JPH07105486A - 走路障害物認識装置 - Google Patents
走路障害物認識装置Info
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- JPH07105486A JPH07105486A JP5245302A JP24530293A JPH07105486A JP H07105486 A JPH07105486 A JP H07105486A JP 5245302 A JP5245302 A JP 5245302A JP 24530293 A JP24530293 A JP 24530293A JP H07105486 A JPH07105486 A JP H07105486A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 走路障害物認識のための大型装置を使わず、
複雑な処理を行うことなく、道路画像から障害物を認識
できる走路障害物認識装置を提供することを目的とす
る。 【構成】 １は装置全体を制御するＣＰＵ、２は画像処
理装置、３は画像情報を記憶するフレームメモリ、４は
カメラである。画像処理装置４は、画像データの２値
化、平滑化、レーンマークエッジ抽出のための走行レー
ンエッジ抽出オペレータによるフィルタリング処理、お
よび画像全体のエッジ抽出のためのフィルタリング処理
を行う。抽出されたレーンマークエッジと画像全体のエ
ッジから障害物エッジを抽出する。
複雑な処理を行うことなく、道路画像から障害物を認識
できる走路障害物認識装置を提供することを目的とす
る。 【構成】 １は装置全体を制御するＣＰＵ、２は画像処
理装置、３は画像情報を記憶するフレームメモリ、４は
カメラである。画像処理装置４は、画像データの２値
化、平滑化、レーンマークエッジ抽出のための走行レー
ンエッジ抽出オペレータによるフィルタリング処理、お
よび画像全体のエッジ抽出のためのフィルタリング処理
を行う。抽出されたレーンマークエッジと画像全体のエ
ッジから障害物エッジを抽出する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、車両用運転支援装置
に係り、環境認識を行う走路障害物認識装置に関する。
に係り、環境認識を行う走路障害物認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の画像処理技術を用いた車両用走路
障害物認識装置では、障害物までの正確な距離を必要と
しない場合においても、複数台のカメラを使用した立体
画像処理が行われている。従来例を図を用いて説明す
る。図１５は従来例の走路障害物認識を説明するフロー
チャートである。この従来例では２台のカメラをそれぞ
れ左右に配置している。左右のカメラからは同時に画像
が取込まれる。取込まれた画像データからそれぞれエッ
ジの抽出、２値化が行われる。次に左右の２値画像から
視差の計測を行い、マッチング、ずれ量の判定を行う。
この結果から、各微小画像までの距離を算出し、ヒスト
グラムを作成する。このヒストグラムから、距離がほと
んど同じで位置的に等しい微小画像をグループ化する。
このようにして得られたグループの中から適当な処理に
より障害物を特定する。
障害物認識装置では、障害物までの正確な距離を必要と
しない場合においても、複数台のカメラを使用した立体
画像処理が行われている。従来例を図を用いて説明す
る。図１５は従来例の走路障害物認識を説明するフロー
チャートである。この従来例では２台のカメラをそれぞ
れ左右に配置している。左右のカメラからは同時に画像
が取込まれる。取込まれた画像データからそれぞれエッ
ジの抽出、２値化が行われる。次に左右の２値画像から
視差の計測を行い、マッチング、ずれ量の判定を行う。
この結果から、各微小画像までの距離を算出し、ヒスト
グラムを作成する。このヒストグラムから、距離がほと
んど同じで位置的に等しい微小画像をグループ化する。
このようにして得られたグループの中から適当な処理に
より障害物を特定する。
【０００３】このように従来の走路障害物認識装置は、
カメラが複数台必要であるため装置が大型となり、処理
も複雑であった。一方向の画像を取込むためだけに複数
のカメラを使用するのは効率が悪く、また複雑な処理は
処理時間が長くなるため、高速な処理が望めない。
カメラが複数台必要であるため装置が大型となり、処理
も複雑であった。一方向の画像を取込むためだけに複数
のカメラを使用するのは効率が悪く、また複雑な処理は
処理時間が長くなるため、高速な処理が望めない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来の走路障害物認識
装置では、撮影した道路画像から障害物だけを選択して
抽出することが困難であったために、複数台のカメラを
使用して立体画像処理を行っていた。そのために複雑な
処理と大型の装置とが必要であるという問題点があっ
た。
装置では、撮影した道路画像から障害物だけを選択して
抽出することが困難であったために、複数台のカメラを
使用して立体画像処理を行っていた。そのために複雑な
処理と大型の装置とが必要であるという問題点があっ
た。
【０００５】このような問題点を解決するためにこの発
明は、走路障害物を認識するのための大型装置を使わ
ず、複雑な処理をすることなく、道路画像から障害物を
認識できる走路障害物認識装置を提供することを目的と
する。
明は、走路障害物を認識するのための大型装置を使わ
ず、複雑な処理をすることなく、道路画像から障害物を
認識できる走路障害物認識装置を提供することを目的と
する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】目的を達成するためにこ
の発明の走路障害物認識装置は、走行中の道路画像を撮
像する撮像手段と、データを記憶するメモリ手段と、装
置全体を制御するＣＰＵと、走行レーンマークエッジを
抽出する手段と、撮像手段により取込んだ画像から画像
エッジを抽出する手段と、走行レーンマークエッジと画
像エッジとから障害物を認識する手段とを具備すること
を特徴とする。
の発明の走路障害物認識装置は、走行中の道路画像を撮
像する撮像手段と、データを記憶するメモリ手段と、装
置全体を制御するＣＰＵと、走行レーンマークエッジを
抽出する手段と、撮像手段により取込んだ画像から画像
エッジを抽出する手段と、走行レーンマークエッジと画
像エッジとから障害物を認識する手段とを具備すること
を特徴とする。
【０００７】
【作用】この発明は、画像エッジ抽出手段により得られ
る画像全体のエッジと、走行レーンマークエッジ抽出手
段により得られる走行レーンマークエッジとを抽出し、
画像エッジから走行レークマークエッジを差し引くこと
により、走路上の障害物を認識する。
る画像全体のエッジと、走行レーンマークエッジ抽出手
段により得られる走行レーンマークエッジとを抽出し、
画像エッジから走行レークマークエッジを差し引くこと
により、走路上の障害物を認識する。
【０００８】
【実施例】以下、この発明の一実施例について図面を参
照して説明する。
照して説明する。
【０００９】図１は、一実施例の走路障害物認識装置の
構成を表すブロック図である。図において、１は走路障
害物認識装置全体の制御を行うＣＰＵである。２は走行
レーンおよび障害物を抽出するための画像処理を行う画
像処理装置である。３は道路画像データを記憶するフレ
ームメモリである。４は走行中の道路画像を撮影するカ
メラである。５はＣＰＵ１、画像処理装置２、フレーム
メモリ３を接続するバスである。カメラ４により一定時
間ごと道路画像を撮影し、その道路画像は画像データと
してフレームメモリ３に記憶される。記憶された画像デ
ータは、画像処理装置２に走行レーンおよび障害物の認
識が成される。ＣＰＵ１はこれら一連の動作を制御す
る。バス５は通常信号のほか、画像データを処理するた
めスピードの速い仕様になっている。
構成を表すブロック図である。図において、１は走路障
害物認識装置全体の制御を行うＣＰＵである。２は走行
レーンおよび障害物を抽出するための画像処理を行う画
像処理装置である。３は道路画像データを記憶するフレ
ームメモリである。４は走行中の道路画像を撮影するカ
メラである。５はＣＰＵ１、画像処理装置２、フレーム
メモリ３を接続するバスである。カメラ４により一定時
間ごと道路画像を撮影し、その道路画像は画像データと
してフレームメモリ３に記憶される。記憶された画像デ
ータは、画像処理装置２に走行レーンおよび障害物の認
識が成される。ＣＰＵ１はこれら一連の動作を制御す
る。バス５は通常信号のほか、画像データを処理するた
めスピードの速い仕様になっている。
【００１０】図２は、画像処理装置２の詳細な構成を示
すブロック図である。６は画像処理装置全体２を制御す
るコントローラである。７は空間フィルタリングを行う
２Ｄコンボルバである。８は２値化のための濃度変換を
行うルックアップテーブル（以下ＬＵＴと表す）であ
る。９は画像データの平均値やヒストグラムを算出する
統計処理器である。１０および１１はそれぞれフレーム
メモリからの画像データを一時的に記憶するバッファＡ
およびバッファＢであり、それぞれ２画面分の記憶容量
を持っている。バッファＡ１０は、バッファＡａ１５と
バッファＡｂとを、バッファＢ１１はバッファＢａ１７
とバッファＢｂ１８とを有する。またバッファＡ１０、
バッファＢ１１は、それぞれバス５へ直接接続されてい
る。１２はＬＵＴ８のデータを複数保持する不揮発性の
ＬＵＴデータメモリである。例えば、バッファＡａ１５
にフレームメモリ３から送られた画像データが記憶さ
れ、バッファＢａ１７に画像処理後のデータを保存する
場合、まず、バッファＡａ１５の画像データに対して２
Ｄコンボルバ７において空間フィルタリングを行い、Ｌ
ＵＴ８により２値化して、バッファＢａ１７へ出力す
る。この時統計処理器９を用いてバッファＡ１０の画像
データを２値化するのに最適なＬＵＴデータを算出す
る。ＬＵＴデータはあらかじめＬＵＴデータメモリ１２
に複数記憶されており、上記最適ＬＵＴデータはＬＵＴ
データメモリ１２から選択してＬＵＴ８に書込む。バッ
ファＡａ１５の画像データをすべて処理すると、バッフ
ァＢａ１７には走行レーンに対応した２値データが保持
され、後でＣＰＵ１によって認識処理が行われる。
すブロック図である。６は画像処理装置全体２を制御す
るコントローラである。７は空間フィルタリングを行う
２Ｄコンボルバである。８は２値化のための濃度変換を
行うルックアップテーブル（以下ＬＵＴと表す）であ
る。９は画像データの平均値やヒストグラムを算出する
統計処理器である。１０および１１はそれぞれフレーム
メモリからの画像データを一時的に記憶するバッファＡ
およびバッファＢであり、それぞれ２画面分の記憶容量
を持っている。バッファＡ１０は、バッファＡａ１５と
バッファＡｂとを、バッファＢ１１はバッファＢａ１７
とバッファＢｂ１８とを有する。またバッファＡ１０、
バッファＢ１１は、それぞれバス５へ直接接続されてい
る。１２はＬＵＴ８のデータを複数保持する不揮発性の
ＬＵＴデータメモリである。例えば、バッファＡａ１５
にフレームメモリ３から送られた画像データが記憶さ
れ、バッファＢａ１７に画像処理後のデータを保存する
場合、まず、バッファＡａ１５の画像データに対して２
Ｄコンボルバ７において空間フィルタリングを行い、Ｌ
ＵＴ８により２値化して、バッファＢａ１７へ出力す
る。この時統計処理器９を用いてバッファＡ１０の画像
データを２値化するのに最適なＬＵＴデータを算出す
る。ＬＵＴデータはあらかじめＬＵＴデータメモリ１２
に複数記憶されており、上記最適ＬＵＴデータはＬＵＴ
データメモリ１２から選択してＬＵＴ８に書込む。バッ
ファＡａ１５の画像データをすべて処理すると、バッフ
ァＢａ１７には走行レーンに対応した２値データが保持
され、後でＣＰＵ１によって認識処理が行われる。
【００１１】次に走路障害物認識プロセスについて説明
する。図３は走路障害物認識プロセスを表すフローチャ
ートである。初めに画像を取り込む（２０）。車両走行
時は約１００ｍｓ毎の処理が要求されるので、ここでは
１００ｍｓ毎に画像を取り込む。カメラ４の１フレーム
映像信号は、Ａ／Ｄ変換されてフレームメモリ３へ記憶
される。次に画像データ中エッジの急峻な立上りや立下
りを揃えるために平滑化を行う（２１）。平滑化は、フ
レームメモリ３の画像データをバス５を経由してバッフ
ァＡａ１５へ送り、２Ｄコンボルバ７において、バッフ
ァＡａ１５の画像データに対して図４に示す平滑用オペ
レータで空間フィルタリングをすることにより行われ
る。平滑化された画像データはバッファＢａ１７に保存
される。
する。図３は走路障害物認識プロセスを表すフローチャ
ートである。初めに画像を取り込む（２０）。車両走行
時は約１００ｍｓ毎の処理が要求されるので、ここでは
１００ｍｓ毎に画像を取り込む。カメラ４の１フレーム
映像信号は、Ａ／Ｄ変換されてフレームメモリ３へ記憶
される。次に画像データ中エッジの急峻な立上りや立下
りを揃えるために平滑化を行う（２１）。平滑化は、フ
レームメモリ３の画像データをバス５を経由してバッフ
ァＡａ１５へ送り、２Ｄコンボルバ７において、バッフ
ァＡａ１５の画像データに対して図４に示す平滑用オペ
レータで空間フィルタリングをすることにより行われ
る。平滑化された画像データはバッファＢａ１７に保存
される。
【００１２】次に走行レーンマークエッジの抽出を行
う。走行レーンマークエッジの抽出は、内側レーンマー
クと外側レークマークとに対して別々に行う。
う。走行レーンマークエッジの抽出は、内側レーンマー
クと外側レークマークとに対して別々に行う。
【００１３】初めに内側レーンマークエッジを抽出す
る。画像データはバッファＢａ１７にあるので、バッフ
ァＢａ１７に記憶された画像データに対し、２Ｄコンボ
ルバ７において図５に示したレーン左内側エッジ抽出オ
ペレータで空間フィルタリングを行う。この処理によ
り、走行レーン左内側エッジのみが抽出される（２
２）。フィルタリングされた画像データは、バッファＢ
ｂ１８に保存される。次に走行レーン右内側エッジを抽
出する（２３）。この走行レーン右内側エッジは、左内
側エッジ抽出と同様に、バッファＢａ１７に記憶された
画像データに対し、２Ｄコンボルバ７において図６に示
したレーン右内側エッジ抽出オペレータで空間フィルタ
リングを行うことにより得られる。抽出された走行レー
ン右内側エッジのデータは、バッファＢｂ１８に記憶さ
れている走行レーン左内側エッジのデータに加算され、
走行レーン内側レーンマークエッジが抽出される（２
４）。次に走行レーン内側エッジのデータをＬＵＴ８に
送り２値化して、バッファＢａ１７へ記憶する（２
５）。２値化処理２５を１フレーム分行うと、バッファ
Ｂａ１７には走行レーンのレーンマーク内側エッジのみ
が記憶される。次に安定した障害物認識のためにレーン
マーク内側エッジに対し膨脹処理を行う（２６）。膨脹
処理が成された画像データは、バッファＢｂ１８に記憶
する。
る。画像データはバッファＢａ１７にあるので、バッフ
ァＢａ１７に記憶された画像データに対し、２Ｄコンボ
ルバ７において図５に示したレーン左内側エッジ抽出オ
ペレータで空間フィルタリングを行う。この処理によ
り、走行レーン左内側エッジのみが抽出される（２
２）。フィルタリングされた画像データは、バッファＢ
ｂ１８に保存される。次に走行レーン右内側エッジを抽
出する（２３）。この走行レーン右内側エッジは、左内
側エッジ抽出と同様に、バッファＢａ１７に記憶された
画像データに対し、２Ｄコンボルバ７において図６に示
したレーン右内側エッジ抽出オペレータで空間フィルタ
リングを行うことにより得られる。抽出された走行レー
ン右内側エッジのデータは、バッファＢｂ１８に記憶さ
れている走行レーン左内側エッジのデータに加算され、
走行レーン内側レーンマークエッジが抽出される（２
４）。次に走行レーン内側エッジのデータをＬＵＴ８に
送り２値化して、バッファＢａ１７へ記憶する（２
５）。２値化処理２５を１フレーム分行うと、バッファ
Ｂａ１７には走行レーンのレーンマーク内側エッジのみ
が記憶される。次に安定した障害物認識のためにレーン
マーク内側エッジに対し膨脹処理を行う（２６）。膨脹
処理が成された画像データは、バッファＢｂ１８に記憶
する。
【００１４】続いて外側レーンマークエッジについても
同様にして抽出する。初めに走行レーン左外側レーンマ
ークエッジを、図７に示した走行レーン左外側エッジ抽
出オペレータで空間フィルタリングを行うことにより抽
出する（２７）。次に走行レーン右外側レーンマークエ
ッジを、図８に示した走行レーン右外側エッジ抽出オペ
レータで空間フィルタリングを行うことにより抽出する
（２８）。左外側レーンマークエッジと右外側レーンマ
ークエッジとを加算して、走行レーン外側レーンマーク
エッジを抽出する（２９）。次に２値化処理を行い（３
０）、膨脹処理を行う（３１）。このようにして処理さ
れた内側レーンマークエッジと外側レーンマークエッジ
とを加算して（３２）、走行レーンのレーンマークエッ
ジが抽出され、バッファＢｂ１８へ記憶される。
同様にして抽出する。初めに走行レーン左外側レーンマ
ークエッジを、図７に示した走行レーン左外側エッジ抽
出オペレータで空間フィルタリングを行うことにより抽
出する（２７）。次に走行レーン右外側レーンマークエ
ッジを、図８に示した走行レーン右外側エッジ抽出オペ
レータで空間フィルタリングを行うことにより抽出する
（２８）。左外側レーンマークエッジと右外側レーンマ
ークエッジとを加算して、走行レーン外側レーンマーク
エッジを抽出する（２９）。次に２値化処理を行い（３
０）、膨脹処理を行う（３１）。このようにして処理さ
れた内側レーンマークエッジと外側レーンマークエッジ
とを加算して（３２）、走行レーンのレーンマークエッ
ジが抽出され、バッファＢｂ１８へ記憶される。
【００１５】次に道路画像全体のエッジの抽出を行う。
２１において平滑化されバッファＢａ１７に記憶されて
いる画像データに対し、図９に示したエッジ抽出オペレ
ータを用いて、２Ｄコンボルバにおいて空間フィルタリ
ングを行い、エッジを抽出する（３３）。エッジを抽出
した後、ＬＵＴ８を通して２値化を行い（３４）、バッ
ファＡｂ１６に保存する。
２１において平滑化されバッファＢａ１７に記憶されて
いる画像データに対し、図９に示したエッジ抽出オペレ
ータを用いて、２Ｄコンボルバにおいて空間フィルタリ
ングを行い、エッジを抽出する（３３）。エッジを抽出
した後、ＬＵＴ８を通して２値化を行い（３４）、バッ
ファＡｂ１６に保存する。
【００１６】最後にバッファＡｂ１６に記憶した画像全
体のエッジの画像データとＢｂ１８に記憶した走行レー
ンのレーンマークエッジの画像データとの排他的論理和
（ＥＸＯＲ）をとると（３５）、障害物エッジが得られ
る（３６）。障害物エッジデータはバス５を介してＣＰ
Ｕ１へ送られ、走路障害物認識が終了する（３７）。次
に上記実施例による走路障害物認識装置の画像処理結果
について説明する。図１０は画像処理過程を表した図で
ある。図１０中Ｉ１は車両走行中に撮影した道路画像で
ある。この画像に対して、走行レーンの内側レーンマー
クエッジのみを抽出し、２値化した画像がＩ２である。
Ｉ３は走行レーンの外側レーンマークエッジのみを抽出
し、２値化した画像である。Ｉ４は走行レーンの内側レ
ーンマークエッジおよび外側レーンマークエッジとを加
算した画像であり、レーンマークのエッジが得られる。
Ｉ５は道路画像全体のエッジを抽出して２値化した画像
である。Ｉ６はレーンマークエッジ画像Ｉ４と全体のエ
ッジ画像Ｉ５との排他的論理和をとって得られた障害物
エッジだけを抽出した画像である。
体のエッジの画像データとＢｂ１８に記憶した走行レー
ンのレーンマークエッジの画像データとの排他的論理和
（ＥＸＯＲ）をとると（３５）、障害物エッジが得られ
る（３６）。障害物エッジデータはバス５を介してＣＰ
Ｕ１へ送られ、走路障害物認識が終了する（３７）。次
に上記実施例による走路障害物認識装置の画像処理結果
について説明する。図１０は画像処理過程を表した図で
ある。図１０中Ｉ１は車両走行中に撮影した道路画像で
ある。この画像に対して、走行レーンの内側レーンマー
クエッジのみを抽出し、２値化した画像がＩ２である。
Ｉ３は走行レーンの外側レーンマークエッジのみを抽出
し、２値化した画像である。Ｉ４は走行レーンの内側レ
ーンマークエッジおよび外側レーンマークエッジとを加
算した画像であり、レーンマークのエッジが得られる。
Ｉ５は道路画像全体のエッジを抽出して２値化した画像
である。Ｉ６はレーンマークエッジ画像Ｉ４と全体のエ
ッジ画像Ｉ５との排他的論理和をとって得られた障害物
エッジだけを抽出した画像である。
【００１７】次に走行レーンエッジ抽出オペレータにつ
いて説明する。この実施例では４種の走行レーンエッジ
抽出オペレータを図５から図８に示した。図５はレーン
左内側エッジ抽出オペレータである。図６はレーン右内
側エッジ抽出オペレータである。図７はレーン左外側エ
ッジ抽出オペレータである。図８はレーン右外側エッジ
抽出オペレータである。それぞれ必要に応じて選択して
用いる。
いて説明する。この実施例では４種の走行レーンエッジ
抽出オペレータを図５から図８に示した。図５はレーン
左内側エッジ抽出オペレータである。図６はレーン右内
側エッジ抽出オペレータである。図７はレーン左外側エ
ッジ抽出オペレータである。図８はレーン右外側エッジ
抽出オペレータである。それぞれ必要に応じて選択して
用いる。
【００１８】続いて、図５から図８に示した走行レーン
エッジ抽出オペレータを設定した理由を図１１、図１
２、図１３を用いて説明する。始めに直線抽出オペレー
タについて説明する。図１１の101 は道路画像であり、
走行レーンマーク（白線）は、水平線に対してθ１およ
びθ２の角度を持つ直線で近似することができる。この
θ１およびθ２はカメラの取付け位置やカメラレンズの
画角により変動するため、撮影する条件に合わせて設定
する必要がある。この実施例の場合、θ１および（π−
θ２）はおよそ４５度で近似することができる。このよ
うな斜めの直線を抽出するフィルタとして図１２に示す
直線抽出オペレータを設定した。この実施例の直線抽出
オペレータは、一例として７×９マスクサイズのものを
設定したが、５×５マスクサイズ以上のものであれば良
い。次に方向性エッジ抽出について説明する。レーンマ
ークを水平走査線１本の信号としてみると、図１３に示
す103 の源信号となる。この信号103 に方向性微分フィ
ルタリングを行うと、104 の正・負方向のエッジが抽出
される。この信号104 を２Ｄコンボルバ７で半波整流処
理を行い、正側のエッジのみを抽出すると105 の信号が
得られる。このような処理により走行レーンマークから
内側エッジまたは外側エッジのみを抽出することができ
る。このようにして得られた方向性エッジ抽出オペレー
タを図１２に示す直線抽出オペレータ102 の形に配列
し、注目画素について重み付けを行うことにより、走行
レーンエッジ抽出オペレータが求められる。図５から図
８に示した走行レーンエッジ抽出オペレータは図１０の
Ｉ１に示す画角構成を持つ道路画像に対して最適化を行
ったものであり、最大の効果を得るために７×９マスク
サイズとしている。このように、方向性エッジ抽出オペ
レータと直線抽出オペレータとを組合わせた走行レーン
エッジ抽出オペレータを用いて、フィルタリング処理の
みで走行レーンを検出することができる。
エッジ抽出オペレータを設定した理由を図１１、図１
２、図１３を用いて説明する。始めに直線抽出オペレー
タについて説明する。図１１の101 は道路画像であり、
走行レーンマーク（白線）は、水平線に対してθ１およ
びθ２の角度を持つ直線で近似することができる。この
θ１およびθ２はカメラの取付け位置やカメラレンズの
画角により変動するため、撮影する条件に合わせて設定
する必要がある。この実施例の場合、θ１および（π−
θ２）はおよそ４５度で近似することができる。このよ
うな斜めの直線を抽出するフィルタとして図１２に示す
直線抽出オペレータを設定した。この実施例の直線抽出
オペレータは、一例として７×９マスクサイズのものを
設定したが、５×５マスクサイズ以上のものであれば良
い。次に方向性エッジ抽出について説明する。レーンマ
ークを水平走査線１本の信号としてみると、図１３に示
す103 の源信号となる。この信号103 に方向性微分フィ
ルタリングを行うと、104 の正・負方向のエッジが抽出
される。この信号104 を２Ｄコンボルバ７で半波整流処
理を行い、正側のエッジのみを抽出すると105 の信号が
得られる。このような処理により走行レーンマークから
内側エッジまたは外側エッジのみを抽出することができ
る。このようにして得られた方向性エッジ抽出オペレー
タを図１２に示す直線抽出オペレータ102 の形に配列
し、注目画素について重み付けを行うことにより、走行
レーンエッジ抽出オペレータが求められる。図５から図
８に示した走行レーンエッジ抽出オペレータは図１０の
Ｉ１に示す画角構成を持つ道路画像に対して最適化を行
ったものであり、最大の効果を得るために７×９マスク
サイズとしている。このように、方向性エッジ抽出オペ
レータと直線抽出オペレータとを組合わせた走行レーン
エッジ抽出オペレータを用いて、フィルタリング処理の
みで走行レーンを検出することができる。
【００１９】
【発明の効果】以上説明した通り、この発明の走路障害
物認識装置によれば、走行レーンのレーンマークエッジ
および画像全体のエッジをフィルタリング処理により抽
出し、これらエッジ画像データの排他的論和から容易に
障害物エッジを抽出することができる。従って走路障害
物認識のための大型装置を使わず、複雑な処理をするこ
となく、道路画像から障害物を認識することができる。
物認識装置によれば、走行レーンのレーンマークエッジ
および画像全体のエッジをフィルタリング処理により抽
出し、これらエッジ画像データの排他的論和から容易に
障害物エッジを抽出することができる。従って走路障害
物認識のための大型装置を使わず、複雑な処理をするこ
となく、道路画像から障害物を認識することができる。
【図１】一実施例の走路障害物認識装置の構成を表すブ
ロック図
ロック図
【図２】図１の画像処理装置の詳細な構成を表すブロッ
ク図
ク図
【図３】一実施例の走路障害物認識プロセスを表すフロ
ーチャート
ーチャート
【図４】平滑化オペレータを示す図
【図５】走行レーン左内側エッジ抽出オペレータを示す
図
図
【図６】走行レーン右内側エッジ抽出オペレータを示す
図
図
【図７】走行レーン左外側エッジ抽出オペレータを示す
図
図
【図８】走行レーン右外側エッジ抽出オペレータを示す
図
図
【図９】エッジ抽出オペレータを示す図
【図１０】一実施例の走行レーン認識装置の処理過程を
表す図
表す図
【図１１】道路画像を示す図
【図１２】直線抽出オペレータを示す図
【図１３】方向性エッジ抽出について説明する図
【図１４】従来例の走路障害物認識プロセスを表すフロ
ーチャート
ーチャート
１…ＣＰＵ、２…画像処理装置、３…フレームメモリ、
４…カメラ、５…バス、６…コントローラ、７…２Ｄコ
ンボルバ、８…ルックアップテーブル（ＬＵＴ）、９…
統計処理器、１０，１１…バッファ、１２…ＬＵＴデー
タメモリ。
４…カメラ、５…バス、６…コントローラ、７…２Ｄコ
ンボルバ、８…ルックアップテーブル（ＬＵＴ）、９…
統計処理器、１０，１１…バッファ、１２…ＬＵＴデー
タメモリ。
フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｔ 9/20
Claims (2)
- 【請求項１】 走行中の道路画像を撮像する撮像手段
と、データを記憶するメモリ手段と、装置全体を制御す
るＣＰＵと、走行レーンマークエッジを抽出する手段
と、前記撮像手段により取込んだ画像から画像エッジを
抽出する手段と、前記走行レーンマークエッジと前記画
像エッジとから障害物を認識する手段とを具備すること
を特徴とする走路障害物認識装置。 - 【請求項２】 前記撮像手段により道路画像を取込む手
段と、この道路画像データから走行レーンの内側レーン
マークエッジを抽出する手段と、前記道路画像データか
ら走行レーンの外側レーンマークエッジを抽出する手段
と、前記内側レーンマークエッジと前記外側レーンマー
クエッジとの論理和から走行レーンのレーンマークエッ
ジを得る手段と、前記道路画像データから画像全体のエ
ッジを抽出する手段と、前記走行レーンのレーンマーク
エッジと前記画像全体のエッジとの排他的論理和から障
害物エッジを認識する手段とからなる請求項１の走路障
害物認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5245302A JPH07105486A (ja) | 1993-09-30 | 1993-09-30 | 走路障害物認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5245302A JPH07105486A (ja) | 1993-09-30 | 1993-09-30 | 走路障害物認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07105486A true JPH07105486A (ja) | 1995-04-21 |
Family
ID=17131656
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5245302A Withdrawn JPH07105486A (ja) | 1993-09-30 | 1993-09-30 | 走路障害物認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07105486A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009080489A (ja) * | 2008-10-27 | 2009-04-16 | Fujifilm Corp | カメラ及び画像入力方法 |
-
1993
- 1993-09-30 JP JP5245302A patent/JPH07105486A/ja not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009080489A (ja) * | 2008-10-27 | 2009-04-16 | Fujifilm Corp | カメラ及び画像入力方法 |
| JP4611412B2 (ja) * | 2008-10-27 | 2011-01-12 | 富士フイルム株式会社 | カメラ及び画像入力方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20001226 |