JPH08167023A - 道路白線検出装置 - Google Patents
道路白線検出装置Info
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- JPH08167023A JPH08167023A JP6308507A JP30850794A JPH08167023A JP H08167023 A JPH08167023 A JP H08167023A JP 6308507 A JP6308507 A JP 6308507A JP 30850794 A JP30850794 A JP 30850794A JP H08167023 A JPH08167023 A JP H08167023A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 テンプレートを用いて取得画像内の白線部分
を検出する装置において、ノイズによる白線誤検出を防
止する。 【構成】 車載カメラ１０で得られた画像は画像処理装
置１２にてデジタル処理され、画像メモリ１４に格納さ
れる。マイクロコンピュータ１６は、メモリ１８に格納
された白線のエッジ検出用テンプレートを用いて取得画
像から白線のエッジ候補点を検出する。更に、エッジ候
補点間の距離を白線とするテンプレートを新たに作成
し、この作成したテンプレートと画像との相関演算を行
い、取得画像内の白線部分を検出する。
を検出する装置において、ノイズによる白線誤検出を防
止する。 【構成】 車載カメラ１０で得られた画像は画像処理装
置１２にてデジタル処理され、画像メモリ１４に格納さ
れる。マイクロコンピュータ１６は、メモリ１８に格納
された白線のエッジ検出用テンプレートを用いて取得画
像から白線のエッジ候補点を検出する。更に、エッジ候
補点間の距離を白線とするテンプレートを新たに作成
し、この作成したテンプレートと画像との相関演算を行
い、取得画像内の白線部分を検出する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は道路白線検出装置、特に
予め用意されたテンプレートと取得した画像とのマッチ
ング（相関演算）を行って道路上の白線を検出する装置
に関する。
予め用意されたテンプレートと取得した画像とのマッチ
ング（相関演算）を行って道路上の白線を検出する装置
に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、車載カメラ等を用いて車両前
方あるいは側方の画像を取得し、画像内の白線を検出し
て車両の走行を制御するシステムが提案されている。こ
のようなシステムにおいては、得られた画像からいかに
正確に白線を抽出するかが重要な課題である。例えば、
特開平６−１１９５９３号公報のガイドライン検出装置
では、種々の白線情報が含まれるテンプレートを用意
し、これらのテンプレートと車載カメラで得られた画像
との相関演算を行って相関値を算出し、相関が最も強い
位置を白線位置として検出している。
方あるいは側方の画像を取得し、画像内の白線を検出し
て車両の走行を制御するシステムが提案されている。こ
のようなシステムにおいては、得られた画像からいかに
正確に白線を抽出するかが重要な課題である。例えば、
特開平６−１１９５９３号公報のガイドライン検出装置
では、種々の白線情報が含まれるテンプレートを用意
し、これらのテンプレートと車載カメラで得られた画像
との相関演算を行って相関値を算出し、相関が最も強い
位置を白線位置として検出している。
【０００３】図９には予め用意される種々の白線情報が
含まれるテンプレートの一例が示されており、図９
（ａ）は白線の右エッジを検出するためのテンプレート
であり、同図（ｂ）、（ｃ）は白線を全体として検出す
るための大きさの異なるテンプレートである。なお、白
線の左エッジを検出するためのテンプレートは、図９
（ａ）において白部分と黒部分が逆転してテンプレート
が用意される。また、検出目標位置が車両から遠方の場
合には、カーブ路等で白線の形状が一定でないことを考
慮し、近い点から順次画像とテンプレートとの相関演算
を行っている。
含まれるテンプレートの一例が示されており、図９
（ａ）は白線の右エッジを検出するためのテンプレート
であり、同図（ｂ）、（ｃ）は白線を全体として検出す
るための大きさの異なるテンプレートである。なお、白
線の左エッジを検出するためのテンプレートは、図９
（ａ）において白部分と黒部分が逆転してテンプレート
が用意される。また、検出目標位置が車両から遠方の場
合には、カーブ路等で白線の形状が一定でないことを考
慮し、近い点から順次画像とテンプレートとの相関演算
を行っている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】このように、複数のテ
ンプレートを予め用意し、取得した画像との相関演算を
行うことにより、かなりの精度で画像内の白線を検出す
ることが可能であるが、道路環境は種々に変化するた
め、このようなテンプレートを用いていたのでは白線を
検出することができない問題があった。例えば、図１０
に示されるように、インターチェンジ（ＩＣ）の流入／
流出路等で道路の白線幅が変化する場合においては、図
９（ｂ）、（ｃ）のようなテンプレートでは白線幅が固
定されているため、本来画像内の白線部分であるにもか
かわらずテンプレートとの相関演算を行うとその相関が
低くなり、白線以外の部分との相関とあまり変わらず検
出精度が低下してしまう問題があった。もちろん、この
ように白線幅が変化することを考慮し、予め白線幅が種
々変化したテンプレートを多数用いることも考えられる
が、全ての場合に対応し得るテンプレートを用意するの
は繁雑であり、メモリ容量の増大等の新たな問題が生じ
てしまう。
ンプレートを予め用意し、取得した画像との相関演算を
行うことにより、かなりの精度で画像内の白線を検出す
ることが可能であるが、道路環境は種々に変化するた
め、このようなテンプレートを用いていたのでは白線を
検出することができない問題があった。例えば、図１０
に示されるように、インターチェンジ（ＩＣ）の流入／
流出路等で道路の白線幅が変化する場合においては、図
９（ｂ）、（ｃ）のようなテンプレートでは白線幅が固
定されているため、本来画像内の白線部分であるにもか
かわらずテンプレートとの相関演算を行うとその相関が
低くなり、白線以外の部分との相関とあまり変わらず検
出精度が低下してしまう問題があった。もちろん、この
ように白線幅が変化することを考慮し、予め白線幅が種
々変化したテンプレートを多数用いることも考えられる
が、全ての場合に対応し得るテンプレートを用意するの
は繁雑であり、メモリ容量の増大等の新たな問題が生じ
てしまう。
【０００５】また、図９（ａ）のようなテンプレートを
用いた場合、例えば図１１に示されるように取得した画
像中に影部が存在する場合、本来の白線のエッジ部では
なく、影の境界部においても相関が高くなるため白線の
エッジと誤検出してしまう可能性があった。
用いた場合、例えば図１１に示されるように取得した画
像中に影部が存在する場合、本来の白線のエッジ部では
なく、影の境界部においても相関が高くなるため白線の
エッジと誤検出してしまう可能性があった。
【０００６】本発明は上記従来技術の有する課題に鑑み
なされたものであり、その目的は道路の白線幅が変化す
る場合や影が存在する場合等種々の道路環境下において
も確実に白線を検出することが可能な道路白線検出装置
を提供することにある。
なされたものであり、その目的は道路の白線幅が変化す
る場合や影が存在する場合等種々の道路環境下において
も確実に白線を検出することが可能な道路白線検出装置
を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１記載の道路白線検出装置は、車載カメラで
撮影された画像とテンプレートとの相関演算を行って道
路の白線を検出する装置であって、前記車載カメラで得
られた画像と白線の両エッジ検出用テンプレートとの相
関演算を行って前記車載カメラで得られた画像から白線
のエッジ候補点を検出する候補点検出手段と、前記エッ
ジ候補点間の距離を白線の幅とした白線検出用テンプレ
ートを作成するテンプレート作成手段と、前記車載カメ
ラで得られた画像のコントラストを強調処理する階調処
理手段と、コントラストが強調処理された画像と前記白
線検出用テンプレートの相関演算を行い前記画像内の白
線を検出する相関演算手段とを有することを特徴とす
る。
に、請求項１記載の道路白線検出装置は、車載カメラで
撮影された画像とテンプレートとの相関演算を行って道
路の白線を検出する装置であって、前記車載カメラで得
られた画像と白線の両エッジ検出用テンプレートとの相
関演算を行って前記車載カメラで得られた画像から白線
のエッジ候補点を検出する候補点検出手段と、前記エッ
ジ候補点間の距離を白線の幅とした白線検出用テンプレ
ートを作成するテンプレート作成手段と、前記車載カメ
ラで得られた画像のコントラストを強調処理する階調処
理手段と、コントラストが強調処理された画像と前記白
線検出用テンプレートの相関演算を行い前記画像内の白
線を検出する相関演算手段とを有することを特徴とす
る。
【０００８】また、上記目的を達成するために、請求項
２記載の道路白線検出装置は、車載カメラで撮影された
画像とテンプレートとの相関演算を行って道路の白線を
検出する装置であって、前記車載カメラで得られた画像
と白線の両エッジ検出用テンプレートとの相関演算を行
って前記車載カメラで得られた画像から白線のエッジ候
補点を検出する候補点検出手段と、前記エッジ候補点間
の略中点における画像の輝度と前記エッジ候補点の輝度
を比較することにより前記画像内の白線を検出する比較
判定手段とを有することを特徴とする。
２記載の道路白線検出装置は、車載カメラで撮影された
画像とテンプレートとの相関演算を行って道路の白線を
検出する装置であって、前記車載カメラで得られた画像
と白線の両エッジ検出用テンプレートとの相関演算を行
って前記車載カメラで得られた画像から白線のエッジ候
補点を検出する候補点検出手段と、前記エッジ候補点間
の略中点における画像の輝度と前記エッジ候補点の輝度
を比較することにより前記画像内の白線を検出する比較
判定手段とを有することを特徴とする。
【０００９】
【作用】請求項１記載の道路白線検出装置では、白線の
左エッジ検出用テンプレートと右エッジ検出用テンプレ
ートの２種類のテンプレートが用意され、これらにより
取得した画像内の白線のエッジ候補点が検出される。そ
して、検出された白線のエッジ候補点間の距離を白線の
幅とする白線検出用テンプレートを新たに作成する。こ
の白線検出用テンプレート作成は、検出されたエッジ候
補点が真の白線のエッジであると仮定し、このエッジ間
の輝度は白線の輝度を反映して周囲の輝度に比べて高い
（白い）という仮定に基づき作成されるものである。そ
して、作成された白線検出用テンプレートと取得画像と
の相関演算が行われる。作成テンプレートの幅は、検出
エッジに応じて変化するため、種々の白線幅に対応可能
である。
左エッジ検出用テンプレートと右エッジ検出用テンプレ
ートの２種類のテンプレートが用意され、これらにより
取得した画像内の白線のエッジ候補点が検出される。そ
して、検出された白線のエッジ候補点間の距離を白線の
幅とする白線検出用テンプレートを新たに作成する。こ
の白線検出用テンプレート作成は、検出されたエッジ候
補点が真の白線のエッジであると仮定し、このエッジ間
の輝度は白線の輝度を反映して周囲の輝度に比べて高い
（白い）という仮定に基づき作成されるものである。そ
して、作成された白線検出用テンプレートと取得画像と
の相関演算が行われる。作成テンプレートの幅は、検出
エッジに応じて変化するため、種々の白線幅に対応可能
である。
【００１０】なお、白線検出用テンプレートと取得画像
との相関演算を行うに際し、取得画像のコントラストが
階調処理手段により強調処理される。この強調処理によ
り、例えば取得画像の白線部分における影等によるノイ
ズ成分が効果的に除去され、高い相関が得られることに
なる。
との相関演算を行うに際し、取得画像のコントラストが
階調処理手段により強調処理される。この強調処理によ
り、例えば取得画像の白線部分における影等によるノイ
ズ成分が効果的に除去され、高い相関が得られることに
なる。
【００１１】請求項２記載の道路白線検出装置では、請
求項１記載の道路白線検出装置と同様に、白線の左エッ
ジ検出用テンプレートと右エッジ検出用テンプレートの
２種類のテンプレートが用意され、これらにより白線の
エッジ候補点が検出される。そして、真の白線であるな
らば、エッジ部の背景部分とその略中点の輝度は大きく
異なる（黒と白）という事実を利用し、エッジ候補点に
おける輝度と両エッジ候補点の略中点における画像の輝
度を比較し、その輝度に大きな相違がある場合には真の
白線部分であると判定する。
求項１記載の道路白線検出装置と同様に、白線の左エッ
ジ検出用テンプレートと右エッジ検出用テンプレートの
２種類のテンプレートが用意され、これらにより白線の
エッジ候補点が検出される。そして、真の白線であるな
らば、エッジ部の背景部分とその略中点の輝度は大きく
異なる（黒と白）という事実を利用し、エッジ候補点に
おける輝度と両エッジ候補点の略中点における画像の輝
度を比較し、その輝度に大きな相違がある場合には真の
白線部分であると判定する。
【００１２】これにより、白線幅が変化する場合におい
てもそれに応じて中点が設定されるため確実に白線を検
出でき、また画像内に影が存在する場合においても両エ
ッジ候補点を検出して初めて白線部分と判定するため、
影の境界部分を白線のエッジと誤検出するおそれがな
い。
てもそれに応じて中点が設定されるため確実に白線を検
出でき、また画像内に影が存在する場合においても両エ
ッジ候補点を検出して初めて白線部分と判定するため、
影の境界部分を白線のエッジと誤検出するおそれがな
い。
【００１３】
【実施例】以下、図面に基づき本発明の実施例について
説明する。
説明する。
【００１４】第１実施例 図１には本実施例の構成ブロック図が示されている。Ｃ
ＣＤカメラ等の車載カメラ１０が車両の所定位置に設け
られ、車両前方の所定範囲を撮影する。得られた画像は
画像処理装置１２に出力され、アナログ画像信号をデジ
タル画像信号に変換して画像メモリ１４に格納する。な
お、画像信号は、例えば８ビットのデジタル画像信号に
変換される。画像メモリ１４に格納されたデジタル画像
信号は、マイクロコンピュータ１６に供給され、メモリ
１８に予め格納されたエッジ検出用テンプレートを用い
て白線のエッジ部が検出されるとともに、そのエッジを
用いて新たなテンプレートを作成し、あるいは両エッジ
間の略中点の輝度とエッジの輝度とを比較して白線部分
を検出する。
ＣＤカメラ等の車載カメラ１０が車両の所定位置に設け
られ、車両前方の所定範囲を撮影する。得られた画像は
画像処理装置１２に出力され、アナログ画像信号をデジ
タル画像信号に変換して画像メモリ１４に格納する。な
お、画像信号は、例えば８ビットのデジタル画像信号に
変換される。画像メモリ１４に格納されたデジタル画像
信号は、マイクロコンピュータ１６に供給され、メモリ
１８に予め格納されたエッジ検出用テンプレートを用い
て白線のエッジ部が検出されるとともに、そのエッジを
用いて新たなテンプレートを作成し、あるいは両エッジ
間の略中点の輝度とエッジの輝度とを比較して白線部分
を検出する。
【００１５】図２には車載カメラ１０にて得られる車両
前方画像の一例が示されている。画像下部には車両のボ
ンネットが写り、画像上部には道路とその周囲画像及び
白線１００，２００が写っている。このような入力画像
から白線１００，２００を抽出することが本実施例にお
ける処理の目的である。
前方画像の一例が示されている。画像下部には車両のボ
ンネットが写り、画像上部には道路とその周囲画像及び
白線１００，２００が写っている。このような入力画像
から白線１００，２００を抽出することが本実施例にお
ける処理の目的である。
【００１６】図３にはメモリ１８に格納されているエッ
ジ検出用テンプレートの一例が示されている。本実施例
においては、図２に示された画像内の左白線１００及び
右白線２００の両方を検出すべく、それぞれの白線用に
左右のエッジ検出用テンプレートが用意されている。す
なわち、図３（ａ）が左白線用の左エッジ用テンプレー
トであり、（ｂ）が左白線用の右エッジ用テンプレー
ト、（ｃ）が右白線用の左エッジ用テンプレート、
（ｄ）が右白線用の右エッジ用テンプレートである。な
お、実施例においてはこれらのテンプレートは８画素×
８画素で構成されている。
ジ検出用テンプレートの一例が示されている。本実施例
においては、図２に示された画像内の左白線１００及び
右白線２００の両方を検出すべく、それぞれの白線用に
左右のエッジ検出用テンプレートが用意されている。す
なわち、図３（ａ）が左白線用の左エッジ用テンプレー
トであり、（ｂ）が左白線用の右エッジ用テンプレー
ト、（ｃ）が右白線用の左エッジ用テンプレート、
（ｄ）が右白線用の右エッジ用テンプレートである。な
お、実施例においてはこれらのテンプレートは８画素×
８画素で構成されている。
【００１７】図４には、これらのエッジ検出用テンプレ
ートを用いて取得画像内の白線のエッジを検出する様子
が模式的に示されている。例えば、画像内の左白線を検
出する場合には、図３（ａ）、（ｂ）のエッジ検出用テ
ンプレートをメモリ１８から読み出し、画像内の所定の
探索領域でこれらのテンプレートを順次移動させて相関
演算を行う。相関演算は、画像内の画素とテンプレート
との輝度差の絶対値の総和で定義される。従って、テン
プレートの輝度パターンと画像内の輝度パターンが一致
する場合には相関値は小さくなり、逆にテンプレートの
輝度パターンと画像内の輝度パターンが異なる場合には
相関値は大きくなる。そして、相関値が最小となる位置
が画像内のエッジ位置とされる。図４には、このように
して検出されたエッジ候補点が符号１００ａ、１００ｂ
で示されている。
ートを用いて取得画像内の白線のエッジを検出する様子
が模式的に示されている。例えば、画像内の左白線を検
出する場合には、図３（ａ）、（ｂ）のエッジ検出用テ
ンプレートをメモリ１８から読み出し、画像内の所定の
探索領域でこれらのテンプレートを順次移動させて相関
演算を行う。相関演算は、画像内の画素とテンプレート
との輝度差の絶対値の総和で定義される。従って、テン
プレートの輝度パターンと画像内の輝度パターンが一致
する場合には相関値は小さくなり、逆にテンプレートの
輝度パターンと画像内の輝度パターンが異なる場合には
相関値は大きくなる。そして、相関値が最小となる位置
が画像内のエッジ位置とされる。図４には、このように
して検出されたエッジ候補点が符号１００ａ、１００ｂ
で示されている。
【００１８】画像内の白線のエッジ候補点が検出された
後、マイクロコンピュータ１６はこのエッジ候補点に基
づき新たなテンプレートを作成し、このテンプレートと
画像の相関演算を行って画像内の白線を検出する。
後、マイクロコンピュータ１６はこのエッジ候補点に基
づき新たなテンプレートを作成し、このテンプレートと
画像の相関演算を行って画像内の白線を検出する。
【００１９】以下、図６、図７の処理フローチャートを
用いてマイクロコンピュータの処理を詳細に説明する。
用いてマイクロコンピュータの処理を詳細に説明する。
【００２０】図６のフローチャートには、上述した白線
のエッジ候補点を検出するまでの処理が示されている。
まず、取得画像内において探索領域Ｓを設定する（Ｓ１
０１）。この探索領域Ｓは、テンプレートの大きさが８
画素×８画素であることを考慮し、８画素×Ｌ（Ｌは長
さ）に設定される。次に、マイクロコンピュータ１６は
メモリ１８から図３（ａ）に示された左白線用の左エッ
ジ検出用テンプレートを読み込み（Ｓ１０２）、画像の
探索領域Ｓ内においてテンプレートを移動させ、相関演
算を行いエッジ候補点ＸＬを検出する（Ｓ１０３）。こ
のエッジ候補点ＸＬは、上述したように相関値の最も低
い位置（相関が強い）として検出される。白線の左エッ
ジ候補点が検出された後、マイクロコンピュータ１６は
メモリ１８から図３（ｂ）に示される左白線用の右エッ
ジ検出用テンプレートを読み込み（Ｓ１０４）、同様に
相関演算を行って白線の右エッジ候補点ＸＲを検出する
（Ｓ１０５）。左白線の両エッジ候補点が検出された
後、更にこれら両エッジ間の距離、すなわち白線候補点
の幅を算出する。すなわち、幅ＷはＷ＝ＸＲ−ＸＬで算
出される（Ｓ１０６）。図５（ａ）には、このようにし
て算出されたエッジ候補点ＸＬ，ＸＲ及びその幅が示さ
れている。定義から明らかなように、この幅Ｗは画像内
の左白線の幅に対応するものである。
のエッジ候補点を検出するまでの処理が示されている。
まず、取得画像内において探索領域Ｓを設定する（Ｓ１
０１）。この探索領域Ｓは、テンプレートの大きさが８
画素×８画素であることを考慮し、８画素×Ｌ（Ｌは長
さ）に設定される。次に、マイクロコンピュータ１６は
メモリ１８から図３（ａ）に示された左白線用の左エッ
ジ検出用テンプレートを読み込み（Ｓ１０２）、画像の
探索領域Ｓ内においてテンプレートを移動させ、相関演
算を行いエッジ候補点ＸＬを検出する（Ｓ１０３）。こ
のエッジ候補点ＸＬは、上述したように相関値の最も低
い位置（相関が強い）として検出される。白線の左エッ
ジ候補点が検出された後、マイクロコンピュータ１６は
メモリ１８から図３（ｂ）に示される左白線用の右エッ
ジ検出用テンプレートを読み込み（Ｓ１０４）、同様に
相関演算を行って白線の右エッジ候補点ＸＲを検出する
（Ｓ１０５）。左白線の両エッジ候補点が検出された
後、更にこれら両エッジ間の距離、すなわち白線候補点
の幅を算出する。すなわち、幅ＷはＷ＝ＸＲ−ＸＬで算
出される（Ｓ１０６）。図５（ａ）には、このようにし
て算出されたエッジ候補点ＸＬ，ＸＲ及びその幅が示さ
れている。定義から明らかなように、この幅Ｗは画像内
の左白線の幅に対応するものである。
【００２１】白線候補点幅Ｗが算出された後、マイクロ
コンピュータ１６は、図７のフローチャートに示される
ように検出したエッジ候補点が真に白線部位であるか、
あるいは影等のノイズであるかの判定処理に移行する。
このため、まず算出された白線候補点幅Ｗの大きさを評
価し、所定範囲内にあるか否かを判定する（Ｓ１０
７）。白線候補点幅Ｗが通常考えられる画像内における
真の白線幅と大きく異なる場合には、検出されたエッジ
候補点は単にノイズによるものと判定される（Ｓ１１
３）。一方、白線候補点幅Ｗが所定範囲内にある場合に
は、マイクロコンピュータ１６は、次にこの白線候補点
幅Ｗに基づき白線検出用のテンプレートを作成する（Ｓ
１０８）。この白線検出用テンプレートは、左右の両エ
ッジに挟まれる領域全部がその外側より一様に高輝度
（白）であると定義して作成され、図５（ｅ）に示され
るように８画素×Ｗ画素として作成される。なお、この
Ｗは上述した白線候補点幅Ｗである。
コンピュータ１６は、図７のフローチャートに示される
ように検出したエッジ候補点が真に白線部位であるか、
あるいは影等のノイズであるかの判定処理に移行する。
このため、まず算出された白線候補点幅Ｗの大きさを評
価し、所定範囲内にあるか否かを判定する（Ｓ１０
７）。白線候補点幅Ｗが通常考えられる画像内における
真の白線幅と大きく異なる場合には、検出されたエッジ
候補点は単にノイズによるものと判定される（Ｓ１１
３）。一方、白線候補点幅Ｗが所定範囲内にある場合に
は、マイクロコンピュータ１６は、次にこの白線候補点
幅Ｗに基づき白線検出用のテンプレートを作成する（Ｓ
１０８）。この白線検出用テンプレートは、左右の両エ
ッジに挟まれる領域全部がその外側より一様に高輝度
（白）であると定義して作成され、図５（ｅ）に示され
るように８画素×Ｗ画素として作成される。なお、この
Ｗは上述した白線候補点幅Ｗである。
【００２２】このようにして白線検出用のテンプレート
を作成した後、取得画像と作成された白線検出用テンプ
レートとの相関演算を行うが、これに先立って取得画像
のコントラストを強調する階調変換を行う（Ｓ１０
９）。この階調変換は、相関演算を行う画像範囲内にお
ける最小輝度レベルを０、最大輝度レベルを２５５と
し、これに応じて各輝度レベルを０〜２５５に割り当て
てコントラストを強調変換するものである。図５（ｂ）
には、このようにしてコントラストが強調変換された画
像の様子が示されており、白い部分はより白く、黒い部
分はより黒くなる。なお、濃黒は図中ピッチの狭いハッ
チング領域、淡黒はピッチの広いハッチング領域で示さ
れている。そして、このようにコントラストが強調変換
された取得画像とＳ１０８にて作成された白線検出用テ
ンプレートとの相関演算が行われ、相関値Ｄを算出する
（Ｓ１１０）。そして、相関値Ｄが所定値ＤＸ以下であ
る場合には、画像とテンプレートがよく一致していると
判定され、その部位は白線部位であると判定される（Ｓ
１１２）。一方、相関値Ｄが所定値ＤＸ以上である場合
には、一致していないと判定され、ノイズと判定される
（Ｓ１１３）。従って、例えば図５（ａ）に示されるよ
うな画像内の白線は、同図（ｂ）に示されるようにテン
プレートとよく一致するため白線と判定されるが、同図
（ｃ）に示されるように単なるノイズである場合には、
エッジが検出されているにも拘らず、テンプレートとの
相関値Ｄが大きくなり、白線でなくノイズと判定される
ので、誤検出を防ぐことができる。なお、右白線を検出
する場合も同様の処理が行われる。
を作成した後、取得画像と作成された白線検出用テンプ
レートとの相関演算を行うが、これに先立って取得画像
のコントラストを強調する階調変換を行う（Ｓ１０
９）。この階調変換は、相関演算を行う画像範囲内にお
ける最小輝度レベルを０、最大輝度レベルを２５５と
し、これに応じて各輝度レベルを０〜２５５に割り当て
てコントラストを強調変換するものである。図５（ｂ）
には、このようにしてコントラストが強調変換された画
像の様子が示されており、白い部分はより白く、黒い部
分はより黒くなる。なお、濃黒は図中ピッチの狭いハッ
チング領域、淡黒はピッチの広いハッチング領域で示さ
れている。そして、このようにコントラストが強調変換
された取得画像とＳ１０８にて作成された白線検出用テ
ンプレートとの相関演算が行われ、相関値Ｄを算出する
（Ｓ１１０）。そして、相関値Ｄが所定値ＤＸ以下であ
る場合には、画像とテンプレートがよく一致していると
判定され、その部位は白線部位であると判定される（Ｓ
１１２）。一方、相関値Ｄが所定値ＤＸ以上である場合
には、一致していないと判定され、ノイズと判定される
（Ｓ１１３）。従って、例えば図５（ａ）に示されるよ
うな画像内の白線は、同図（ｂ）に示されるようにテン
プレートとよく一致するため白線と判定されるが、同図
（ｃ）に示されるように単なるノイズである場合には、
エッジが検出されているにも拘らず、テンプレートとの
相関値Ｄが大きくなり、白線でなくノイズと判定される
ので、誤検出を防ぐことができる。なお、右白線を検出
する場合も同様の処理が行われる。
【００２３】ここで、本実施例においては階調変換を行
った後に相関演算を行ったが、場合によっては処理の高
速化を図るためにこの階調変換処理を省略することも考
えられる。しかしながら、階調変換処理を行わない場合
には、例えば図５（ｃ）の場合においても相関値が比較
的低い値が得られる場合があり、ノイズか白線かの判定
が困難となる場合もある。従って、特に高精度に白線を
検出する場合には、本実施例のように相関演算に先立っ
て取得画像のコントラスト強調変換処理を行うことが好
適である。
った後に相関演算を行ったが、場合によっては処理の高
速化を図るためにこの階調変換処理を省略することも考
えられる。しかしながら、階調変換処理を行わない場合
には、例えば図５（ｃ）の場合においても相関値が比較
的低い値が得られる場合があり、ノイズか白線かの判定
が困難となる場合もある。従って、特に高精度に白線を
検出する場合には、本実施例のように相関演算に先立っ
て取得画像のコントラスト強調変換処理を行うことが好
適である。
【００２４】第２実施例 上述した第１実施例においては、マイクロコンピュータ
１６が検出された白線の左右のエッジ間の距離に基づき
白線検出用のテンプレートを作成し、このテンプレート
と階調変換された取得画像との相関演算を行うことによ
り白線とノイズを識別したが、このように白線検出用テ
ンプレートを新たに作成することなく、より簡易に白線
を検出することも可能である。
１６が検出された白線の左右のエッジ間の距離に基づき
白線検出用のテンプレートを作成し、このテンプレート
と階調変換された取得画像との相関演算を行うことによ
り白線とノイズを識別したが、このように白線検出用テ
ンプレートを新たに作成することなく、より簡易に白線
を検出することも可能である。
【００２５】図８には、本実施例における白線検出処理
の概念説明図が示されている。左右のエッジ検出用テン
プレートを用いて取得画像内の白線のエッジを検出する
処理までは上述した第１実施例と同様であり、図８
（ａ）にはこのようにして検出されたエッジ候補点及び
その幅Ｗが示されている。エッジ候補点が検出された
後、マイクロコンピュータ１６は、両エッジ候補点の略
中点における取得画像の輝度レベルと両エッジの輝度レ
ベルを比較し、その輝度差が所定のしきい値以上である
場合には、白線と判定することができる。すなわち、図
８（ｂ）に示されるように、取得画像内の真の白線部位
である場合には、検出されたエッジ候補点の平均輝度よ
りも白線中央部の輝度レベルは常に非常に高い（白い）
レベルにある。これに対し、図８（ｃ）に示すように検
出されたエッジ候補点が真の白線部位ではなくノイズ部
位である場合、検出されたエッジ候補点の略中点におけ
る輝度もエッジ部濃度と大差なく輝度差があまり生じな
い。従って、エッジ候補点の略中点の輝度レベルと両エ
ッジの輝度レベルとを比較し、これらに大きな差が存在
する場合には、真の白線部位であると判定することがで
きる。
の概念説明図が示されている。左右のエッジ検出用テン
プレートを用いて取得画像内の白線のエッジを検出する
処理までは上述した第１実施例と同様であり、図８
（ａ）にはこのようにして検出されたエッジ候補点及び
その幅Ｗが示されている。エッジ候補点が検出された
後、マイクロコンピュータ１６は、両エッジ候補点の略
中点における取得画像の輝度レベルと両エッジの輝度レ
ベルを比較し、その輝度差が所定のしきい値以上である
場合には、白線と判定することができる。すなわち、図
８（ｂ）に示されるように、取得画像内の真の白線部位
である場合には、検出されたエッジ候補点の平均輝度よ
りも白線中央部の輝度レベルは常に非常に高い（白い）
レベルにある。これに対し、図８（ｃ）に示すように検
出されたエッジ候補点が真の白線部位ではなくノイズ部
位である場合、検出されたエッジ候補点の略中点におけ
る輝度もエッジ部濃度と大差なく輝度差があまり生じな
い。従って、エッジ候補点の略中点の輝度レベルと両エ
ッジの輝度レベルとを比較し、これらに大きな差が存在
する場合には、真の白線部位であると判定することがで
きる。
【００２６】以上説明したように、第１及び第２実施例
によれば取得画像に影等のノイズが存在する場合や、白
線自体の幅が種々変化する場合にも、確実に白線のみを
検出することができる。
によれば取得画像に影等のノイズが存在する場合や、白
線自体の幅が種々変化する場合にも、確実に白線のみを
検出することができる。
【００２７】なお、上述した実施例における処理によれ
ば取得画像から多数の白線部が検出されることになる
が、最終的な白線として決定するためには、以下のよう
な処理が有効である。すなわち、 （１）白線は空間的に連続であり、画像上では手前から
遠方に向かってその傾きは連続的に変化する。従って、
最小二乗法やハフ変換で近似された線から大きく外れる
白線部は本来の白線でないとして削除する （２）白線は時間的に連続であり、画像の取り込み時間
が通常のビデオレート（３３ｍｓ）においては前回検出
された位置の近傍に白線が存在することになる。探索領
域Ｓを狭い範囲に限定することで処理時間の短縮とノイ
ズ検出の可能性を低減することができる （３）画像内において左右の両白線を求め、走行レーン
の幅を算出して検証することにより真の白線か否かを判
定する。
ば取得画像から多数の白線部が検出されることになる
が、最終的な白線として決定するためには、以下のよう
な処理が有効である。すなわち、 （１）白線は空間的に連続であり、画像上では手前から
遠方に向かってその傾きは連続的に変化する。従って、
最小二乗法やハフ変換で近似された線から大きく外れる
白線部は本来の白線でないとして削除する （２）白線は時間的に連続であり、画像の取り込み時間
が通常のビデオレート（３３ｍｓ）においては前回検出
された位置の近傍に白線が存在することになる。探索領
域Ｓを狭い範囲に限定することで処理時間の短縮とノイ
ズ検出の可能性を低減することができる （３）画像内において左右の両白線を求め、走行レーン
の幅を算出して検証することにより真の白線か否かを判
定する。
【００２８】更に、本実施例においてはエッジ検出用テ
ンプレート（図３（ａ）〜（ｄ））を固定したが、探索
領域を手前から遠方に向かって順次変更するに従い、そ
のテンプレートの形状（すなわち、周囲部分と白線部分
の境界線の傾きや比率）を変化させ、より確実にエッジ
候補点を検出することもできる。この場合、エッジ検出
用テンプレートの形状変更に伴って第１実施例における
白線検出用テンプレートの形状を変更する必要があるこ
とはいうまでもない。
ンプレート（図３（ａ）〜（ｄ））を固定したが、探索
領域を手前から遠方に向かって順次変更するに従い、そ
のテンプレートの形状（すなわち、周囲部分と白線部分
の境界線の傾きや比率）を変化させ、より確実にエッジ
候補点を検出することもできる。この場合、エッジ検出
用テンプレートの形状変更に伴って第１実施例における
白線検出用テンプレートの形状を変更する必要があるこ
とはいうまでもない。
【００２９】
【発明の効果】以上説明したように、請求項１、請求項
２記載の道路白線検出装置によれば、車載カメラで得ら
れた画像から白線部分を確実に検出でき、これにより白
線に対する車両の位置等を高精度に特定することができ
る。
２記載の道路白線検出装置によれば、車載カメラで得ら
れた画像から白線部分を確実に検出でき、これにより白
線に対する車両の位置等を高精度に特定することができ
る。
【図１】 本発明の実施例の構成ブロック図である。
【図２】 同実施例における取得画像説明図である。
【図３】 同実施例におけるエッジ検出用テンプレート
の説明図である。
の説明図である。
【図４】 同実施例におけるエッジ候補点検出説明図で
ある。
ある。
【図５】 同実施例における真の白線とノイズを識別す
る処理を示す説明図である。
る処理を示す説明図である。
【図６】 同実施例における処理フローチャートであ
る。
る。
【図７】 同実施例における処理フローチャートであ
る。
る。
【図８】 本発明の他の実施例における処理説明図であ
る。
る。
【図９】 従来装置におけるテンプレートの説明図であ
る。
る。
【図１０】 白線幅の変化を示す説明図である。
【図１１】 取得画像に含まれる影部分の説明図であ
る。
る。
１０ 車載カメラ，１２ 画像処理装置，１４ 画像メ
モリ，１６ マイクロコンピュータ，１８ メモリ。
モリ，１６ マイクロコンピュータ，１８ 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 Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｊ
Claims (2)
- 【請求項１】 車載カメラで撮影された画像とテンプレ
ートとの相関演算を行って道路の白線を検出する装置で
あって、 前記車載カメラで得られた画像と白線の両エッジ検出用
テンプレートとの相関演算を行って前記車載カメラで得
られた画像から白線のエッジ候補点を検出する候補点検
出手段と、 前記エッジ候補点間の距離を白線の幅とした白線検出用
テンプレートを作成するテンプレート作成手段と、 前記車載カメラで得られた画像のコントラストを強調処
理する階調処理手段と、 コントラストが強調処理された画像と前記白線検出用テ
ンプレートの相関演算を行い前記画像内の白線を検出す
る相関演算手段と、 を有することを特徴とする道路白線検出装置。 - 【請求項２】 車載カメラで撮影された画像とテンプレ
ートとの相関演算を行って道路の白線を検出する装置で
あって、 前記車載カメラで得られた画像と白線の両エッジ検出用
テンプレートとの相関演算を行って前記車載カメラで得
られた画像から白線のエッジ候補点を検出する候補点検
出手段と、 前記エッジ候補点間の略中点における画像の輝度と前記
エッジ候補点の輝度を比較することにより前記画像内の
白線を検出する比較判定手段と、 を有することを特徴とする道路白線検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30850794A JP3175509B2 (ja) | 1994-12-13 | 1994-12-13 | 道路白線検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30850794A JP3175509B2 (ja) | 1994-12-13 | 1994-12-13 | 道路白線検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08167023A true JPH08167023A (ja) | 1996-06-25 |
| JP3175509B2 JP3175509B2 (ja) | 2001-06-11 |
Family
ID=17981860
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30850794A Expired - Fee Related JP3175509B2 (ja) | 1994-12-13 | 1994-12-13 | 道路白線検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3175509B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006322892A (ja) * | 2005-05-20 | 2006-11-30 | Mitsubishi Electric Corp | ３次元位置測定装置および３次元位置測定プログラム |
| US7542589B2 (en) | 2003-08-04 | 2009-06-02 | Denso Corporation | Road position detection |
| JP2011053808A (ja) * | 2009-08-31 | 2011-03-17 | Fuji Heavy Ind Ltd | 車両用白線認識装置 |
| EP3862920A1 (en) | 2020-02-06 | 2021-08-11 | Faurecia Clarion Electronics Co., Ltd. | Image processor and image processing method |
-
1994
- 1994-12-13 JP JP30850794A patent/JP3175509B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7542589B2 (en) | 2003-08-04 | 2009-06-02 | Denso Corporation | Road position detection |
| JP2006322892A (ja) * | 2005-05-20 | 2006-11-30 | Mitsubishi Electric Corp | ３次元位置測定装置および３次元位置測定プログラム |
| JP2011053808A (ja) * | 2009-08-31 | 2011-03-17 | Fuji Heavy Ind Ltd | 車両用白線認識装置 |
| EP3862920A1 (en) | 2020-02-06 | 2021-08-11 | Faurecia Clarion Electronics Co., Ltd. | Image processor and image processing method |
| US11610317B2 (en) | 2020-02-06 | 2023-03-21 | Faurecia Clarion Electronics Co., Ltd. | Image processor and image processing method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3175509B2 (ja) | 2001-06-11 |
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