JP2021068125A - 車両用画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】例えば、路面マークの認識精度を向上できる車両用画像処理装置を得る。【解決手段】実施形態にかかる車両用画像処理装置は、例えば、路面を撮像する撮像部から取得された画像について、第１の表色系のパラメータに応じて所定の色が強調された画像を生成する生成部と、前記所定の色が強調された画像における路面マークを認識する認識部と、前記路面マークに対応する各画素の第２の表色系のパラメータを算出する算出部と、前記路面マークとして認識された領域について、前記算出された第２の表色系のパラメータが前記所定の色を表す閾値範囲に収まるか否かを判定する判定部と、前記判定部の判定結果に応じて、前記認識部の認識結果を修正する修正部とを含む。【選択図】図５

Description

本実施形態は、車両用画像処理装置に関する。

従来、路面が撮像されて取得された画像に対して画像処理を行う車両用画像処理装置では、車両の制御に用いるために、画像における路面マークを認識することがある。

国際公開第２０１６／２０３９３９号

車両用画像処理装置では、路面マークの認識精度が低いと、路面マークの認識結果を用いた車両の制御の精度を向上することが困難になる。このため、路面マークの認識精度を向上できる車両用画像処理装置が望まれる。

実施形態にかかる車両用画像処理装置は、例えば、路面を撮像する撮像部から取得された画像について、第１の表色系のパラメータに応じて所定の色が強調された画像を生成する生成部と、前記所定の色が強調された画像における路面マークを認識する認識部と、前記路面マークに対応する各画素の第２の表色系のパラメータを算出する算出部と、前記路面マークとして認識された領域について、前記算出された第２の表色系のパラメータが前記所定の色を表す閾値範囲に収まるか否かを判定する判定部と、前記判定部の判定結果に応じて、前記認識部の認識結果を修正する修正部とを含む。よって、実施形態にかかる車両用画像処理装置によれば、例えば、第１の表色系のパラメータと第２の表色系のパラメータとを用いて段階的に路面マークの認識結果を絞り込むことができるので、路面マークの認識精度を向上できる。

上記車両用画像処理装置では、例えば、前記認識部は、前記路面マークとして複数の領域を認識し、前記修正部は、前記複数の領域のうち、前記算出された第２の表色系のパラメータが前記閾値範囲から外れる領域について前記認識部の認識結果を取り消し、前記算出された第２の表色系のパラメータが前記閾値範囲に収まる領域について前記認識部の認識結果を維持する。よって、実施形態にかかる車両用画像処理装置によれば、例えば、認識部の認識結果のうち所定の色以外の色が強調された領域の認識結果を取り除くことができ、路面マークの認識結果を精度よく絞り込むことができる。

上記車両用画像処理装置では、例えば、前記画像における前記路面マークの領域から代表領域を抽出する抽出部をさらに含み、前記算出部は、前記代表領域の各画素の前記第２の表色系のパラメータを算出する。よって、実施形態にかかる車両用画像処理装置によれば、例えば、路面マークの領域から色の安定した代表領域を抽出でき、路面マークについて、第２の表色系のパラメータを精度よく算出することができる。

上記車両用画像処理装置では、例えば、前記第１の表色系は、ＹＵＶ表色系であり、前記第２の表色系は、ＨＳＶ表色系又はＨＳＬ表色系であり、前記算出された第２の表色系のパラメータは、色相パラメータである。よって、実施形態にかかる車両用画像処理装置によれば、例えば、第１の表色系のパラメータを用いて路面から路面マークを精度よく認識でき、第２の表色系のパラメータを用いて認識された路面マークの領域から所定の色以外の色が強調された領域を精度よく取り除くことができる。

上記車両用画像処理装置では、例えば、前記生成部は、ＹＵＶ表色系の色空間における前記所定の色の識別平面からの各画素の前記変換されたパラメータの座標点までの距離に応じて前記所定の色が強調された画像を生成する。よって、実施形態にかかる車両用画像処理装置によれば、例えば、路面が撮像されて取得された画像における所定の色の画素を識別でき、所定の色が強調された画像を生成できる。

上記車両用画像処理装置では、例えば、前記路面マークは、区画線であり、前記所定の色は、黄色である。よって、実施形態にかかる車両用画像処理装置によれば、例えば、第１の表色系のパラメータと第２の表色系のパラメータとを用いて段階的に区画線の認識の精度を高めることができる。

図１は、実施形態にかかるＥＣＵ（車両用画像処理装置）が適用される車両の車室の一部が透視された状態が示された例示的な斜視図である。 図２は、実施形態にかかるＥＣＵが適用される車両の例示的な平面図（俯瞰図）である。 図３は、実施形態にかかるＥＣＵが適用される車両のダッシュボードの一例の車両後方からの視野での図である。 図４は、実施形態にかかるＥＣＵ（車両用画像処理装置）を含む車両制御システムのハードウェア構成の一例を示す図である。 図５は、実施形態にかかるＥＣＵ（車両用画像処理装置）の機能的構成の一例を示すブロック図である。 図６は、実施形態における第１の表色系（ＹＵＶ表色系）の色空間における所定の色の識別平面からの画素の座標点までの距離を示す図である。 図７は、実施形態における第１の表色系（ＹＵＶ表色系）の色空間における強調したい色（所定の色）と強調したくない色とを示す図である。 図８は、実施形態における路面が撮像されて取得された画像を示す図である。 図９は、実施形態における所定の色が強調された画像を示す図である。 図１０は、実施形態における路面マーク（区画線）の認識結果を示す図である。 図１１は、実施形態における路面マーク（区画線）領域から抽出される代表領域を示す図である。 図１２は、実施形態における路面マーク（区画線）の認識結果（修正後）を示す図である。 図１３は、実施形態における車両の目標位置を設定する処理を示すフローチャートである。 図１４は、実施形態における路面マーク（区画線）の検出処理を示すフローチャートである。 図１５は、実施形態における第１の色のフィルター処理を示すフローチャートである。 図１６は、実施形態における第２の色のフィルター処理を示すフローチャートである。 図１７は、実施形態の変形例における路面マーク（区画線）の検出処理を示すフローチャートである。

以下、本実施形態の車両用画像処理装置は、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）として実装され、車両に搭載され得る。車両用画像処理装置が搭載される車両は、例えば、図１に示すような車両１であってもよい。図１は、ＥＣＵ（車両用画像処理装置）が適用される車両１の車室２ａの一部が透視された状態が示された例示的な斜視図である。本実施形態において、車両制御装置を搭載する車両１は、例えば、不図示の内燃機関を駆動源とする自動車、すなわち内燃機関自動車であってもよいし、不図示の電動機を駆動源とする自動車、すなわち電気自動車や燃料電池自動車等であってもよい。あるいは、車両１は、内燃機関と電動機の双方を駆動源とするハイブリッド自動車であってもよいし、他の駆動源を備えた自動車であってもよい。また、車両１は、種々の変速装置を搭載することができるし、内燃機関や電動機を駆動するのに必要な種々の装置、例えばシステムや部品等を搭載することができる。

図１に例示されるように、車体２は、不図示の乗員が乗車する車室２ａを構成している。車室２ａ内には、乗員としての運転者の座席２ｂに臨む状態で、操舵部４や、加速操作部５、制動操作部６、変速操作部７等が設けられている。操舵部４は、例えば、ダッシュボード２４から突出したステアリングホイールであり、加速操作部５は、例えば、運転者の足下に位置されたアクセルペダルであり、制動操作部６は、例えば、運転者の足下に位置されたブレーキペダルであり、変速操作部７は、例えば、センターコンソールから突出したシフトレバーである。なお、操舵部４や、加速操作部５、制動操作部６、変速操作部７等は、これらには限定されない。

また、車室２ａ内には、表示出力部としての表示装置８や、音声出力部としての音声出力装置９が設けられている。表示装置８は、例えば、ＬＣＤ（ｌｉｑｕｉｄ ｃｒｙｓｔａｌ ｄｉｓｐｌａｙ）や、ＯＥＬＤ（ｏｒｇａｎｉｃ ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ ｄｉｓｐｌａｙ）等である。音声出力装置９は、例えば、スピーカである。また、表示装置８は、例えば、タッチパネル等、透明な操作入力部１０で覆われている。乗員は、操作入力部１０を介して表示装置８の表示画面に表示される画像を視認することができる。また、乗員は、表示装置８の表示画面に表示される画像に対応した位置で手指等で操作入力部１０を触れたり押したり動かしたりして操作することで、操作入力を実行することができる。これら表示装置８や、音声出力装置９、操作入力部１０等は、例えば、ダッシュボード２４の車幅方向すなわち左右方向の中央部に位置されたモニタ装置１１に設けられている。モニタ装置１１は、スイッチや、ダイヤル、ジョイスティック、押しボタン等の不図示の操作入力部を有することができる。また、モニタ装置１１とは異なる車室２ａ内の他の位置に不図示の音声出力装置を設けることができるし、モニタ装置１１の音声出力装置９と他の音声出力装置から、音声を出力することができる。なお、モニタ装置１１は、例えば、ナビゲーションシステムやオーディオシステムと兼用されうる。

また、車室２ａ内には、表示装置８とは別の表示装置１２が設けられている。図３に例示されるように、表示装置１２は、例えば、ダッシュボード２４の計器盤部２５に設けられ、計器盤部２５の略中央で、速度表示部２５ａと回転数表示部２５ｂとの間に位置されている。表示装置１２の画面１２ａの大きさは、表示装置８の画面８ａの大きさよりも小さい。この表示装置１２には、主として車両１の駐車支援に関する情報を示す画像が表示されうる。表示装置１２で表示される情報量は、表示装置８で表示される情報量より少なくてもよい。表示装置１２は、例えば、ＬＣＤや、ＯＥＬＤ等である。なお、表示装置８に、表示装置１２で表示される情報が表示されてもよい。

また、図１，２に例示されるように、車両１は、例えば、四輪自動車であり、左右二つの前輪３Ｆと、左右二つの後輪３Ｒとを有する。これら四つの車輪３は、いずれも転舵可能に構成されうる。図４に例示されるように、車両１は、少なくとも二つの車輪３を操舵する操舵システム１３を有している。操舵システム１３は、アクチュエータ１３ａと、トルクセンサ１３ｂとを有する。操舵システム１３は、ＥＣＵ１４（ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｃｏｎｔｒｏｌ ｕｎｉｔ）等によって電気的に制御されて、アクチュエータ１３ａを動作させる。操舵システム１３は、例えば、電動パワーステアリングシステムや、ＳＢＷ（ｓｔｅｅｒ ｂｙ ｗｉｒｅ）システム等である。操舵システム１３は、アクチュエータ１３ａによって操舵部４にトルク、すなわちアシストトルクを付加して操舵力を補ったり、アクチュエータ１３ａによって車輪３を転舵したりする。この場合、アクチュエータ１３ａは、一つの車輪３を転舵してもよいし、複数の車輪３を転舵してもよい。また、トルクセンサ１３ｂは、例えば、運転者が操舵部４に与えるトルクを検出する。

また、図２に例示されるように、車体２には、複数の撮像部１５として、例えば四つの撮像部１５ａ〜１５ｄが設けられている。撮像部１５は、例えば、ＣＣＤ（ｃｈａｒｇｅ ｃｏｕｐｌｅｄ ｄｅｖｉｃｅ）やＣＩＳ（ＣＭＯＳ ｉｍａｇｅ ｓｅｎｓｏｒ）等の撮像素子を内蔵するデジタルカメラである。撮像部１５は、所定のフレームレートで動画データを出力することができる。撮像部１５は、それぞれ、広角レンズまたは魚眼レンズを有し、水平方向には例えば１４０°〜１９０°の範囲を撮影することができる。また、撮像部１５の光軸は斜め下方に向けて設定されている。よって、撮像部１５は、車両１が移動可能な路面や車両１が駐車可能な領域を含む車体２の周辺の外部の環境を逐次撮影し、撮像画像データとして出力する。

撮像部１５ａは、例えば、車体２の後側の端部２ｅに位置され、リヤトランクのドア２ｈの下方の壁部に設けられている。撮像部１５ｂは、例えば、車体２の右側の端部２ｆに位置され、右側のドアミラー２ｇに設けられている。撮像部１５ｃは、例えば、車体２の前側、すなわち車両前後方向の前方側の端部２ｃに位置され、フロントバンパー等に設けられている。撮像部１５ｄは、例えば、車体２の左側、すなわち車幅方向の左側の端部２ｄに位置され、左側の突出部としてのドアミラー２ｇに設けられている。ＥＣＵ１４は、複数の撮像部１５で得られた画像データに基づいて演算処理や画像処理を実行し、より広い視野角の画像を生成したり、車両１を上方から見た仮想的な俯瞰画像を生成したりすることができる。なお、俯瞰画像は、平面画像とも称されうる。

また、ＥＣＵ１４は、撮像部１５の画像に対して画像処理を行い、車両１の周辺の路面に示された路面マーク（例えば、区画線等）を検出する。ＥＣＵ１４は、検出された路面マーク（例えば、区画線等）に基づき、車両１の目標位置（例えば、駐車可能領域等）を検出する。

また、図１，２に例示されるように、車体２には、複数の測距部１６，１７として、例えば四つの測距部１６ａ〜１６ｄと、八つの測距部１７ａ〜１７ｈとが設けられている。測距部１６，１７は、例えば、超音波を発射してその反射波を捉えるソナーである。ソナーは、ソナーセンサ、あるいは超音波探知器とも称されうる。ＥＣＵ１４は、測距部１６，１７の検出結果により、車両１の周囲に位置された障害物等の物体の有無や当該物体までの距離を測定することができる。すなわち、測距部１６，１７は、物体を検出する検出部の一例である。なお、測距部１７は、例えば、比較的近距離の物体の検出に用いられ、測距部１６は、例えば、測距部１７よりも遠い比較的長距離の物体の検出に用いられうる。また、測距部１７は、例えば、車両１の前方および後方の物体の検出に用いられ、測距部１６は、車両１の側方の物体の検出に用いられうる。

また、図４に例示されるように、車両制御システム１００では、ＥＣＵ１４や、モニタ装置１１、操舵システム１３、測距部１６，１７等の他、ブレーキシステム１８、舵角センサ１９、アクセルセンサ２０、シフトセンサ２１、車輪速センサ２２等が、電気通信回線としての車内ネットワーク２３を介して電気的に接続されている。車内ネットワーク２３は、例えば、ＣＡＮ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）として構成されている。ＥＣＵ１４は、車内ネットワーク２３を通じて制御信号を送ることで、操舵システム１３、ブレーキシステム１８等を制御することができる。また、ＥＣＵ１４は、車内ネットワーク２３を介して、トルクセンサ１３ｂ、ブレーキセンサ１８ｂ、舵角センサ１９、測距部１６、測距部１７、アクセルセンサ２０、シフトセンサ２１、車輪速センサ２２等の検出結果や、操作入力部１０等の操作信号等を、受け取ることができる。

ＥＣＵ１４は、例えば、ＣＰＵ１４ａ（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）や、ＲＯＭ１４ｂ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ１４ｃ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、表示制御部１４ｄ、音声制御部１４ｅ、ＳＳＤ１４ｆ（ｓｏｌｉｄ ｓｔａｔｅ ｄｒｉｖｅ、フラッシュメモリ）等を有している。ＣＰＵ１４ａは、例えば、表示装置８，１２で表示される画像に関連した画像処理や、車両１の目標位置の決定、車両１の移動経路の演算、物体との干渉の有無の判断、車両１の自動制御、自動制御の解除等の、各種の演算処理および制御を実行することができる。ＣＰＵ１４ａは、ＲＯＭ１４ｂ等の不揮発性の記憶装置にインストールされ記憶されたプログラムを読み出し、当該プログラムにしたがって演算処理を実行することができる。ＲＡＭ１４ｃは、ＣＰＵ１４ａでの演算で用いられる各種のデータを一時的に記憶する。また、表示制御部１４ｄは、ＥＣＵ１４での演算処理のうち、主として、撮像部１５で得られた画像データを用いた画像処理や、表示装置８で表示される画像データの合成等を実行する。また、音声制御部１４ｅは、ＥＣＵ１４での演算処理のうち、主として、音声出力装置９で出力される音声データの処理を実行する。また、ＳＳＤ１４ｆは、書き換え可能な不揮発性の記憶部であって、ＥＣＵ１４の電源がオフされた場合にあってもデータを記憶することができる。なお、ＣＰＵ１４ａや、ＲＯＭ１４ｂ、ＲＡＭ１４ｃ等は、同一パッケージ内に集積されうる。また、ＥＣＵ１４は、ＣＰＵ１４ａに替えて、ＤＳＰ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等の他の論理演算プロセッサや論理回路等が用いられる構成であってもよい。また、ＳＳＤ１４ｆに替えてＨＤＤ（ｈａｒｄ ｄｉｓｋ ｄｒｉｖｅ）が設けられてもよいし、ＳＳＤ１４ｆやＨＤＤは、ＥＣＵ１４とは別に設けられてもよい。ＥＣＵ１４は、車両用画像処理装置の一例である。

ブレーキシステム１８は、例えば、ブレーキのロックを抑制するＡＢＳ（ａｎｔｉ−ｌｏｃｋ ｂｒａｋｅ ｓｙｓｔｅｍ）や、コーナリング時の車両１の横滑りを抑制する横滑り防止装置（ＥＳＣ：ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｃｏｎｔｒｏｌ）、ブレーキ力を増強させる（ブレーキアシストを実行する）電動ブレーキシステム、ＢＢＷ（ｂｒａｋｅ ｂｙ ｗｉｒｅ）等である。ブレーキシステム１８は、アクチュエータ１８ａを介して、車輪３ひいては車両１に制動力を与える。また、ブレーキシステム１８は、左右の車輪３の回転差などからブレーキのロックや、車輪３の空回り、横滑りの兆候等を検出して、各種制御を実行することができる。ブレーキセンサ１８ｂは、例えば、制動操作部６の可動部の位置を検出するセンサである。ブレーキセンサ１８ｂは、可動部としてのブレーキペダルの位置を検出することができる。ブレーキセンサ１８ｂは、変位センサを含む。

舵角センサ１９は、例えば、ステアリングホイール等の操舵部４の操舵量を検出するセンサである。舵角センサ１９は、例えば、ホール素子などを用いて構成される。ＥＣＵ１４は、運転者による操舵部４の操舵量や、自動操舵時の各車輪３の操舵量等を、舵角センサ１９から取得して各種制御を実行する。なお、舵角センサ１９は、操舵部４に含まれる回転部分の回転角度を検出する。舵角センサ１９は、角度センサの一例である。

アクセルセンサ２０は、例えば、加速操作部５の可動部の位置を検出するセンサである。アクセルセンサ２０は、可動部としてのアクセルペダルの位置を検出することができる。アクセルセンサ２０は、変位センサを含む。

シフトセンサ２１は、例えば、変速操作部７の可動部の位置を検出するセンサである。シフトセンサ２１は、可動部としての、レバーや、アーム、ボタン等の位置を検出することができる。シフトセンサ２１は、変位センサを含んでもよいし、スイッチとして構成されてもよい。

車輪速センサ２２は、車輪３の回転量や単位時間当たりの回転数を検出するセンサである。車輪速センサ２２は、検出した回転数を示す車輪速パルス数をセンサ値として出力する。車輪速センサ２２は、例えば、ホール素子などを用いて構成されうる。ＥＣＵ１４は、車輪速センサ２２から取得したセンサ値に基づいて車両１の移動量などを演算し、各種制御を実行する。なお、車輪速センサ２２は、ブレーキシステム１８に設けられている場合もある。その場合、ＥＣＵ１４は、車輪速センサ２２の検出結果をブレーキシステム１８を介して取得する。

なお、上述した各種センサやアクチュエータの構成や、配置、電気的な接続形態等は、一例であって、種々に設定（変更）することができる。

図５は、本実施形態にかかるＥＣＵ１４の機能的構成の一例を示すブロック図である。図５に示すように、ＥＣＵ１４は、検出部１４１と、目標位置決定部１４２と、経路算出部１４３と、移動制御部１４４と、記憶部１５０と、を備える。

図５に示される検出部１４１、目標位置決定部１４２、経路算出部１４３、移動制御部１４４の各構成は、ＣＰＵ１４ａが、ＲＯＭ１４ｂ内に格納されたプログラムを実行することで実現される。なお、これらの構成をハードウェア回路で実現するように構成しても良い。

検出部１４１は、撮像部１５が撮像した車体２の周辺画像（路面画像）に応じて、路面マーク（例えば、区画線等）を検出する。検出部１４１は、検出された路面マーク（例えば、区画線等）のデータを記憶部１５０に格納する。すなわち、検出部１４１は、路面マーク（例えば、区画線等）を管理する。また、検出部１４１は、記憶部１５０にアクセスして路面マークのデータを参照し、路面マークに基づき（例えば、路面マークを基準として）、車両１の周辺に駐車可能領域を検出する。検出部１４１は、検出結果を目標位置決定部１４２へ供給する。

目標位置決定部１４２は、検出部１４１の検出結果等に基づいて、車両１の目標駐車領域および目標位置を決定する。目標位置決定部１４２は、検出部１４１が複数の駐車可能領域を検出した場合に、いずれの駐車可能領域を目標駐車領域とするかについて運転者の選択操作を受け付けても良い。例えば、目標位置決定部１４２は、操作部１４ｇから取得した操作信号により、運転者の選択操作を受け付ける。

経路算出部１４３は、駐車支援が開始された場合に、車両１を現在の位置から目標位置まで移動させるための移動経路を算出する。例えば、経路算出部１４３は、操作部１４ｇから取得した操作信号によって駐車支援を開始する指示を受け付けた場合に、誘導経路を算出する。経路算出部１４３は、算出された移動経路のデータを記憶部１５０へ出力する。

また、目標位置決定部１４２および経路算出部１４３は、操作部１４ｇから取得した操作信号により運転者の操作を受け付けるとしたが、運転者の操作入力はこれに限定されるものではない。例えば、操作入力部１０から入力された運転者の操作を受け付けて上述の処理を実行してもよい。

移動制御部１４４は、移動経路のデータに基づいて、操舵制御を実行して車両１を移動させる。具体的には、移動制御部１４４は、記憶部１５０にアクセスして移動経路のデータを参照し、移動経路に沿って車両１が移動するように、車両１の位置に応じて操舵システム１３のアクチュエータ１３ａを制御する。この際、例えば、車両１は、運転者の加速操作部５あるいは制動操作部６の操作に応じて、加速あるいは減速（制動）される。また、移動制御部１４４は、モニタ装置１１等に案内を表示して、運転者に対して加速操作部５あるいは制動操作部６の操作を指示してもよい。

記憶部１５０は、例えばＳＳＤ１４ｆ等の記憶装置によって構成される。また、記憶部１５０は、駐車支援における路面マークのデータ及び移動経路のデータを記憶する。

駐車支援は、一例として、移動制御部１４４により自動操舵が実行され、他の操作は運転者自身が実行する例を示すが、これに限定されるものではない。例えば、操舵に加え、加速操作部５の操作を移動制御部１４４が自動制御する構成を採用しても良い。また、変速操作部７の操作も移動制御部１４４が自動制御する構成を採用しても良い。

ＥＣＵ１４を含む車両制御システム１００では、例えば、路面マークを用いた駐車支援等の車両１の制御の精度を向上するために、路面マークの認識精度を向上することが望まれる。路面マークが所定の色を有する場合、検出部１４１は、路面が撮像されて取得された画像の各画素の基礎の表色系のパラメータを第１の表色系のパラメータに変換する。検出部１４１は、変換された第１の表色系のパラメータに応じて、画像の中から特定の色の画素を抽出し、所定の色が強調された画像を生成する。基礎の表色系とは、撮像部１５で撮像された画像に利用されている表色系を指すものとする。

例えば、基礎の表色系がＲＧＢ表色系であり、第１の表色系がＹＵＶ表色系である場合、検出部１４１は、画像を構成する画素ごとに、輝度、第１の色差、第２の色差のそれぞれの値を抽出する。すなわち、検出部１４１は、ＲＧＢ表色系におけるＲ値、Ｇ値、Ｂ値をＹ値（輝度）、Ｕ値（第１の色差）、Ｖ値（第２の色差）に変換する。検出部１４１は、画像を構成する画素ごとに、Ｙ値、Ｕ値、Ｖ値を計算式に代入し、図６に示すような、ＹＵＶ表色系の色空間における基準面Ｓからの画素の座標点Ｐまでの距離Ｄを算出する。検出部１４１は、算出された距離Ｄに応じた値を新たにＹ値とする。検出部１４１は、この処理を、画像を構成する画素ごとに行うことで、所定の色（例えば、黄色）の画素が強調された画像を生成する。

なお、図６は、第１の表色系（ＹＵＶ表色系）の色空間における所定の色の識別平面からの画素の座標点までの距離を示す図である。基準面Ｓは、ＹＵＶ表色系の色空間内に色が既知である様々な色の画素の座標点を配置した場合に、所定の色（例えば、黄色）の画素の座標点と所定の色以外の画素の座標点とを近似的に識別する平面として決められ得る。そのように決められる面は、所定の色（例えば、黄色）の線形識別関数ａＹ＋ｂＵ＋ｃＶ＋ｄ＝０で表される。すなわち、基準面Ｓは、ＹＵＶ表色系の色空間における所定の色（例えば、黄色）の識別平面である。

計算式は、計算対象の画素の輝度をＹ、第１の色差をＵ、第２の色差をＶとしたときに、図６に示す基準面Ｓと計算対象の画素の座標点Ｐ（Ｙ，Ｕ，Ｖ）との距離Ｄを、次の数式１に示すように算出する式である。
Ｄ＝ａＹ＋ｂＵ＋ｃＶ＋ｄ・・・数式１

数式１は、基準面Ｓを計算対象の画素の座標点Ｐ（Ｙ，Ｕ，Ｖ）へ座標点Ｐから基準面Ｓへの法線に沿った方向にどれだけ移動すれば、移動後の平面に座標点Ｐが含まれるようになるのかの値Ｄを示していると見ることもできる。数式１における係数ａ，ｂ，ｃ，ｄは、基準面Ｓが所定の色（例えば、黄色）の識別平面となるように決められる。検出部１４１は、次の数式２に示すように、数式１で算出された距離Ｄに所定の係数ｅを乗算した値を計算対象の画素の輝度Ｙ１としてもよい。係数ｅは、例えば１より大きい値であり、要求される輝度の強調度合いに応じて決められる。
Ｙ１＝Ｄ×ｅ・・・数式２

数式１，２によれば、ＹＵＶ表色系の色空間における基準面Ｓに対して所定の色の側（図６では、＋Ｙ側、＋Ｖ側）について、基準面Ｓから距離Ｄが遠い画素ほど強調される。これにより、数式１，２に示される簡略な計算を用いて所定の色の強調された画像を生成できるため、画像処理の負荷を少なく抑制できる。また、路面画像における路面部分と路面マークとの輝度の差が大きい傾向にあるため、路面部分と路面マークとを精度よく分離でき、路面マークの領域を精度よく強調した画像を生成できるようにも考えられる。

しかし、数式１，２による処理では、所定の色以外の色も強調される傾向にある。例えば、図７に示すように、ある輝度Ｙ’における基準面ＳはＵＶ平面上では直線（例えば、ａＹ’＋ｂＵ＋ｃＶ＋ｄ＝０で示される直線）で定義される。所定の色が「黄色」である場合、基準面Ｓに対して所定の色の側は、図７中の左側になり、例えば、座標点が図７に示す領域ＲＧ１〜ＲＧ３に含まれる画素が強調される。領域ＲＧ１〜ＲＧ３のうち、領域ＲＧ１が強調したい所定の色（黄色）の画素に対応した領域である。一方、領域ＲＧ２は、強調したくない色（赤色等）の画素に対応した領域であり、領域ＲＧ３は、強調したくない色（緑等）の画素に対応した領域である。

このため、数式１，２により「黄色」の画素を強調する場合、同時に図７中で基準面Ｓの左側にある赤や緑などの「黄色以外の色」の画素まで強調される現象が発生し得る。図７に示す座標点Ｐ’が「薄い黄色」の画素に対応し、座標点Ｐ”が「濃い赤色」の画素に対応する場合、基準面Ｓから座標点Ｐ’までの距離Ｄより基準面Ｓから座標点Ｐ”までの距離Ｄが大きいため、「薄い黄色」の画素より「濃い赤色」の画素が強調される可能性がある。

例えば、撮像部１５で図８に示すような駐車場の路面画像が取得される。図８は、路面が撮像されて取得された画像を示す図である。図８は、グレースケール画像で示されているが、実際には、カラー画像であり、「黄色」の区画線と「赤色」の支柱及び他の車両が混在する画像として例示される。このとき、検出部１４１は、数式１，２による処理を行い、図９に示すような「黄色」の画素が強調されたグレースケール画像を生成する。図９に示されるように、意図している「黄色」の区画線が強調されているが、「赤色」の支柱及び他の車両まで強調されている。このため、「黄色」の区画線を選択的に検出したいにもかかわらず、「赤色」の支柱及び他の車両まで誤って検出されてしまう可能性がある。

そこで、本実施形態では、ＥＣＵ１４において、検出部１４１が、第１の表色系のパラメータに応じて認識された路面マークの領域について、さらに第２の表色系のパラメータを用いた色判別を行うことで、路面マークの認識精度の向上を図る。

具体的には、ＥＣＵ１４において、検出部１４１は、路面が撮像されて取得された画像の各画素について、基礎の表色系（例えば、ＲＧＢ表色系）のパラメータを第１の表色系（例えば、ＹＵＶ表色系）のパラメータに変換する。検出対象の路面マークが所定の色を有する場合、検出部１４１は、第１の表色系のパラメータに応じて、所定の色が強調された画像を生成する。検出部１４１は、所定の色が強調された画像における路面マークを認識する。検出部１４１は、路面マークとして認識された各領域に対応する各画素について、基礎の表色系のパラメータから第２の表色系のパラメータを算出する。例えば、第２の表色系がＨＳＶ表色系又はＨＳＬ表色系である場合、検出部１４１は、基礎の表色系のパラメータから色相パラメータ（Ｈ値）を第２の表色系のパラメータとして算出してもよい。検出部１４１は、路面マークとして認識された各領域に対応する各画素について、色相パラメータ（Ｈ値）が閾値範囲に収まるか否かを判定する。閾値範囲は、所定の色（例えば、黄色）に対応する色相パラメータ（Ｈ値）の範囲である。検出部１４１は、その判定結果に応じて、路面マークの認識結果を修正する。検出部１４１は、路面マークとして認識された各領域に対応する各画素のうち、色相パラメータが閾値範囲から外れる画素について認識結果を取り消し、色相パラメータが閾値範囲に収まる画素について認識結果を維持する。これにより、第１の表色系のパラメータと第２の表色系のパラメータとを用いて段階的に路面マークの認識結果を絞り込むことができるので、路面マークの認識精度を向上できる。

より具体的には、検出部１４１は、図５に示すように、変換部１４１１、生成部１４１２、認識部１４１３、抽出部１４１４、算出部１４１５、判定部１４１６、及び修正部１４１７を有する。

変換部１４１１は、路面が撮像されて取得された画像（以下、路面画像）を撮像部１５から取得する。変換部１４１１は、例えば、図８に示すような「黄色」の区画線と「赤色」の支柱及び他の車両が混在する画像を路面画像として取得する。図５に示す変換部１４１１は、路面画像の各画素について、基礎の表色系のパラメータを第１の表色系のパラメータに変換する。基礎の表色系は、例えば、ＲＧＢ表色系であり、第１の表色系は、例えば、ＹＵＶ表色系である。変換部１４１１は、第１の表色系のパラメータを生成部１４１２及び算出部１４１５へ供給する。

生成部１４１２は、第１の表色系のパラメータを変換部１４１１から受ける。生成部１４１２は、第１の表色系のパラメータに応じて、所定の色が強調された画像を生成する。例えば、検出部１４１の検出対象が黄色の路面マークであり第１の表色系がＹＵＶ表色系である場合、生成部１４１２は、路面画像の各画素について、ＹＵＶ表色系の色空間における基準面（例えば、黄色の識別平面）Ｓからの各画素のパラメータの示す座標点Ｐまでの距離Ｄを求める。生成部１４１２は、路面画像の各画素について、画素のパラメータ（Ｙ値、Ｕ値、Ｖ値）を数式１に代入することで、基準面Ｓからの各画素のパラメータの示す座標点Ｐまでの距離Ｄを求める。生成部１４１２は、数式２に示すように、路面画像の各画素について、数式１で求められた距離Ｄに所定の係数ｅを乗算した値を計算対象の画素の輝度Ｙ１としてもよい。生成部１４１２は、第１の表色系のパラメータに応じて求められた各画素の輝度Ｙ１を用いて、所定の色が強調された画像を生成する。例えば、所定の色が黄色である場合、生成部１４１２は、図９に示すような「黄色」の路面マークの領域の輝度（階調値）が強調されたグレースケール画像を生成する。生成部１４１２は、生成された画像を認識部１４１３へ供給する。

認識部１４１３は、所定の色が強調された画像を生成部１４１２から受ける。認識部１４１３は、所定の色が強調された画像に対してキャニー法等によりエッジ抽出を行い、路面マークの領域を認識する。認識部１４１３は、例えば、図９に示す画像について、図１０に示すような複数の領域ＡＲ１〜ＡＲ５を路面マークの領域として認識する。認識部１４１３は、画像における各領域ＡＲ１〜ＡＲ５の境界の画素位置（例えば、境界における各角の画素位置）を認識結果として生成する。認識部１４１３は、認識結果を抽出部１４１４及び修正部１４１７へ供給する。

抽出部１４１４は、認識部１４１３の認識結果を認識部１４１３から受ける。抽出部１４１４は、認識部１４１３で認識された各領域から代表領域を抽出する。抽出部１４１４は、認識部１４１３で認識された各領域を複数の部分領域に分割し、複数の部分領域のうち一部の部分領域（例えば、色が比較的安定している領域）を代表領域として選択してもよい。このとき、ＹＵＶ以外の表色系（第２の表色系）を用いた判定をする領域について、色の境界（エッジ）付近は色にじみが生じることを考慮し、認識部１４１３で認識された領域の中央付近を代表領域として選択してもよい。抽出部１４１４は、例えば、図１０に示す領域ＡＲ１内を縦方向・横方向に等分割して複数の部分領域を生成してもよい。抽出部１４１４は、図１０に示す領域ＡＲ１内を縦方向・横方向に３つずつに等分割し、図１１に示すような複数の部分領域ＡＲ１１〜ＡＲ１９を生成し、複数の部分領域ＡＲ１１〜ＡＲ１９のうち中央の部分領域ＡＲ１５を代表領域として選択してもよい。抽出部１４１４は、選択した部分領域ＡＲ１５の境界の画素位置（例えば、境界における各角ＡＲ１５ａ〜ＡＲ１５ｄの画素位置）を抽出結果として生成する。抽出部１４１４は、認識部１４１３で認識された他の領域ＡＲ２〜ＡＲ５について、同様に代表領域を抽出してもよい。抽出部１４１４は、各代表領域の抽出結果を算出部１４１５へ供給する。

算出部１４１５は、第１の表色系のパラメータを変換部１４１１から受け、各代表領域の抽出結果を抽出部１４１４から受ける。算出部１４１５は、各代表領域の各画素について、第１の表色系のパラメータを基礎の表色系のパラメータに変換し、基礎の表色系のパラメータから第２の表色系のパラメータを算出する。例えば、基礎の表色系がＲＧＢ表色系であり第１の表色系がＹＵＶ表色系であり第２の表色系がＨＳＶ表色系又はＨＳＬ表色系である場合、検出部１４１は、ＹＵＶ表色系のパラメータからＲＧＢ表色系のパラメータを算出し、ＲＧＢ表色系のパラメータから色相パラメータ（Ｈ値）をＨＳＶ表色系又はＨＳＬ表色系のパラメータとして算出してもよい。

例えば、算出部１４１５は、図１１に示す部分領域ＡＲ１５（領域ＡＲ１の代表領域）の各画素に対して、色相パラメータＨを算出する。算出部１４１５は、色相パラメータＨを次の手順（１），（２）にて算出する。

（１）算出部１４１５は、ＹＵＶ表色系のパラメータＹ（輝度）、Ｕ（第１の色差）、Ｖ（第２の色差）から、以下の数式３〜５を用いてＲＧＢ表色系のパラメータＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）に変換する。
Ｒ＝Ｙ ＋１．４０２×Ｖ・・・数式３
Ｇ＝Ｙ−０．３４４×Ｕ−０．７１４×Ｖ・・・数式４
Ｂ＝Ｙ＋１．７７２×Ｕ ・・・数式５

（２）算出部１４１５は、ＲＧＢ表色系のパラメータＲ，Ｇ，Ｂを用いて、色相パラメータＨの値を以下の数式６〜８を用いて算出する。このとき、（１）で算出したＲＧＢ表色系のパラメータＲ，Ｇ，Ｂの中で最大値をＭＡＸ、最小値ＭＩＮとする。
Ｒが最大値の場合：Ｈ＝６０×｛（Ｇ−Ｂ）／（ＭＡＸ−ＭＩＮ）｝・・・数式６
Ｇが最大値の場合：Ｈ＝６０×｛（Ｂ−Ｒ）／（ＭＡＸ−ＭＩＮ）｝＋１２０・・・数式７
Ｂが最大値の場合：Ｈ＝６０×｛（Ｒ−Ｇ）／（ＭＡＸ−ＭＩＮ）｝＋２４０・・・数式８

算出部１４１５は、他の領域ＡＲ２〜ＡＲ５の代表領域についても同様に色相パラメータＨを算出する。算出部１４１５は、算出された各代表領域の各画素の色相パラメータを判定部１４１６へ供給する。

判定部１４１６は、各代表領域の各画素の色相パラメータを算出部１４１５から受ける。判定部１４１６は、代表領域ごとに、各画素の色相パラメータが閾値範囲に収まるか否かを判定する。具体的には、判定部１４１６は、代表領域ごとに、代表領域の全画素のうち閾値範囲Ｈｍｉｎ〜Ｈｍａｘに収まる画素の割合ＨＲが閾値割合Ｒｔｈを超えるかどうかを判定する。

判定部１４１６は、代表領域の全画素のうち閾値範囲Ｈｍｉｎ〜Ｈｍａｘに収まる画素の割合ＨＲを次の数式９により算出できる。
ＨＲ＝（代表領域で（Ｈｍｉｎ≦Ｈ≦Ｈｍａｘ）を満たす画素数）／（代表領域の全画素数）・・・数式９

閾値範囲Ｈｍｉｎ〜Ｈｍａｘは、所定の色に対応した色相パラメータの値の範囲である。検出部１４１の検出対象が黄色の路面マークである場合、Ｈｍｉｎ＝３０、Ｈｍａｘ＝５０としてもよい。判定部１４１６は、代表領域ごとに、割合ＨＲを閾値割合Ｒｔｈと比較する。閾値割合Ｒｔｈは、検出部１４１に要求される路面マークの検出感度に応じて決められる。検出部１４１の検出感度が標準レベルである場合、Ｒｔｈ＝５０％としてもよい。

判定部１４１６は、割合ＨＲが閾値割合Ｒｔｈを超えていれば、代表領域の色相パラメータが閾値範囲Ｈｍｉｎ〜Ｈｍａｘに収まると判定する。代表領域の色相パラメータが閾値範囲Ｈｍｉｎ〜Ｈｍａｘに収まることは、その代表領域が代表する領域の色が、概ね、所定の色（例えば、黄色）であることを示している。判定部１４１６は、割合ＨＲが閾値割合Ｒｔｈ以下であれば、代表領域の色相パラメータが閾値範囲Ｈｍｉｎ〜Ｈｍａｘに収まらないと判定する。代表領域の色相パラメータが閾値範囲Ｈｍｉｎ〜Ｈｍａｘに収まらないことは、その代表領域が代表する領域の色が、概ね、所定の色以外の色（例えば、赤色、緑色等）であることを示している。

例えば、図１０の場合、領域ＡＲ１〜ＡＲ３の代表領域は、色相パラメータの平均値がＨ＝４０であり、閾値範囲３０〜５０に収まる画素の割合ＨＲが閾値割合５０％を超え、その色相パラメータが閾値範囲３０〜５０に収まると判定される。代表領域の色相パラメータが閾値範囲に収まることは、代表領域が代表する領域ＡＲ１〜ＡＲ３の色相パラメータが閾値範囲に収まることを示している。すなわち、代表領域が代表する領域ＡＲ１〜ＡＲ３の色が、概ね、所定の色（例えば、黄色）であることを示している。領域ＡＲ４〜ＡＲ５の代表領域は、色相パラメータの平均値がＨ＝１６であり、閾値範囲３０〜５０に収まる画素の割合ＨＲが閾値割合５０％以下になり、その色相パラメータが閾値範囲に収まらないと判定される。代表領域の色相パラメータが閾値範囲に収まらないことは、その代表領域が代表する領域ＡＲ４〜ＡＲ５の色相パラメータが閾値範囲に収まらないことを示している。すなわち、その代表領域が代表する領域ＡＲ４〜ＡＲ５の色が、概ね、所定の色以外の色（例えば、赤色、緑色等）であることを示している。

判定部１４１６は、判定結果を修正部１４１７へ供給する。

修正部１４１７は、認識結果を認識部１４１３から受け、判定結果を判定部１４１６から受ける。修正部１４１７は、判定部１４１６の判定結果に応じて、認識部１４１３の認識結果を修正する。修正部１４１７は、路面マークとして認識された複数の領域のうち、第２の表色系のパラメータが閾値範囲から外れる領域について、領域の色が所定の色以外の色であるとして、認識部１４１３の認識結果を取り消す。修正部１４１７は、路面マークとして認識された複数の領域のうち、第２の表色系のパラメータが閾値範囲に収まる領域について、領域の色が所定の色であるとして、認識部１４１３の認識結果を維持する。修正部１４１７は、修正後の認識結果を目標位置決定部１４２へ供給する。

例えば、図１０の場合、領域ＡＲ１〜ＡＲ３は、色相パラメータが閾値範囲に収まる領域であり、その色が概ね所定の色（例えば、黄色）であるとして、認識結果が維持される。領域ＡＲ４〜ＡＲ５は、色相パラメータが閾値範囲に収まらない領域であり、その色が概ね所定の色以外の色（例えば、赤色、緑色等）であるとして、認識結果が取り消される。これにより、図１２に示されるように、「赤色」の支柱及び他の車両の領域ＡＲ４〜ＡＲ５（図１０参照）が取り除かれ、「黄色」の区画線の領域ＡＲ１〜ＡＲ３が残された修正後の認識結果が得られる。

次に、車両の目標位置を設定する処理について図１３を用いて説明する。図１３は、車両の目標位置を設定する処理を示すフローチャートである。

ＥＣＵ１４において、検出部１４１は、撮像部１５で撮像された路面画像のデータを取得し（Ｓ１）、路面画像における路面マーク（例えば、区画線等）を検出する（Ｓ２）。検出部１４１は、検出結果を目標位置決定部１４２へ供給する。目標位置決定部１４２は、Ｓ２で検出された路面マーク（例えば、区画線等）のデータを記憶部１５０に格納し、路面マーク（例えば、区画線等）を管理する（Ｓ３）。検出部１４１は、記憶部１５０にアクセスして路面マークのデータを参照し、路面マークに基づき（例えば、路面マークを基準として）、車両１の周辺に駐車可能領域を検出する。検出部１４１は、検出結果を目標位置決定部１４２へ供給する。目標位置決定部１４２は、検出部１４１の検出結果等に基づいて、車両１の目標駐車領域および目標位置を決定する（Ｓ４）。経路算出部１４３は、駐車支援が開始された場合に、車両１を現在の位置から目標位置まで移動させるための移動経路を算出する。経路算出部１４３は、算出された移動経路のデータを記憶部１５０へ出力する（Ｓ５）。移動制御部１４４は、記憶部１５０にアクセスして移動経路のデータを参照し、移動経路に沿って車両１が移動するように、操舵制御を実行して車両１を移動させる。

次に、路面マーク（例えば、区画線等）の検出処理（Ｓ２）の詳細について図１４を用いて説明する。図１４は、路面マーク（区画線）の検出処理を示すフローチャートである。

路面画像を取得すると、検出部１４１は、第１の色のフィルター処理を行い（Ｓ１１）、路面マークを検出する。第１の色は、例えば、白色である。検出部１４１は、路面マークの検出に成功した場合（Ｓ１２でＹｅｓ）、処理を終了する。検出部１４１は、路面マークの検出に失敗した場合（Ｓ１２でＮｏ）、第２の色のフィルター処理を行い（Ｓ１３）、路面マークを検出する。第２の色は、例えば、黄色である。

次に、第１の色のフィルター処理（Ｓ１１）の詳細について図１５を用いて説明する。図１５は、第１の色のフィルター処理を示すフローチャートである。

検出部１４１は、路面画像の各画素の基礎の表色系のパラメータを第１の表色系のパラメータに変換する（Ｓ２１）。基礎の表色系は、例えば、ＲＧＢ表色系であり、基礎の表色系のパラメータは、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値を含む。第１の表色系は、例えば、ＹＵＶ表色系であり、第１の表色系のパラメータは、Ｙ値、Ｕ値、Ｖ値を含む。検出部１４１は、Ｓ２１の変換結果に応じて、第１の色用の画像を生成する（Ｓ２２）。検出部１４１は、Ｓ２１で得られた各画素のＹ値を用いて、路面画像に対応したグレースケール画像を第１の色用の画像として生成する。検出部１４１は、Ｓ２２で生成された画像に対して、キャニー法等によりエッジ抽出を行い（Ｓ２３）、路面マークの領域を認識する（Ｓ２４）。検出部１４１は、Ｓ２４の認識結果を検出部１４１の検出結果として目標位置決定部１４２へ供給する。

次に、第２の色のフィルター処理（Ｓ１３）の詳細について図１６を用いて説明する。図１６は、第２の色のフィルター処理を示すフローチャートである。

検出部１４１は、路面画像の各画素の基礎の表色系のパラメータを第１の表色系のパラメータに変換する（Ｓ３１）。基礎の表色系は、例えば、ＲＧＢ表色系であり、基礎の表色系のパラメータは、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値を含む。第１の表色系は、例えば、ＹＵＶ表色系であり、第１の表色系のパラメータは、Ｙ値、Ｕ値、Ｖ値を含む。検出部１４１は、Ｓ３１の変換結果に応じて、第２の色の基準面（例えば、黄色の識別平面）Ｓからの各画素のパラメータの示す座標点Ｐまでの距離Ｄを求める（Ｓ３２）。検出部１４１は、Ｓ３２で求められた距離Ｄに応じて、第２の色が強調された画像を生成する（Ｓ３３）。検出部１４１は、求められた距離Ｄに所定の係数ｅを乗算した値を計算対象の画素の輝度Ｙ１として各画素について求め、各画素の輝度Ｙ１を用いて、第２の色が強調されたグレースケール画像を第２の色が強調された画像として生成する。検出部１４１は、Ｓ３３で生成された画像に対して、キャニー法等によりエッジ抽出を行い（Ｓ３４）、路面マークの領域を認識する（Ｓ３５）。

検出部１４１は、路面マークの領域として複数の領域を認識してもよい。検出部１４１は、Ｓ３５で認識された各領域から代表領域を抽出する（Ｓ３６）。検出部１４１は、Ｓ３５で認識された各領域における中央付近の領域を代表領域として抽出してもよい。

検出部１４１は、Ｓ３１で変換された第１の表色系のパラメータを基礎の表色系のパラメータに変換し（Ｓ３７）、基礎の表色系のパラメータから第２の表色系のパラメータを色判別のパラメータとして算出する（Ｓ３８）。例えば、基礎の表色系がＲＧＢ表色系であり第１の表色系がＹＵＶ表色系であり第２の表色系がＨＳＶ表色系又はＨＳＬ表色系である場合、検出部１４１は、ＹＵＶ表色系のパラメータからＲＧＢ表色系のパラメータを算出し、ＲＧＢ表色系のパラメータから色相パラメータ（Ｈ値）をＨＳＶ表色系又はＨＳＬ表色系のパラメータとして算出してもよい。

検出部１４１は、Ｓ３６で認識された各領域について、Ｓ３８で算出された色判別のパラメータ（例えば、色相パラメータ）が閾値範囲に含まれるか否かを判定する（Ｓ３９）。具体的には、検出部１４１は、Ｓ３６で認識された各領域について、代表領域の全画素のうち閾値範囲Ｈｍｉｎ〜Ｈｍａｘに収まる画素の割合ＨＲが閾値割合Ｒｔｈを超えるかどうかを判定する。検出部１４１は、判定対象の領域について、割合ＨＲが閾値割合Ｒｔｈを超えていれば、代表領域の色相パラメータが閾値範囲Ｈｍｉｎ〜Ｈｍａｘに収まると判定し（Ｓ３９でＹｅｓ）、Ｓ３６の認識結果を維持する（Ｓ４０）。検出部１４１は、判定対象の領域について、割合ＨＲが閾値割合Ｒｔｈを超えていなければ、代表領域の色相パラメータが閾値範囲Ｈｍｉｎ〜Ｈｍａｘに収まっていないと判定し（Ｓ３９でＮｏ）、Ｓ３６の認識結果を取り消す（Ｓ４１）。これにより、第２の色以外の領域が取り除かれ、第２の色の領域が残された修正後の認識結果が得られる。検出部１４１は、修正後の認識結果を検出部１４１の検出結果として目標位置決定部１４２へ供給する。

以上のように、本実施形態では、ＥＣＵ１４において、検出部１４１が、第１の表色系のパラメータに応じて認識された路面マークの領域について、さらに第２の表色系のパラメータを用いた色判別を行う。これにより、第１の表色系のパラメータと第２の表色系のパラメータとを用いて段階的に路面マークの認識結果を絞り込むことができるので、路面マークの認識精度を向上できる。

なお、検出部１４１の検出対象となる路面マークは、駐車場の路面の区画線に限定されず、道路等の走行用の路面の区画線であってもよい。

また、色判別のパラメータは、色相パラメータ以外のパラメータを含んでもよい。例えば、色判別のパラメータは、色相パラメータに加えて、又は、色相パラメータに代えて、ＨＳＶ表色系又はＨＳＬ表色系の彩度パラメータ（Ｓ値）が用いられてもよいし、ＨＳＶ表色系の明度パラメータ（Ｖ値）が用いられてもよいし、ＨＳＬ表色系の輝度（Ｌ値）が用いられてもよい。

また、撮像部１５は、路面が撮像されて取得された画像の各画素について、基礎の表色系（例えば、ＲＧＢ表色系）のパラメータに代えて第１の表色系（例えば、ＹＵＶ表色系）のパラメータを出力してもよい。この場合、図５に示す検出部１４１は、変換部１４１１が省略された構成であってもよい。図１５に示す第１の色のフィルター処理（Ｓ１１）において、基礎の表色系のパラメータから第１の表色系のパラメータへの変換（Ｓ２１）が省略されてもよい。この場合、検出部１４１は、路面画像の各画素の第１の表色系のパラメータに応じて、第１の色用の画像を生成する（Ｓ２２’）。同様に、図１６に示す第２の色のフィルター処理（Ｓ２１）において、基礎の表色系のパラメータから第１の表色系のパラメータへの変換（Ｓ３１）が省略されてもよい。この場合、検出部１４１は、路面画像の各画素の第１の表色系のパラメータに応じて、第２の色の基準面（例えば、黄色の識別平面）Ｓからの各画素のパラメータの示す座標点Ｐまでの距離Ｄを求める（Ｓ３２’）。

また、図１６に示す第２の色のフィルター処理（Ｓ２１）において、検出部１４１は、Ｓ３７及びＳ３８に代えて、Ｓ３１で変換された第１の表色系のパラメータから第２の表色系のパラメータへの算出（Ｓ３８’）を行ってもよい。このとき、検出部１４１は、数式３〜数式５を数式６〜数式８に代入して得られる数式を用いて、Ｓ３８’を行ってもよい。

また、所定の色が強調された画像を生成するために用いる第１の表色系と色判別に用いる第２の表色系との組み合わせは、ＹＵＶ表色系とＨＳＶ表色系（又はＨＳＬ表色系）との組み合わせ以外であってもよい。例えば、第１の表色系と第２の表色系との組み合わせは、ＣＭＹＫ表色系、ＸＹＺ表色系、ＨＳＶ表色系（又はＨＳＬ表色系）、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊表色系のうちから選択された互いに異なる２つの表色系であってもよい。

また、路面マークの検出処理では、異なる複数の色について色判別が行われてもよい。例えば、検出部１４１は、図１７に示すように、Ｓ１３の後に、Ｓ５４，Ｓ５５の処理を行ってもよい。図１７は、実施形態の変形例における路面マーク（区画線）の検出処理を示すフローチャートである。

検出部１４１は、第２の色のフィルター処理（Ｓ１３）で路面マークを検出し、路面マークの検出に成功した場合（Ｓ５４でＹｅｓ）、処理を終了する。検出部１４１は、路面マークの検出に失敗した場合（Ｓ５４でＮｏ）、第３の色のフィルター処理を行い（Ｓ５５）、路面マークを検出する。第３の色は、例えば、赤色又は緑色である。第３の色のフィルター処理（Ｓ５５）の詳細については、図１６の説明における第２の色を第３の色に置き換えることで、図１６の説明を同様に適用できる。

以上、本発明の実施形態を例示したが、上記実施形態および変形例はあくまで一例であって、発明の範囲を限定することは意図していない。上記実施形態や変形例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、組み合わせ、変更を行うことができる。また、各実施形態や各変形例の構成や形状は、部分的に入れ替えて実施することも可能である。

１…車両、１４…ＥＣＵ（駐車支援装置）、１４１…検出部、１４２…目標位置決定部、１４３…経路算出部、１４４…移動制御部、１５０…記憶部、１４１１…変換部、１４１２…生成部、１４１３…認識部、１４１４…抽出部、１４１５…算出部、１４１６…判定部、１４１７…修正部。

Claims (6)

1. 路面を撮像する撮像部から取得された画像について、第１の表色系のパラメータに応じて所定の色が強調された画像を生成する生成部と、
   前記所定の色が強調された画像における路面マークを認識する認識部と、
   前記路面マークに対応する各画素の第２の表色系のパラメータを算出する算出部と、
   前記路面マークとして認識された領域について、前記算出された第２の表色系のパラメータが前記所定の色を表す閾値範囲に収まるか否かを判定する判定部と、
   前記判定部の判定結果に応じて、前記認識部の認識結果を修正する修正部と、
   を備えた車両用画像処理装置。
2. 前記認識部は、前記路面マークとして複数の領域を認識し、
   前記修正部は、前記複数の領域のうち、前記算出された第２の表色系のパラメータが前記閾値範囲から外れる領域について前記認識部の認識結果を取り消し、前記算出された第２の表色系のパラメータが前記閾値範囲に収まる領域について前記認識部の認識結果を維持する
   請求項１に記載の車両用画像処理装置。
3. 前記画像における前記路面マークの領域から代表領域を抽出する抽出部をさらに備え、
   前記算出部は、前記代表領域の各画素の前記第２の表色系のパラメータを算出する
   請求項１又は２に記載の車両用画像処理装置。
4. 前記第１の表色系は、ＹＵＶ表色系であり、
   前記第２の表色系は、ＨＳＶ表色系又はＨＳＬ表色系であり、
   前記算出された第２の表色系のパラメータは、色相パラメータである
   請求項１から３のいずれか１項に記載の車両用画像処理装置。
5. 前記生成部は、ＹＵＶ表色系の色空間における基準面からの各画素の変換されたパラメータの座標点までの距離に応じて前記所定の色が強調された画像を生成する
   請求項４に記載の車両用画像処理装置。
6. 前記路面マークは、区画線であり、
   前記所定の色は、黄色である
   請求項１から５のいずれか１項に記載の車両用画像処理装置。

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