JPH07302346A - 路面の白線検出方法 - Google Patents
路面の白線検出方法Info
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- JPH07302346A JPH07302346A JP6117718A JP11771894A JPH07302346A JP H07302346 A JPH07302346 A JP H07302346A JP 6117718 A JP6117718 A JP 6117718A JP 11771894 A JP11771894 A JP 11771894A JP H07302346 A JPH07302346 A JP H07302346A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 20
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 5
- 230000007547 defect Effects 0.000 abstract 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 路面に沿って湾曲する白線を簡易かつ確実に
検出する。 【構成】 撮像手段により得られた走行路面の画像中で
明度変化の大きい画素を選択し、車両に近い所定範囲内
の画素のうちその座標が直線に乗るものを抽出してかか
る直線を白線エッジと判定するとともに、上記直線に乗
る最後の画素を始点として、車両から遠い画像方向へ所
定の範囲で次の画素を探索して、この範囲で探索された
画素を次の白線エッジと判定する。
検出する。 【構成】 撮像手段により得られた走行路面の画像中で
明度変化の大きい画素を選択し、車両に近い所定範囲内
の画素のうちその座標が直線に乗るものを抽出してかか
る直線を白線エッジと判定するとともに、上記直線に乗
る最後の画素を始点として、車両から遠い画像方向へ所
定の範囲で次の画素を探索して、この範囲で探索された
画素を次の白線エッジと判定する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は路面の白線を検出する方
法に関し、特に路面に沿って湾曲する白線や断続する白
線を簡易かつ確実に検出できる路面の白線検出方法に関
する。
法に関し、特に路面に沿って湾曲する白線や断続する白
線を簡易かつ確実に検出できる路面の白線検出方法に関
する。
【０００２】
【従来の技術】路面上の白線（レーンマーク）は、車両
や自走ロボット等を自動走行せしめる際の案内標識とな
るもので、白線位置を正確に把握できる簡易な方法の実
現が望まれている。
や自走ロボット等を自動走行せしめる際の案内標識とな
るもので、白線位置を正確に把握できる簡易な方法の実
現が望まれている。
【０００３】かかる白線位置の決定方法として従来、Ｃ
ＣＤカメラ等の撮像器により得られた画像上で明度が急
激に変化する画素部分、すなわち白線エッジをゾーベル
フィルタやラプラシアンフィルタ等の各種空間フィルタ
により検出している。しかし、かかるフィルタリングに
よっても、白線以外の路側帯の設置物のエッジやその他
のノイズ成分が混入するため、さらに最小２乗法やハフ
変換等により白線エッジとなる直線を抽出している。
ＣＤカメラ等の撮像器により得られた画像上で明度が急
激に変化する画素部分、すなわち白線エッジをゾーベル
フィルタやラプラシアンフィルタ等の各種空間フィルタ
により検出している。しかし、かかるフィルタリングに
よっても、白線以外の路側帯の設置物のエッジやその他
のノイズ成分が混入するため、さらに最小２乗法やハフ
変換等により白線エッジとなる直線を抽出している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところが、最小２乗法
によるとノイズの影響を受け易いため、図１６に示す如
く精度良く直線が抽出できないことがある。これに対し
てハフ変換を使用すれば、図１７に示すようにノイズの
影響を排除して直線状の白線エッジを良好に検出できる
が、白線が路面に沿って湾曲している場合には白線エッ
ジの検出が困難となる（図１８）。ハフ変換で曲線を抽
出することも可能ではあるが、曲線の次数を決定するの
に手間取るとともに、計算量も膨大となる。また、白線
が破線状に断続するような場合もその検出は困難であ
る。
によるとノイズの影響を受け易いため、図１６に示す如
く精度良く直線が抽出できないことがある。これに対し
てハフ変換を使用すれば、図１７に示すようにノイズの
影響を排除して直線状の白線エッジを良好に検出できる
が、白線が路面に沿って湾曲している場合には白線エッ
ジの検出が困難となる（図１８）。ハフ変換で曲線を抽
出することも可能ではあるが、曲線の次数を決定するの
に手間取るとともに、計算量も膨大となる。また、白線
が破線状に断続するような場合もその検出は困難であ
る。
【０００５】本発明はかかる課題を解決するもので、路
面に沿って湾曲する白線や破線状の白線についても簡易
かつ確実に検出できる路面の白線検出方法を提供するこ
とを目的とする。
面に沿って湾曲する白線や破線状の白線についても簡易
かつ確実に検出できる路面の白線検出方法を提供するこ
とを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】請求項１の構成では、撮
像手段により得られた走行路面の画像中で明度変化の大
きい画素を選択し、車両に近い所定範囲内の画素のうち
その座標が直線近傍にあるものを抽出してかかる直線を
白線エッジと判定するとともに、上記直線近傍にある最
後の画素を始点として、車両から遠い画像方向へ所定の
範囲で次の画素を探索して、この範囲で探索された画素
を次の白線エッジと判定する。請求項２の構成では、上
記所定の範囲内で画素が発見されない場合にはその探索
範囲を拡げる。請求項３の構成では、上記所定の範囲内
で画素が発見されない場合にはさらに車両から遠い画像
方向へ探索を進める。請求項４の構成では、現在までに
判定された白線エッジを構成する所定数の画素の座標を
統計処理して次の白線エッジ候補画素の位置を決定し、
該白線エッジ候補画素を中心として上記所定の範囲内で
次の画素を探索する。
像手段により得られた走行路面の画像中で明度変化の大
きい画素を選択し、車両に近い所定範囲内の画素のうち
その座標が直線近傍にあるものを抽出してかかる直線を
白線エッジと判定するとともに、上記直線近傍にある最
後の画素を始点として、車両から遠い画像方向へ所定の
範囲で次の画素を探索して、この範囲で探索された画素
を次の白線エッジと判定する。請求項２の構成では、上
記所定の範囲内で画素が発見されない場合にはその探索
範囲を拡げる。請求項３の構成では、上記所定の範囲内
で画素が発見されない場合にはさらに車両から遠い画像
方向へ探索を進める。請求項４の構成では、現在までに
判定された白線エッジを構成する所定数の画素の座標を
統計処理して次の白線エッジ候補画素の位置を決定し、
該白線エッジ候補画素を中心として上記所定の範囲内で
次の画素を探索する。
【０００７】
【作用】請求項１の構成において、路面に沿って湾曲す
る白線も、車両に近い所定範囲ではほぼ直線とみなすこ
とができる。そこで、上記所定範囲内の画像中の画素の
みを選択して直線の近傍にあるものを抽出し、これを白
線エッジと判定すれば、実際のものと良く一致する。白
線が湾曲している場合には、上記所定範囲を越えると明
度変化の大きいエッジ画素の位置が直線より外れる。そ
こで、この場合には、直線近傍にある最後の画素を始点
として、車両から遠い画像方向へ所定の範囲で次の画素
を探索して、この範囲で探索された画素を次の白線エッ
ジとする。かくして、直線に近似できる範囲内で白線エ
ッジをまず判定検出し、続いてこの白線エッジの終点を
始点として所定の範囲で次の画素を探索して白線エッジ
を判定検出するから、複雑な演算等を要することなく、
白線が湾曲を始めても簡易かつ容易にこれを検出するこ
とができる。
る白線も、車両に近い所定範囲ではほぼ直線とみなすこ
とができる。そこで、上記所定範囲内の画像中の画素の
みを選択して直線の近傍にあるものを抽出し、これを白
線エッジと判定すれば、実際のものと良く一致する。白
線が湾曲している場合には、上記所定範囲を越えると明
度変化の大きいエッジ画素の位置が直線より外れる。そ
こで、この場合には、直線近傍にある最後の画素を始点
として、車両から遠い画像方向へ所定の範囲で次の画素
を探索して、この範囲で探索された画素を次の白線エッ
ジとする。かくして、直線に近似できる範囲内で白線エ
ッジをまず判定検出し、続いてこの白線エッジの終点を
始点として所定の範囲で次の画素を探索して白線エッジ
を判定検出するから、複雑な演算等を要することなく、
白線が湾曲を始めても簡易かつ容易にこれを検出するこ
とができる。
【０００８】請求項２の構成においては、画素が探索で
きない場合にのみ探索範囲を大きくするから、無駄な探
索を行うことなく迅速な白線検出が可能である。
きない場合にのみ探索範囲を大きくするから、無駄な探
索を行うことなく迅速な白線検出が可能である。
【０００９】請求項３の構成において、上記所定の範囲
内で画素が発見されない場合にはさらに車両から遠い画
像方向へ探索を進めるから、白線が途中で途切れる破線
状のものであっても検出することができる。
内で画素が発見されない場合にはさらに車両から遠い画
像方向へ探索を進めるから、白線が途中で途切れる破線
状のものであっても検出することができる。
【００１０】請求項４の構成においては、現在までの白
線エッジの湾曲の程度に基づいて次の画素の探索範囲が
決定されるから、白線エッジとなり得る次の画素を発見
する確率が高くなり、無駄な探索を行うことなく迅速な
白線検出が可能である。
線エッジの湾曲の程度に基づいて次の画素の探索範囲が
決定されるから、白線エッジとなり得る次の画素を発見
する確率が高くなり、無駄な探索を行うことなく迅速な
白線検出が可能である。
【００１１】
【実施例】図１に本発明方法の手順を示す。ステップ１
０１ではＣＣＤカメラ等の撮像手段で捉えた画像を入力
する。この時の車両前方画像を図４に示す。画像の中で
白線部分ではその明度が急変しているから、次に空間フ
ィルタリングにより明度急変部、すなわちエッジを強調
した二値画像を得る（ステップ１０２、図５）。続くス
テップ１０３では詳細を後述する直線抽出処理を行い、
ステップ１０４で同じく詳細を後述する白線決定処理を
行った後、決定された白線位置を出力する（ステップ１
０５）。
０１ではＣＣＤカメラ等の撮像手段で捉えた画像を入力
する。この時の車両前方画像を図４に示す。画像の中で
白線部分ではその明度が急変しているから、次に空間フ
ィルタリングにより明度急変部、すなわちエッジを強調
した二値画像を得る（ステップ１０２、図５）。続くス
テップ１０３では詳細を後述する直線抽出処理を行い、
ステップ１０４で同じく詳細を後述する白線決定処理を
行った後、決定された白線位置を出力する（ステップ１
０５）。
【００１２】直線抽出処理ステップ１０３（図１）の詳
細を図２で説明する。ステップ３０１では上記ステップ
１０２（図１）で得た二値画像を入力し、ステップ３０
２では、白線が直線状とみなし得る車両に近い所定範囲
（図５のＡ部）の画素に対してハフ変換を行う。このハ
フ変換について以下に説明すると、図１１（１）に示す
ｘ−ｙ平面上の点Ｐ1 （ｘ1 ，ｙ１）を通る直線はＬ1
は、次式による写像変換により、同図（２）に示すθ
−ρ平面上の点Ｑ１（θ1 ，ρ1 ）に写される。 ρ1 ＝ｘ1 ｃｏｓθ1 ＋ｙ1 ｓｉｎθ1 …… また、図１２に示す如く、ｘ−ｙ平面上の点Ｐを通る無
数の直線Ｌ1 ，Ｌ2 ，Ｌ3 ，……，Ｌn はθ−ρ平面上
ではハフ曲線と呼ばれる一本の曲線上へ写像される。し
たがって、ｘ−ｙ平面上の点Ｐ1 、点Ｐ2 （図１３
（１））を通る直線は、θ−ρ平面上では二本のハフ曲
線の交点で表される（図１３（２））。そこで、ｘ−ｙ
平面上の多数の点（図１４（１））について、これら各
点を通る直線のハフ曲線を描くと図１４（２）の如きも
のとなる。しかして、かかるハフ曲線の多数が交差する
点Ｑ（θ，ρ）が存在すれば、この点Ｑに対応するｘ−
ｙ平面上の直線Ｌに多数の点が乗ることが知られる（図
１５）。
細を図２で説明する。ステップ３０１では上記ステップ
１０２（図１）で得た二値画像を入力し、ステップ３０
２では、白線が直線状とみなし得る車両に近い所定範囲
（図５のＡ部）の画素に対してハフ変換を行う。このハ
フ変換について以下に説明すると、図１１（１）に示す
ｘ−ｙ平面上の点Ｐ1 （ｘ1 ，ｙ１）を通る直線はＬ1
は、次式による写像変換により、同図（２）に示すθ
−ρ平面上の点Ｑ１（θ1 ，ρ1 ）に写される。 ρ1 ＝ｘ1 ｃｏｓθ1 ＋ｙ1 ｓｉｎθ1 …… また、図１２に示す如く、ｘ−ｙ平面上の点Ｐを通る無
数の直線Ｌ1 ，Ｌ2 ，Ｌ3 ，……，Ｌn はθ−ρ平面上
ではハフ曲線と呼ばれる一本の曲線上へ写像される。し
たがって、ｘ−ｙ平面上の点Ｐ1 、点Ｐ2 （図１３
（１））を通る直線は、θ−ρ平面上では二本のハフ曲
線の交点で表される（図１３（２））。そこで、ｘ−ｙ
平面上の多数の点（図１４（１））について、これら各
点を通る直線のハフ曲線を描くと図１４（２）の如きも
のとなる。しかして、かかるハフ曲線の多数が交差する
点Ｑ（θ，ρ）が存在すれば、この点Ｑに対応するｘ−
ｙ平面上の直線Ｌに多数の点が乗ることが知られる（図
１５）。
【００１３】しかして、図２のステップ３０２で各画素
に対してハフ変換を施し、角度θ、長さρの頻度マップ
を作成して、極大値を示すθ，ρの組みを所定のしきい
値以上で抽出すれば（ステップ３０４）、各極大値の組
みに対応して、画像上（ｘ−ｙ平面上）の比較的多数の
画素を連ねる複数の直線が得られる（ステップ３０
５）。これを図６に示す。
に対してハフ変換を施し、角度θ、長さρの頻度マップ
を作成して、極大値を示すθ，ρの組みを所定のしきい
値以上で抽出すれば（ステップ３０４）、各極大値の組
みに対応して、画像上（ｘ−ｙ平面上）の比較的多数の
画素を連ねる複数の直線が得られる（ステップ３０
５）。これを図６に示す。
【００１４】図３には上記白線決定処理ステップ１０４
（図１）の詳細を示す。図において、ステップ４０１で
は二値画像と上記直線抽出処理で得られた直線とを入力
し、ステップ４０２，４０３において、車両に近い画像
位置から遠い画像位置へ上記直線近傍の一定範囲内に画
素が存在することを確認して、これら画素を白線エッジ
と判定する。
（図１）の詳細を示す。図において、ステップ４０１で
は二値画像と上記直線抽出処理で得られた直線とを入力
し、ステップ４０２，４０３において、車両に近い画像
位置から遠い画像位置へ上記直線近傍の一定範囲内に画
素が存在することを確認して、これら画素を白線エッジ
と判定する。
【００１５】ステップ４０３で直線近傍に画素が存在し
なくなった場合には、これまでに判定検出された白線エ
ッジ画素をもとに白線エッジ候補画素の位置を決定する
（ステップ４０４）。この決定は図９に示すように、異
なる走査線上の白線画素の振れ角をθｎとし、各振れ角
θｎに適当な重み係数ｗｎをつけて、次式より（ｉ＋
１）番目の走査線上にある白線エッジ候補画素の振れ角
θi+1 を予想することにより行う。
なくなった場合には、これまでに判定検出された白線エ
ッジ画素をもとに白線エッジ候補画素の位置を決定する
（ステップ４０４）。この決定は図９に示すように、異
なる走査線上の白線画素の振れ角をθｎとし、各振れ角
θｎに適当な重み係数ｗｎをつけて、次式より（ｉ＋
１）番目の走査線上にある白線エッジ候補画素の振れ角
θi+1 を予想することにより行う。
【００１６】
【数１】
【００１７】白線エッジ候補画素位置が決定されたら、
次にステップ４０５で白線エッジ候補画素の位置を中心
として所定の探索幅（図１０のＢ領域）内を探索する。
探索の結果、次の白線エッジ画素が発見された場合に
は、同一の探索幅で画像の走査線を全て終了するまで上
記ステツプ４０４以下を繰り返してさらに続く白線エッ
ジ画素を探索する（ステップ４０６，４０８）。一方、
上記探索幅内で白線エッジ画素が発見されなかった場合
には、ステップ４０７で探索幅を拡大し（図１０のＣ領
域）、ステップ４０４で次の走査線上での白線エッジ候
補画素位置を決定する。この場合の画像上の実際の探索
範囲を図７のＤで示す。ステップ４０９では、走査線終
了までに得られた白線エッジ画素の位置を出力する（図
８）。
次にステップ４０５で白線エッジ候補画素の位置を中心
として所定の探索幅（図１０のＢ領域）内を探索する。
探索の結果、次の白線エッジ画素が発見された場合に
は、同一の探索幅で画像の走査線を全て終了するまで上
記ステツプ４０４以下を繰り返してさらに続く白線エッ
ジ画素を探索する（ステップ４０６，４０８）。一方、
上記探索幅内で白線エッジ画素が発見されなかった場合
には、ステップ４０７で探索幅を拡大し（図１０のＣ領
域）、ステップ４０４で次の走査線上での白線エッジ候
補画素位置を決定する。この場合の画像上の実際の探索
範囲を図７のＤで示す。ステップ４０９では、走査線終
了までに得られた白線エッジ画素の位置を出力する（図
８）。
【００１８】
【発明の効果】以上の如く、本発明の白線検出方法によ
れば、車両に近い所定範囲内では白線エッジを直線で近
似することにより白線位置を簡易かつ確実に検出できる
とともに、直線で近似できない車両から遠い範囲の白線
に対しては、上記直線の終点を始点として一定領域内で
次の白線エッジを探索するようになして、複雑な演算を
要することなく、湾曲しあるいは断続する白線を確実に
検出することができる。
れば、車両に近い所定範囲内では白線エッジを直線で近
似することにより白線位置を簡易かつ確実に検出できる
とともに、直線で近似できない車両から遠い範囲の白線
に対しては、上記直線の終点を始点として一定領域内で
次の白線エッジを探索するようになして、複雑な演算を
要することなく、湾曲しあるいは断続する白線を確実に
検出することができる。
【図１】白線検出手順を示すフローチャートである。
【図２】直線抽出処理を示すフローチャートである。
【図３】白線決定処理を示すフローチャートである。
【図４】撮像器で得られた路面画像の正面図である。
【図５】エッジ強調処理後の路面画像の正面図である。
【図６】白線検出の処理過程における路面再生画像の正
面図である。
面図である。
【図７】白線検出の処理過程における路面再生画像の正
面図である。
面図である。
【図８】白線検出後の路面再生画像の正面図である。
【図９】白線エッジ候補画素の決定過程を示す説明図で
ある。
ある。
【図１０】白線エッジ画素の探索領域を示す説明図であ
る。
る。
【図１１】ハフ変換の説明図である。
【図１２】ハフ変換の説明図である。
【図１３】ハフ変換の説明図である。
【図１４】ハフ変換の説明図である。
【図１５】ハフ変換の説明図である。
【図１６】最小２乗法による直線エッジ抽出後の再生画
像の正面図である。
像の正面図である。
【図１７】ハフ変換による直線エッジ抽出後の再生画像
の正面図である。
の正面図である。
【図１８】白線が湾曲している場合のハフ変換による直
線エッジ抽出後の再生画像の正面図である。
線エッジ抽出後の再生画像の正面図である。
Claims (4)
- 【請求項１】 撮像手段により得られた走行路面の画像
中で明度変化の大きい画素を選択し、車両に近い所定範
囲内の画素のうちその座標が直線近傍にあるものを抽出
してかかる直線を白線エッジと判定するとともに、上記
直線近傍にある最後の画素を始点として、車両から遠い
画像方向へ所定の範囲で次の画素を探索して、この範囲
で探索された画素を次の白線エッジと判定することを特
徴とする路面の白線検出方法。 - 【請求項２】 上記所定の範囲内で画素が発見されない
場合にはその探索範囲を拡げることを特徴とする請求項
１記載の路面の白線検出方法。 - 【請求項３】 上記所定の範囲内で画素が発見されない
場合にはさらに車両から遠い画像方向へ探索を進めるこ
とを特徴とする請求項１または２記載の路面の白線検出
方法。 - 【請求項４】 現在までに判定された白線エッジを構成
する所定数の画素の座標を統計処理して次の白線エッジ
候補画素の位置を決定し、該白線エッジ候補画素を中心
として上記所定範囲内で次の画素を探索する請求項１な
いし３のいずれかに記載の路面の白線検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6117718A JPH07302346A (ja) | 1994-05-06 | 1994-05-06 | 路面の白線検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6117718A JPH07302346A (ja) | 1994-05-06 | 1994-05-06 | 路面の白線検出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07302346A true JPH07302346A (ja) | 1995-11-14 |
Family
ID=14718580
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6117718A Pending JPH07302346A (ja) | 1994-05-06 | 1994-05-06 | 路面の白線検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07302346A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006331389A (ja) * | 2005-04-26 | 2006-12-07 | Fuji Heavy Ind Ltd | 車線認識装置 |
| JP2008054171A (ja) * | 2006-08-28 | 2008-03-06 | Daihatsu Motor Co Ltd | 車載画像処理装置 |
| US8514282B2 (en) | 2009-03-25 | 2013-08-20 | Denso Corporation | Vehicle periphery display device and method for vehicle periphery image |
| US8687896B2 (en) | 2009-06-02 | 2014-04-01 | Nec Corporation | Picture image processor, method for processing picture image and method for processing picture image |
| US8867845B2 (en) | 2009-11-25 | 2014-10-21 | Nec Corporation | Path recognition device, vehicle, path recognition method, and path recognition program |
-
1994
- 1994-05-06 JP JP6117718A patent/JPH07302346A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006331389A (ja) * | 2005-04-26 | 2006-12-07 | Fuji Heavy Ind Ltd | 車線認識装置 |
| US8224031B2 (en) | 2005-04-26 | 2012-07-17 | Fuji Jukogyo Kabushiki Kaisha | Road line recognition apparatus |
| JP2008054171A (ja) * | 2006-08-28 | 2008-03-06 | Daihatsu Motor Co Ltd | 車載画像処理装置 |
| US8514282B2 (en) | 2009-03-25 | 2013-08-20 | Denso Corporation | Vehicle periphery display device and method for vehicle periphery image |
| US8687896B2 (en) | 2009-06-02 | 2014-04-01 | Nec Corporation | Picture image processor, method for processing picture image and method for processing picture image |
| US8867845B2 (en) | 2009-11-25 | 2014-10-21 | Nec Corporation | Path recognition device, vehicle, path recognition method, and path recognition program |
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