか一項に記載の横断歩道検出装置。
9. 前記算出手段は、前記第１直線と平行な第２直線に沿って、更に前記メインパターンを移動させながら、前記第１サブパターンと重なる画素の輝度に基づいて演算された第１演算値と、前記第２サブパターンと重なる画素の輝度に基づいて演算された第２演算値とを算出する請求項８に記載の横断歩道検出装置。
10. 車両の進行方向の道路を撮像する撮像手段と、
    前記撮像手段によって撮像された画像から横断歩道を検出する請求項１乃至９のいずれか一項に記載の横断歩道検出装置と、
    を備える横断歩道検出システム。
11. 道路を横切る横断歩道が写る画像から、前記横断歩道を検出するための横断歩道検出方法であって、
    前記画像に写る前記横断歩道を構成する白色パターンに対応する第１サブパターンと、前記白色パターンに挟まれる領域に対応する第２サブパターンとを有するメインパターンを、前記画像上の第１位置から、前記第１位置とは異なる第２位置まで移動させながら、前記第１サブパターンと重なる画素の輝度に基づいて演算された第１演算値と、前記第２サブパターンと重なる画素の輝度に基づいて演算された第２演算値とを算出する工程と、
    前記第１演算値と前記第２演算値とを用いた演算を行う工程と、
    前記メインパターンの位置と、前記第１演算値と前記第２演算値とを用いた演算の結果と、の関係の規則性に基づいて、前記第１位置と前記第２位置の間に、前記横断歩道の画像が存在するか否かを判断する工程と、
    を含む横断歩道検出方法。
12. コンピュータを、
    画像に写る前記横断歩道を構成する白色パターンに対応する第１サブパターンと、前記白色パターンに挟まれる領域に対応する第２サブパターンとを有するメインパターンを、前記画像上の第１位置から、前記第１位置とは異なる第２位置まで移動させながら、前記第１サブパターンと重なる画素の輝度に基づいて演算された第１演算値と、前記第２サブパターンと重なる画素の輝度に基づいて演算された第２演算値とを算出する算出手段と、
    前記第１演算値と前記第２演算値とを用いた演算を行う演算手段と、
    前記メインパターンの位置と前記演算手段による演算の結果との関係の規則性に基づいて、前記第１位置と前記第２位置の間に、前記横断歩道の画像が存在するか否かを判断する判断手段と、
    として機能させるプログラム。

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