JP3029360B2 - 自動車用白線検出装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は画像処理により道路上
の白線を検出する自動車用白線検出装置に関し、特に信
頼性の高い白線近似直線が得られる自動車用白線検出装
置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来より、車線追従状態を認識するため
に走行車両から道路上の白線を検出する自動車用白線検
出装置は良く知られており、例えば特開昭６３−２１４
９００号公報等に記載されている。

【０００３】図８は従来の自動車用白線検出装置の一例
である白線逸脱警報装置を示すブロック図である。図に
おいて、４０は車両に搭載されて車両の前方を撮影する
画像入力手段（ビデオカメラや赤外線カメラなど）、４
１は画像入力手段４０により取り込まれた画像データを
処理して白線部を抽出する白線認識手段、４２は白線認
識手段４１により抽出された白線データに基づいて自車
両が走行レーンを逸脱していることを判定する車線逸脱
判定手段、４３は車線逸脱判定手段４２の判定結果を受
けて駆動される警報手段である。

【０００４】図８の白線逸脱警報装置において、まず、
画像入力手段４０から装置に取り込まれた画像データ
は、白線認識手段４１により処理され、これにより、画
像データ中に含まれる白線部が抽出される。続いて、車
線逸脱判定手段４２は、白線データに基づいて自車両が
走行レーンを逸脱しているか、又は、逸脱しつつあるか
等を判定する。最後に、警報手段４３は、車線逸脱判定
手段４２の判定結果を受けて、運転者に音声やランプ点
灯等で報知するようになっている。

【０００５】尚、白線認識手段４１において実行される
処理については、種々提案されており、例えば、道路部
と白線部との間に輝度差があることを利用して、所定の
しきい値で２値化したり、輝度差の変化率（即ち、輝度
信号）を微分する等の処理を実行し、白線の候補点を抽
出して白線近似直線の演算を行う。このような白線認識
処理は、例えば、特開平３−２７３４９８号公報に参照
されるように、公知の技術である。

【０００６】以下、図９のフローチャート及び図１０の
説明図を参照しながら、従来の白線認識手段４１の処理
動作について更に具体的に説明する。図９は白線認識手
段４１において実行される白線認識処理フロー２０の一
例を示し、図１０は車両前方にビデオカメラを取付けた
場合に得られる画像及びその画像の処理過程の一例を示
す。

【０００７】まず、車両前方のビデオカメラから、例え
ば図１０（ａ）のような画像が得られたとする。図１０
（ａ）において、ｃは道路上の汚れ点である。図１０
（ａ）の画像に対し、白線認識処理２０（図９）内の水
平方向微分処理２１を実行すると、白線や先行車両等、
画面上で垂直線分を持つものが抽出される。

【０００８】続いて、低レベルカット処理２２を実行し
て微小ノイズを除去した後、最大点又は極大点の抽出に
基づく白線候補点抽出処理２３を実行し、輝度差の大き
い点を白線候補点Ｐとして抽出する。これらの処理２１
〜２３による白線候補点Ｐの抽出結果を表わすと、図１
０（ｂ）のようになる。図１０（ｂ）において、３ｃは
汚れ点ｃに対応して抽出された候補点である。

【０００９】図１０（ｂ）から明らかなように、通常、
道路面の白線候補点Ｐは領域３０及び３２に集中してお
り、先行車両や背景の候補点Ｐ′は白線候補点Ｐの位置
より画面上部の領域３１に集中する。

【００１０】そこで、白線候補点Ｐのみを抽出処理する
ために、図１０（ｃ）のように、白線認識処理２０を実
行する領域３３〜３５を限定して分割する手法が用いら
れ、処理領域３３、３４及び３５のそれぞれについて、
上記処理２１〜２３を実行する。これにより、図１０
（ｄ）内の３３ａ、３５ａ〜３５ｃように、白線候補点
Ｐのみを含む領域が得られる。

【００１１】従って、図１０（ｄ）の各領域３３ａ、３
５ａ〜３５ｃ内の白線候補点Ｐのデータに基づいて、白
線認識処理（図９）内の近似直線演算処理２４を実行す
ることにより、図１０（ｅ）のように、白線を近似した
直線３６〜３９及び３Ａを認識することができる。尚、
図１０（ｅ）内の白線近似直線３６〜３９及び３Ａに
は、後述するように、ノイズによる直線も含まれてい
る。

【００１２】図１０（ｅ）のような白線近似直線３６〜
３９及び３Ａは、例えば「画像認識論（コロナ社）」の
第７１頁に参照されるように、公知の最小２乗法により
容易に求められる。しかしながら、実際の走行車両から
得られる画面においては、図１０（ａ）から明らかなよ
うに、白線の途切れやガードレール及び隣車線等が存在
するため、白線とノイズとの区別が困難な点が画像デー
タとして入力される場合が多い。

【００１３】例えば、図１０（ａ）の画像例では、領域
３３内に道路の汚れ点ｃがあり、領域３５内に白線の途
切れがあるうえ、道路とガードレールとの継ぎ目が映っ
ている。従って、白線認識処理フロー２０を実行して最
小２乗法を適用した場合、得られる近似直線は、図１０
（ｅ）のように、実際の走行車線の白線に対応した直線
３６及び３９の他に、汚れ点ｃに起因する直線３７、白
線の途切れに起因する直線３８及びガードレールに起因
する直線３Ａ等が得られてしまい、白線近似直線が実際
の白線と異なる結果になってしまう場面が多発してい
た。

【００１４】そこで、図１０（ｅ）中の近似直線のう
ち、実際の白線に対応する直線３６及び３９を抽出する
ために、前回までの白線認識結果や常識的な白線角度範
囲等を考慮しながら選別することも考えられるが、余分
な機能を追加する必要があるうえ、十分な信頼性を得る
ことはできない。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】従来の自動車用白線検
出装置は以上のように、汚れ点ｃの存在のみならず、隣
車線、道路とガードレールとの継ぎ目又は白線の途切れ
部分等の影響により、実際の白線の直線３６及び３９と
演算結果とが大きくずれてしまい、近似直線に基づく白
線認識の信頼性を低下させるという問題点があった。

【００１６】この発明は、上記のような問題点を解決す
るためになされたもので、白線に対応した近似直線を求
める際に、白線候補点として抽出された点列について、
基準線の対して各２点間線分の成す角度の度数分布を求
め、度数分布に基づいて白線に対応した最適な角度を選
択し、余分な機能を追加しなくても信頼性の高い白線の
近似直線が得られる自動車用白線検出装置を提供するこ
とを目的とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段】この発明の請求項１に係
る自動車用白線認識装置は、車両に搭載されて車両の前
方を撮影するビデオカメラと、ビデオカメラにより撮影
された画像信号を画像データとして記憶する画像メモリ
と、画像データを演算処理して車両の走行車線上の白線
を認識するＣＰＵとを備え、ＣＰＵは、画像データに基
づいて白線候補点を抽出する白線候補点抽出手段と、抽
出された白線候補点のうちの各２点間線分の基準線に対
する角度の度数分布を求める２点間角度度数分布演算手
段と、度数分布に基づいて白線の近似直線を決定する近
似直線決定手段とを有し、近似直線決定手段は、２点間
線分の角度の度数分布における分布形状に基づいて白線
の基準線に対する実角度を推定し、度数分布のもとの白
線候補点の中から推定された実角度の根拠となる候補点
を、白線に含まれる実候補点として抽出すると共に、実
角度及び実候補点に基づいて白線の近似直線を決定する
ものである。

【００１８】又、この発明の請求項２に係る自動車用白
線認識装置は、請求項１において、近似直線決定手段
は、２点間線分の角度の度数分布における分布形状に基
づいて、度数が最大となる２点間線分の角度を実角度と
して推定し、推定された前記実角度に基づいて各候補点
を抽出し、それぞれ、実角度及び実候補点とするもので
ある。

【００１９】又、この発明の請求項３に係る自動車用白
線認識装置は、請求項１において、近似直線決定手段
は、２点間線分の角度の度数分布における分布形状に基
づいて、度数が極大となる２点間線分の角度を実角度と
して推定し、推定された前記実角度に基づいて各候補点
を抽出し、それぞれ、実角度及び実候補点とするもので
ある。

【００２０】又、この発明の請求項４に係る自動車用白
線認識装置は、請求項１において、２点間角度度数分布
演算手段は、所定領域内にある白線候補点に対して２点
間線分の角度の度数分布を求めるものである。

【００２１】又、この発明の請求項５に係る自動車用白
線認識装置は、請求項１において、２点間角度度数分布
演算手段は、前回に検出された白線の近似直線の周辺領
域内にある白線候補点に対して２点間線分の角度の度数
分布を求めるものである。

【００２２】又、この発明の請求項６に係る自動車用白
線認識装置は、請求項１において、近似直線決定手段
は、抽出された近似直線の角度が複数存在する場合に、
近似直線角度の中から、前回検出した白線の近似直線の
実角度に最も近い近似直線角度及び最も近い近似直線角
度を有する２点間線分の候補点を抽出し、それぞれ、実
角度及び実候補点とするものである。

【００２３】

【作用】この発明の請求項１においては、ガードレール
や隣車線など、白線に類似した直線性のあるノイズを含
む画面であっても、複数の白線候補点の中からノイズを
除いて、実際の白線（直線）を形成する確率の高い候補
点を抽出し、白線候補点として抽出された点列を用いて
精度良く白線の直線近似式を求め、各２点間線分の基準
線に対して成す角度を２点間角度として求め、これら２
点間角度の度数分布に基づいて最適角度を選択して白線
の近似直線を求めることにより、白線の近似直線とノイ
ズ点との区別、即ち自車両の走行車線（白線）と白線以
外の直線との区別が可能となり、白線認識の信頼性が向
上する。即ち、白線が直線である場合、直線上の任意の
２点を結んだ線分が垂直方向の線と同一角度を成すこと
に着目して候補点を抽出する。具体的には、候補点の集
合の任意の２点を結ぶ線分すべての角度分布を求め、分
布が集中する付近に実際の白線が存在するものと推定す
る。このとき、候補点のばらつきを考慮して、分布作成
時にスケール角度（幅）をもたせて、例えば、５°刻み
で、０〜５°、５°〜１０°、・・・の幅に上記角度が
属する線分の個数（度数）をカウントして分布（候補点
の抽出に用いられる角度の度数分布）を作成する。

【００２４】又、この発明の請求項２においては、２点
間線分の角度の度数分布における分布形状に基づいて、
度数が最大となる２点間線分の角度を白線に関する実角
度として推定すると共に、このとき最大値を形成してい
る２点間線分の候補点を白線に関する実候補点として抽
出し、最適な角度の白線近似直線の演算を可能にする。
ここで、最大値は一意に求められる。 実際の路面近傍の
映像において直線を形成するものが白線のみであれば、
度数分布は、白線の実際の角度付近に集中するので、度
数分布において最も個数の多いスケール角度に実際の白
線の角度も含まれる。従って、度数分布中の最大値を持
つスケール角度を求めれば、そのスケール角度の範囲内
に実際の白線の角度が存在すると推定できる。 さらに、
スケール角度にカウントされた線分を構成する候補点を
抽出することにより、実際の白線とは無関係の候補点
（ノイズ）が除外されて、角度を正確に求めることがで
きるので、抽出された候補点だけを用いて白線の直線近
似式を求めれば、精度の高い近似式を求めることができ
る。

【００２５】又、この発明の請求項３においては、２点
間線分の角度の度数分布における分布形状に基づいて、
度数が極大となる２点間線分の角度を白線に関する実角
度として推定すると共に、このとき極大値を形成してい
る２点間線分の候補点を白線に関する実候補点として抽
出し、最適な角度の白線近似直線の演算を可能にする。
ここで、極大値は複数存在し得る。 即ち、直線を形成す
るものが白線以外に存在する場合には、線分が集中する
角度も複数存在するので、度数分布の分布形状の山（極
大値）は複数存在することになる。白線はこれらの極大
値のうちの１つを形成する要因であり、極大値のうちの
最大ものが最大値となり、極大値が１つの場合には極大
値と最大値とが一致する。また、極大値が複数存在する
場合にも、最大値の場合と同様に、極大値を形成する候
補点を各々抽出する。 これにより、直線を形成するもの
が複数存在する場合にも、それらを構成する候補点を分
離して抽出することができるので、各々について直線近
似式を求めれば、精度の高い近似式を求めることができ
る。

【００２６】又、この発明の請求項４においては、所定
領域内にある白線候補点に対してのみ２点間角度の度数
分布を求め、不要な度数分布の演算を省略する。

【００２７】又、この発明の請求項５においては、前回
に検出された白線の近似直線の周辺領域内にある白線候
補点に対してのみ２点間角度の度数分布を求め、不要な
度数分布の演算を省略すると共に、白線近似直線の誤演
算を抑制する。

【００２８】又、この発明の請求項６においては、抽出
された近似直線角度が複数存在する場合に、近似直線角
度の中から、前回検出した白線近似直線の実角度に最も
近い近似直線角度を白線に関する実角度として抽出する
と共に、このときの近似直線角度を有する２点間線分の
各候補点を白線に関する実候補点として抽出し、白線近
似直線の誤演算を抑制する。

【００２９】

【実施例】

実施例１．以下、この発明の実施例１を図について説明
する。尚、各図において同一符号は同一部分を示し、こ
の発明の実施例１における白線認識処理の概略フローは
図９と同様である。又、この発明の実施例１において、
カメラにより撮影される自車両走行中の画面例は図１０
（ａ）に示した通りであり、以下の説明では、前述と同
様に、図１０（ａ）の画像に基づいて、図９の白線認識
処理２０を、図１０（ｂ）〜（ｅ）のように行うものと
する。

【００３０】図１はこの発明の実施例１の構成を示すブ
ロック図、図２及び図３はこの発明の実施例１による近
似直線処理２４（図９参照）の概略フローを示すフロー
チャート、図４は白線候補点Ｐｋ（ｎ＝１、２、…、
ｎ）のうちの２点Ｐｉ及びＰｊ間の角度θｉｊを示す説
明図、図５は角度分布データを格納するための角度表の
メモリマップを示す説明図、図６及び図７はこの発明の
実施例１による最大度数サーチ手法を説明するための度
数分布図である。

【００３１】図１において、１０は車両に搭載されて車
両の前方を撮影するビデオカメラ、１１はビデオカメラ
１０からの映像信号を画像データＧとして記憶する画像
メモリ、１２は画像メモリ１１内に格納された画像デー
タＧに対して画像演算処理を実行して白線近似直線Ｌを
求めるＣＰＵ１２である。

【００３２】ビデオカメラ１０は図８内の画像入力手段
４０に対応し、画像メモリ１１及びＣＰＵ１２は、図８
内の白線認識手段４１に対応している。又、ここでは、
図示しないが、ＣＰＵ１２の演算により得られた白線近
似直線Ｌは、図８のように、車線逸脱判定機能４２及び
警報手段４３等に導入されてもよい。

【００３３】ＣＰＵ１２は、画像データＧから白線候補
点Ｐｋを抽出する白線候補点抽出手段１３と、抽出され
た白線候補点Ｐｋのうちの各２点間線分の基準線（例え
ば、後述する垂直線）に対して成す角度を２点間角度θ
として求め且つ各２点間角度θの度数Ｎを度数分布Ｎθ
として求める２点間角度度数分布演算手段１４と、演算
された度数分布Ｎθにおける分布形状に基づいて、白線
の基準線に対して成す実角度ＴＨＤを推定し、白線候補
点の中から、推定された実角度ＴＨＤに基づいて、白線
に含まれる実候補点Ｐｔを抽出すると共に、実角度ＴＨ
Ｄ及び実候補点Ｐｔに基づいて白線候補となる近似直線
Ｌを決定する近似直線決定手段１５とを有する。

【００３４】次に、図２〜図７並びに図９及び図１０を
参照しながら、図１に示したこの発明の実施例１の動作
について説明する。尚、ＣＰＵ１２での白線認識のため
の概略フローは図９の通りであり、又、白線認識処理２
０を実行する領域を図１０（ｃ）のように限定し且つ分
割する手法を用いるものとする。

【００３５】従って、白線候補点抽出手段１３は、白線
認識処理２０のうちの、水平方向微分処理２１、低レベ
ルカット処理２２及び白線候補点抽出処理２３を実行
し、２点間角度度数分布演算手段１４及び近似直線決定
手段１５は、近似直線演算処理２４を実行する。

【００３６】前述のように、図１０（ｃ）のような手法
は、処理領域として、画面全体から白線が存在しない画
面上部を省き、各領域３３、３４及び３５のように小さ
く設定する。従って、処理時間を短縮することができる
と共に、前方走行車両等の白線以外のノイズ点を最初か
ら除去することができ、白線認識の信頼性がある程度向
上する。

【００３７】又、各領域３３、３４及び３５を限定する
代わりに、前回検出した白線の近似直線の周辺部のみに
限定しても、前述の理由により、処理時間の短縮及び白
線以外のノイズ点の低減の効果が得られる。しかし、こ
の発明の実施例１では、処理領域３３、３４及び３５に
対して、図９の白線認識処理２０を実行するものとして
説明する。

【００３８】まず、図９の白線認識処理２０において、
水平方向微分処理２１により水平エッジ成分を抽出し、
低レベルカット処理２２により微小ノイズを除去した
後、極大点抽出処理２３により最大点又は極大点を抽出
して白線候補点列｛Ｐｋ（ｋ＝１、２、…ｎ）｝を得
る。

【００３９】以上の処理はＣＰＵ１２内の白線候補点抽
出手段１３により実行され、図１０（ａ）の入力画像に
対して各処理２１〜２３を施すことにより、前述と同様
に、図１０（ｄ）の結果が得られる。次に、２点間角度
度数分布演算手段１４及び近似直線決定手段１５により
実行される直線近似処理２４（図２及び図３）の処理フ
ローについて説明する。

【００４０】まず、２点間角度度数分布演算手段１４
は、目標とする白線が画面下部に現れることに着目し、
所定の位置及び大きさを有する処理領域３３、３４及び
３５のそれぞれに対して角度度数分布処理５１を実行
し、白線候補点Ｐｋの２点（Ｐｉ及びＰｊ）間の角度θ
ｉｊの度数分布Ｎθを求める。

【００４１】ここで、角度度数分布処理５１により求め
られる２点間角度θｉｊとは、図４のように、白線候補
点列｛Ｐｋ｝に対して任意の２点Ｐｉ及びＰｊを選んだ
ときの、垂直線（基準線）６１に対する２点Ｐｉ及びＰ
ｊ間の成す角度θｉｊのことである。

【００４２】２点間角度θｉｊは、例えば、正負符号を
無視して、常に２点間の角度θｉｊを垂直線（即ち、画
面のＹ軸）６１と成す角度として正規化し、０°〜１８
０゜の範囲で設定されてもよいし、又は、０°を中心と
して、―９０°〜９０゜の範囲で設定されてもよい。

【００４３】又、２点間角度度数分布処理５１において
度数分布Ｎθを作成するために、メモリマップとして、
図５のような角度表が用いられる。図５において、縦軸
はスケール角度（０°、５°、…１８０°）であり、ス
ケール角度は、度数をカウントするときの範囲を意味す
る。また、図５において、横軸は点列Ｐｋの各２点間角
度θｉｊがスケール角度の各範囲に含まれるデータ数ｄ
（１）〜ｄ（ｍ）であり、（）内の数が度数を表してい
る。マトリクス状の各メモリスペース内には、各スケー
ル角度範囲内に含まれる２点間角度θｉｊのデータが格
納される。

【００４４】図５においては、スケール角度の単位を５
°としており、例えば、スケール角度０°は、角度範囲
０゜〜５°を意味する。ここでは、白線候補点列Ｐｋの
２点対（Ｐ１、Ｐ２）の成す角度θ１２と、２点対（Ｐ
２、Ｐ３）の成す角度θ２３が０°〜５°の範囲に入っ
ており、そのデータが格納されている。同様に、スケー
ル角度５°は、角度範囲５゜〜１０°を意味する。ここ
では、２点対（Ｐ１、Ｐ４）の成す角度θ１４と、２点
対（Ｐ２、Ｐ５）の成す角度θ２５が５°〜１０°の範
囲に入っており、そのデータが格納されている。この場
合に、各スケール角度０°及び５°に対するデータ数即
ち度数Ｎは「２」である。即ち、スケール角度の各行に
は、その角度範囲に入る角度θｉｊのデータが格納さ
れ、そのデータ数が度数Ｎとなる。

【００４５】次に、２点間角度度数分布演算手段１４
は、角度度数分布処理５１によって作成された角度表
（図５）に基づいて、図２内の最大度数サーチ処理５２
ａを実行して最大度数ＭＡＸＤを検索する。これによ
り、図６のように、最大度数ＭＡＸＤを検索するための
度数分布図が求められる。

【００４６】又、図２の最大度数サーチ処理５２ａと同
時に、図３のフローチャートに従って極大度数サーチ処
理５２ｂを実行すると、最大度数及び極大度数を有する
場合は、図７のように最大度数ＭＡＸＤ１及び極大度数
ＭＡＸＤ２を検索可能な度数分布図が求められる。

【００４７】図６において、横軸は２点間角度θに対応
するスケール角度、縦軸は度数Ｎである。図６は、例え
ば図１０（ｃ）内の処理領域３３において、図１０
（ｄ）内の白線領域３３ａ内の候補点Ｐと孤立したノイ
ズ点３ｃとの２点間角度の度数分布を求める場合の度数
分布図を示している。

【００４８】図６の場合、最大度数ＭＡＸＤとなるスケ
ール角度ＴＨＤは、極大度数となるスケール角度と同一
である。この場合、角度表（図５）の中のスケール角度
の行の２点間角度列｛θｉｊ｝と、そのときの２点対の
点列｛（Ｐｉ、Ｐｊ）｝及びデータ数とを抽出すること
により、実際の白線に対応した近似直線３６の実角度Ｔ
ＨＤのみを推定することができる。従って、例えば、図
１０（ｄ）に示すような白線領域３３ａに含まれないノ
イズ点３ｃは、データ数が少ないスケール角度に含まれ
るので、ノイズとして排除される。

【００４９】一方、図７において、ＴＨＤ１は最大度数
ＭＡＸＤ１となるスケール角度、ＴＨＤ２は極大度数Ｍ
ＡＸＤ２となるスケール角度である。図７は、図１０
（ｃ）内の処理領域３５において、隣車線とガードレー
ルとの境界線や途切れのある白線等に対応した領域３５
ａ及び３５ｂ（図１０（ｄ）参照）に対して角度度数分
布処理５１を実施した場合の度数分布図である。

【００５０】この場合、図１０（ｄ）のように、処理領
域３５内にもともと白線領域３５ａ及び３５ｂの２つの
角度を持つと考えられ、最大度数サーチ処理５２ａ（図
３）において上記と同等の処理を実施すれば、例えば、
ガードレール又は白線に対応したデータ個数の多い白線
領域３５ａ又は３５ｂに対してスケール角度ＴＨＤ１が
選択される。

【００５１】スケール角度ＴＨＤ１がガードレールに対
応した白線領域３５ａの傾き角度の場合、これは明らか
に認識を誤った例であるが、最大度数サーチ処理５２ａ
で得られる角度ＴＨＤ１は、従来例の最小２乗法による
近似直線３９（図１０（ｅ）参照）の傾きと異なる。な
ぜなら、最大度数サーチ処理５２ａにおいては、白線領
域３５ａと３５ｂとを区別して、それぞれの領域内３５
ａ及び３５ｂにある候補点を用いて最大度数スケール角
度ＴＨＤ１を演算しているからある。

【００５２】従って、最大度数サーチ処理５２ａにおい
ては、適用するシステムに応じて、例えば、前回検出し
た白線の近傍３５ｃにある白線候補点を選択して処理す
るアルゴリズムなどの候補点選択機能を追加することに
より、ガードレールに起因する白線領域３５ａ内の候補
点を除去することが可能であり、白線領域３５ｂに対応
する角度ＴＨＤ２の検出も可能である。

【００５３】このように、おおよその角度を推定し、推
定した角度に基づいて候補点を抽出してから、それらの
候補点を用いて近似直線を得ることにより、ガードレー
ル等の周囲直線部の影響を抑制することができる。又、
たとえガードレールを誤検出したとしても、ガードレー
ル角度が白線角度とほぼ同一角度であるから近似直線の
ズレは最小限に抑制することができる。近似直線を求め
る場合の例については、後述する。

【００５４】この結果、最小２乗法演算のような白線領
域３５ａと３５ｂとの中間的な位置にある近似直線を選
択する回数を大幅に減らすことができ、従来例と比べて
高い信頼性を得ることができる。又、極大度数サーチ処
理５２ｂにより上記と同じ画面を処理して図７の度数分
布形状が得られた場合、図５と同様の角度表の中から、
最大度数スケール角度ＴＨＤ１と、極大度数スケール角
度ＴＨＤ２に対応する項の角度列θｉｊと、そのときの
対の点列Ｐｉ及びＰｊを抽出すればよい。

【００５５】図７のように、度数分布形状が複数の極大
点（この例では、最大度数ＭＡＸＤ１に対応したスケー
ル角度ＴＨＤ１及び極大度数ＭＡＸＤ２に対応したスケ
ール角度ＴＨＤ２）を持つ場合は、前述したように、例
えば図１０（ｄ）内の処理領域３５のように白線領域３
５ａと３５ｂの２つの角度を持つと考えられる。

【００５６】従って、図３内の極大度数サーチ処理５２
ｂにおいて、角度表の中からスケール角度ＴＨＤ１及び
ＴＨＤ２に対応する項の角度列と、これらの角度列の各
２点対の点列を抽出すればよい。ここで、前回検出した
近似直線の角度に近い方を選択して処理するアルゴリズ
ム等の複数の角度の中から最適な角度を選択する角度選
択機能を付加することにより、白線以外に起因する角度
を除去することができるので、更に信頼性の高い角度デ
ータが得られる。

【００５７】このように、最大度数サーチ処理５２ａ及
び極大度数サーチ処理５２ｂを実行することにより、図
５の角度表の中から白線の角度候補とその範囲内の角度
列及びそのときの２点対である点列を選択することがで
きる。その後、上記結果を基に、角度及び点設定処理５
３により、白線の近似直線の傾き角度θ０及び近似直線
の通る点の座標Ｐ０を決定する。

【００５８】例えば、各サーチ処理５２ａ及び５２ｂで
選択された角度列を｛θｉｊ｝、そのときの２点対の点
列Ｐｑを｛（Ｐｉ、Ｐｊ）｝、その２点対の点列数をＭ
とすれば、白線の近似直線の傾き角度θ０及び近似直線
の通る点の座標Ｐ０は、下式（１）及び（２）により求
めることができる。

【００５９】θ０＝Σθｉｊ／Ｍ …（１） Ｐ０＝ΣＰｑ／（２Ｍ）…（２）

【００６０】（１）式から得られた角度θ０は実角度θ
ｔとして設定され、（２）式から得られた座標Ｐ０に基
づいて実候補点Ｐｔが設定される。こうして、実角度Ｔ
ＨＤ（ＴＨＤ１、ＴＨＤ２）及びこれに対応する実候補
点Ｐｔに基づいて、傾き角度θ０及び座標Ｐ０を有する
白線候補の近似直線Ｌを決定することができる。極大度
数サーチ処理５２ｂの場合、この実施例１では、検出し
た複数の近似直線の中から最も画面中央部に位置する直
線を選択する。

【００６１】上記の最大度数サーチ（直線近似）処理５
２ａを図１０（ａ）の画像に対して実施して得られる近
似直線は、図１０（ｅ）内の近似直線３６及び３９であ
り、極大度数サーチ処理５２ｂにより得られる近似直線
は、図１０（ｅ）内の近似直線３６、３９及び３ａであ
る。

【００６２】以上、この発明の実施例１で説明したよう
に、白線候補点Ｐｋの各２点間角度θｉｊの度数分布Ｎ
θの最大度数ＭＡＸＤ及びＭＡＸＤ１と、極大度数ＭＡ
ＸＤ２とから近似直線を求める手法によれば、図１０
（ｅ）において道路の汚れ点ｃ等による候補点３ｃのよ
うなノイズがあっても何ら影響されない。

【００６３】従って、従来の最小２乗法に比べて信頼性
の高い白線近似直線が得られ、又、極大度数サーチ処理
５２ｂを実施した場合は、隣車線やガードレールなど、
走行車線の白線とそれ以外の直線とを分離して検出する
ことが可能なため、更に信頼性の高い白線候補の近似直
線Ｌが得られる。

【００６４】実施例２．尚、上記実施例１では、最大度
数サーチ処理５２ａ及び極大度数サーチ処理５２ｂを実
行する場合を示したが、いずれか一方の処理５２ａ又は
５２ｂのみを実行してもよい。

【００６５】実施例３．又、処理領域を図１０（ｃ）の
ように３つの領域３３〜３５に分割したが、その分割の
仕方について何ら規定するものではない。又、ビデオカ
メラ１０の取付位置やその用途に応じて、分割が不要で
あれば、分割しなくてもよい。

【００６６】実施例４．又、極大度数サーチ処理５２ｂ
による直線近似の場合、検出した複数の近似直線の内か
らどれを選択するかについても、図１０（ｃ）の手法に
よらず、前回の白線近似直線に最も近距離に位置するも
のを選択する手法等、他の手法を用いてもよい。

【００６７】実施例５．又、近似直線Ｌの角度θ０と座
標点Ｐ０を決定する手法は、上式（１）及び（２）に限
定されることはない。

【００６８】実施例６．更に、最大度数サーチ処理５２
ａ又は極大度数サーチ処理５２ｂによる手法以外に、角
度度数分布の形状によって選択された角度表のデータに
基づいて求める手法であれば良い。

【００６９】

【発明の効果】以上のようにこの発明の請求項１によれ
ば、車両に搭載されて車両の前方を撮影するビデオカメ
ラと、ビデオカメラにより撮影された画像信号を画像デ
ータとして記憶する画像メモリと、画像データを演算処
理して車両の走行車線上の白線を認識するＣＰＵとを備
え、ＣＰＵは、画像データに基づいて白線候補点を抽出
する白線候補点抽出手段と、抽出された白線候補点のう
ちの各２点間線分の基準線に対する角度の度数分布を求
める２点間角度度数分布演算手段と、度数分布に基づい
て白線の近似直線を決定する近似直線決定手段とを有
し、近似直線決定手段は、２点間線分の角度の度数分布
における分布形状に基づいて白線の基準線に対する実角
度を推定し、度数分布のもとの白線候補点の中から推定
された実角度の根拠となる候補点を、白線に含まれる実
候補点として抽出すると共に、実角度及び実候補点に基
づいて白線の近似直線を決定するようにしたので、走行
車線の白線近似直線とノイズ点及び白線以外の直線との
区別が可能となり、白線認識の信頼性を向上させた自動
車用白線検出装置が得られる効果がある。

【００７０】又、この発明の請求項２によれば、請求項
１において、近似直線決定手段は、２点間線分の角度の
度数分布における分布形状に基づいて、度数が最大とな
る２点間線分の角度を実角度として推定し、推定された
前記実角度に基づいて各候補点を抽出し、それぞれ、実
角度及び実候補点とすることにより、最適な角度の白線
近似直線の演算を可能にしたので、走行車線の白線近似
直線とノイズ点及び白線以外の直線との区別が可能とな
り、白線認識の信頼性を向上させた自動車用白線検出装
置が得られる効果がある。

【００７１】又、この発明の請求項３によれば、請求項
１において、近似直線決定手段は、２点間線分の角度の
度数分布における分布形状に基づいて、度数が極大とな
る２点間線分の角度を実角度として推定し、推定された
前記実角度に基づいて各候補点を抽出し、それぞれ、実
角度及び実候補点とすることにより、最適な角度の白線
近似直線の演算を可能にしたので、走行車線の白線近似
直線とノイズ点及び白線以外の直線との区別が可能とな
り、白線認識の信頼性を向上させた自動車用白線検出装
置が得られる効果がある。

【００７２】又、この発明の請求項４によれば、請求項
１において、２点間角度度数分布演算手段は、所定領域
内にある白線候補点に対して２点間線分の角度の度数分
布を求めることにより、不要な度数分布の演算を省略し
たので、走行車線の白線近似直線とノイズ点及び白線以
外の直線との区別が可能となり、白線認識の信頼性を向
上させた自動車用白線検出装置が得られる効果がある。

【００７３】又、この発明の請求項５によれば、請求項
１において、２点間角度度数分布演算手段は、前回に検
出された白線の近似直線の周辺領域内にある白線候補点
に対して２点間線分の角度の度数分布を求めることによ
り、白線近似直線の誤演算を抑制したので、走行車線の
白線近似直線とノイズ点及び白線以外の直線との区別が
可能となり、白線認識の信頼性を向上させた自動車用白
線検出装置が得られる効果がある。

【００７４】又、この発明の請求項６によれば、請求項
１において、近似直線決定手段は、抽出された近似直線
角度が複数存在する場合に、近似直線角度の中から、前
回検出した白線の近似直線の実角度に最も近い近似直線
角度及び最も近い近似直線角度を有する２点間線分の候
補点を抽出し、それぞれ、実角度及び実候補点とするこ
とにより、白線近似直線の誤演算を抑制したので、走行
車線の白線近似直線とノイズ点及び白線以外の直線との
区別が可能となり、白線認識の信頼性を向上させた自動
車用白線検出装置が得られる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施例１の概略構成を示すブロック
図である。

【図２】この発明の実施例１による最大度数サーチに基
づく直線近似処理の概略を示すフローチャートである。

【図３】この発明の実施例１による極大度数サーチに基
づく直線近似処理の概略を示すフローチャートである。

【図４】この発明の実施例１により抽出される２点間角
度を示す説明図である。

【図５】この発明の実施例１により抽出された２点間角
度の度数分布を求めるためのメモリマップを示す説明図
である。

【図６】この発明の実施例１により抽出された２点間角
度の度数分布形状の一例を示す角度度数分布図である。

【図７】この発明の実施例１により抽出された２点間角
度の度数分布形状の他の例を示す角度度数分布図であ
る。

【図８】一般的な自動車用白線検出装置の概略構成を示
すブロック図である。

【図９】一般的な自動車用白線検出装置の白線認識処理
の概略を示すフローチャートである。

【図１０】一般的な自動車用白線検出装置による白線認
識のための画像処理動作を示す説明図であり、（ａ）は
ビデオカメラによって撮影される走行車両の前方画面
例、（ｂ）は前方画面（ａ）から抽出される白線候補
点、（ｃ）は白線抽出処理を軽減するために限定された
処理領域、（ｄ）は各処理領域（ｃ）に対応して得られ
る白線領域、（ｅ）は白線認識処理の結果として得られ
る近似直線をそれぞれ示す。

【符号の説明】

１０ ビデオカメラ １１ 画像メモリ １２ ＣＰＵ １３ 白線候補点抽出手段 １４ ２点間角度度数分布演算手段 １５ 近似直線決定手段 ２０ 白線認識処理 ２３ 白線候補点抽出処理 ２４ 近似直線演算処理 ３３〜３５ 処理領域 ３６、３９ 白線近似直線 ５１ 角度度数分布処理 ５２ａ 最大度数サーチ処理 ５２ｂ 極大度数サーチ処理 ５３ 角度及び点決定処理 ６１ 基準線 Ｇ 画像データ Ｌ 近似直線 Ｎ 度数 Ｎθ 度数分布 Ｐ 白線候補点 ＴＨＤ 最大度数角度 ＴＨＤ１ 最大度数角度 ＴＨＤ２ 極大度数角度 θｉｊ ２点間角度

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G08G 1/00 - 1/16

Claims (6)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 車両に搭載されて前記車両の前方を撮影
   するビデオカメラと、 前記ビデオカメラにより撮影された画像信号を画像デー
   タとして記憶する画像メモリと、 前記画像メモリに記憶された画像データを演算処理して
   前記車両の走行車線上の白線を認識するＣＰＵとを備え
   た自動車用白線検出装置において、 前記ＣＰＵは、 前記画像データに基づいて白線候補点を抽出する白線候
   補点抽出手段と、 抽出された前記白線候補点のうちの各２点間線分の基準
   線に対する角度の度数分布を求める２点間角度度数分布
   演算手段と、 前記度数分布に基づいて前記白線の近似直線を決定する
   近似直線決定手段とを有し、 前記近似直線決定手段は、前記２点間線分の角度の度数
   分布における分布形状に基づいて前記白線の基準線に対
   する実角度を推定し、前記度数分布のもとの白線候補点
   の中から推定された前記実角度の根拠となる候補点を、
   前記白線に含まれる実候補点として抽出すると共に、前
   記実角度及び前記実候補点に基づいて前記白線の近似直
   線を決定する ことを特徴とする自動車用白線検出装置。
2. 【請求項２】 前記近似直線決定手段は、前記２点間線
   分の角度の度数分布における分布形状に基づいて、度数
   が最大となる前記２点間線分の角度を実角度として推定
   し、推定された前記実角度に基づいて各候補点を抽出
   し、それぞれ、前記実角度及び前記実候補点とすること
   を特徴とする請求項１の自動車用白線検出装置。
3. 【請求項３】 前記近似直線決定手段は、前記２点間線
   分の角度の度数分布における分布形状に基づいて、度数
   が極大となる前記２点間線分の角度を実角度として推定
   し、推定された前記実角度に基づいて各候補点を抽出
   し、それぞれ、前記実角度及び前記実候補点とすること
   を特徴とする請求項１の自動車用白線検出装置。
4. 【請求項４】 前記２点間角度度数分布演算手段は、所
   定領域内にある白線候補点に対して前記２点間線分の角
   度の度数分布を求めることを特徴とする請求項１の自動
   車用白線検出装置。
5. 【請求項５】 前記２点間角度度数分布演算手段は、前
   回に検出された前記白線の近似直線の周辺領域内にある
   白線候補点に対して前記２点間線分の角度の度数分布を
   求めることを特徴とする請求項１の自動車用白線検出装
   置。
6. 【請求項６】 前記近似直線決定手段は、抽出された近
   似直線の角度が複数存在する場合に、前記近似直線角度
   の中から、前回検出した前記白線の近似直線の実角度に
   最も近い近似直線角度及び前記最も近い近似直線角度を
   有する２点間線分の候補点を抽出し、それぞれ、前記実
   角度及び前記実候補点とすることを特徴とする請求項１
   の自動車用白線検出装置。