JPH09161065A

JPH09161065A - 白線検出方法

Info

Publication number: JPH09161065A
Application number: JP7324899A
Authority: JP
Inventors: Takashi Ono; 崇小野; Shigeki Fukushima; 滋樹福島
Original assignee: Mitsubishi Motors Corp
Current assignee: Mitsubishi Motors Corp
Priority date: 1995-12-13
Filing date: 1995-12-13
Publication date: 1997-06-20
Anticipated expiration: 2015-12-13
Also published as: JP3134749B2

Abstract

(57)【要約】【課題】左右何れの方向にカーブする道路においても
路面に引かれている白線を検出することができ、且つ白
線が前方車両により隠された場合に誤検出を防止して遠
距離まで精度良く白線を検出することが可能な白線検出
方法を提供する。【解決手段】撮像した車両前方の路面５ａの画面上の
所定位置から所定長さを有するサーチ領域Ａ1、Ａ2、Ａ
3、・・・を、道路５に沿って引かれている白線６に沿って
傾斜させながら順次設定し、各サーチ領域内で輝度値を
計測して路面５ａと白線６とを判別し、且つ撮像した画
像から前方車両の有無を認識し、サーチ領域が前方車両
のエリア内にあるときには白線を未検出として処理す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、路面に道路に沿っ
て引かれている白線を検出する白線検出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】路面に道路に沿って引かれている白線を
検出し、走行路から逸脱することを防止するようにした
走行路逸脱警報装置を搭載して自律走行する車両が提案
されている。このような装置においては、目標とする白
線を正確に認識し、或いは捕捉することが必要である。
白線を検出する方法として、運転席から見た自車両の前
方をカメラで撮像して得られた画像の中の目標とする白
線のエッジを検出する方法、或いは特徴量を抽出する方
法等がある。

【０００３】エッジを検出する方法は、輪郭線を抽出す
る方法と原画像を抽出するする方法がある。エッジは、
路面の輝度が急激に変化するところであり、白線は、路
面が黒から白に変化するところである。輪郭線を抽出す
る方法は、入力画像の輪郭線像をとり、水平方向のサー
チ領域を設定し道路中央側よりサーチして最初のエッジ
を白線候補点とし、前回のサーチ領域で検出した白線近
傍に新しいサーチ領域を設定して同様にサーチし輪郭線
を抽出する。また、原画像を抽出する方法は、垂直方向
に複数個の検出ラインを設定し、そのライン上のエッジ
を検出し、検出した谷のエッジの内、共通の属性（方向
など）を有するものを白線候補とするものである。

【０００４】特徴量を抽出する方法は、入力画像の輪郭
線像（２値化像）をとり、この輪郭線像のラベリングを
行い、ラベル付けされた領域に対し、白線としての妥当
性例えば、細長いコースは急に変化しない等を評価し、
白線候補を抽出するようにしたものである。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、エッジ
検出方法における輪郭線の抽出は、道路中央より水平方
向にサーチするために、路上の影や、路面に描かれてい
る文字等により検出精度が著しく悪化する。また、原画
像を抽出する方法は、共通の属性により認識するために
直線からカーブへ変化する道路や、カーブが長く続く道
路等への対応が困難である。

【０００６】また、特徴量を抽出する方法は、白線とし
ての妥当性により検出するために、遠距離の白線（特に
破線）の検出が困難であり、更に、ラベル付けされた領
域に対して１つ１つ妥当性を評価するために処理に非常
に時間が掛かるという問題がある。更に、自車両の前方
を走行する車両により白線が隠された場合に、白線検出
が不能となり、正規の白線位置からズレしまったり、誤
検出したりする虞があり、遠距離まで精度良く白線を認
識することが困難である等の問題もある。

【０００７】本発明は、上述の点に鑑みてなされたもの
で、左右何れの方向にカーブする道路においても路面に
引かれている白線を検出することができ、且つ白線が前
方車両により隠された場合に誤検出を防止して遠距離ま
で精度良く白線を検出することが可能な白線検出方法を
提供することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明によれば、請求項１では、撮像した車両前方の
路面の画面上の所定位置から所定長さを有するサーチ領
域を、前記路面に道路に沿って引かれている白線に沿っ
て傾斜させながら順次設定し、各サーチ領域内で輝度値
を計測して前記路面と前記白線とを判別して白線を検出
し、且つ前記撮像した画像から前方車両の有無を認識
し、前記サーチ領域が前方車両のエリア内にあるときに
は白線を未検出として処理するようにしたものである。

【０００９】請求項２では、前方車両を認識したとき
に、サーチ領域の輝度値が所定値以下であり、且つ当該
サーチ領域内の白線候補点が前記前方車両のエリア内に
あるときに前記サーチ領域を白線未検出としてキャンセ
ルする。請求項３では、前方車両を認識したときに、白
線サーチ領域を設定し、当該サーチ領域が前記前方車両
のエリアに掛かるときに前記サーチ領域を白線未検出と
してキャンセルする。

【００１０】請求項４では、前記路面と白線との判別
は、前記路面の輝度値よりも所定値だけ高い値を閾値と
し、当該閾値よりも高い輝度値の部分を白線と判別す
る。請求項５では、前記路面の輝度値は、車両直前の路
面の複数箇所の輝度値の平均値とする。運転席から見え
る車両前方の路面を撮像して画面に表示し、この画面上
の所定位置に所定長さのサーチ領域を設定する。そし
て、各サーチ領域における輝度値を計測して路面と白線
とを判別して白線を検出する。このサーチ領域を画面の
前記所定位置から順次設定して白線を追尾検出する。一
方、自車両の前方を走行する前方車両を認識し、サーチ
領域の輝度値が所定値よりも低く、且つ白線候補点が前
方車両のエリア内にあるとき、或いは、前方車両のエリ
アにサーチ領域が掛かるときには白線を未検出としてサ
ーチ領域をキャンセルする。これにより前方車両による
誤検出を防止することができ、遠距離まで精度良く白線
を認識することが可能となる。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下本発明の実施の態様を実施例
により説明する。（実施例）本発明の白線検出方法は、路面に道路に沿っ
て引かれている白線が周囲の路面よりも輝度値が高いこ
とに着目して遠距離まで精度良く白線を検出するように
したものである。図１は、本発明方法を実施するための
検出装置のシステム構成のブロック図である。図１にお
いて、白線検出装置は、自車両内の所定箇所例えば、バ
ックミラー近傍位置に設置され運転席から見た前方の路
面を撮像するモニタ用のモノクロカメラ１と、このカメ
ラ１により撮像されたモノクロ画像情報を取り込み必要
な画像処理を行い表示装置（図示せず）に表示する画像
処理装置２及びコンピュータ３により構成されている。

【００１２】図２は、カメラ１により撮像した運転席前
方の映像画面を示し、道路５の路面５ａには白線６、７
が当該道路５に沿って引かれており、例えば、画面の左
側の白線６は、路肩と走行車線との境界線を示し、右側
の白線７は、走行車線と追い越し車線との境界線を示し
ている。尚、当該車両は、走行車線を走行しており、道
路５は、右に緩くカーブしている。

【００１３】次に、白線の検出方法について説明する。
図２から明らかなように走行車線を走行しているときに
運転席から見て左側の白線６の存在する位置は、画面上
である程度予想がつくので、最初にある位置画面の左下
で白線６を１回見つけ、以後は、この見つけた白線６を
順次追っていく。尚、白線６の追尾は、水平方向（Ｘ方
向）は、画面の左から右へ、上下方向（Ｙ方向）は、画
面の下から上とし、左から右、上から下を正方向とす
る。

【００１４】白線６は、路面５ａよりも明るく輝度値が
高いので、路面５ａと白線６とを判別するための輝度値
の閾値を設定する。先ず、当該車両の直前の路面５ａの
輝度値の参考点として複数例えば、水平方向に３点
（ｉ、ｊ、ｋ）をとり、これらの各点の輝度値を検出し
て次式により閾値ＶTHを決定する。ＶTH ＝ＭＡＸ（ｉ、ｊ、ｋ）＋α ・・・(1) または、ＶTH ＝（ｉ＋ｊ＋ｋ）／３＋α ・・・(2) ここに、αは、例えば、輝度値１０〜３０程度の値とす
る。白線６の部分は、他に比べて明らかに輝度値が平均
値よりも高いので、白線６の検出を確実にするために平
均値よりも値αだけ高い値を閾値ＶTHとしている。

【００１５】次に、路面５ａ上の白線６が存在するはず
の大凡の場所即ち、画面の左下隅にとりあえず、白線６
を検出するための最初のサーチ領域Ａ1を設定する。こ
のサーチ領域Ａ1は、画面の上下方向に、所定の長さの
直線により表される。そして、このサーチ領域Ａ1の範
囲で輝度を計測する。サーチ領域Ａ1内で輝度の分布を
とると、白線６があれば、輝度値が飛び抜けて高い部分
がある。そこで、その輝度値が飛び抜けて高い部分の点
Ｋ(1)をとりあえず白線６として残しておく。

【００１６】同様にしてこの点Ｋ(1)から水平方向に所
定の間隔ｄで２番目のサーチ領域Ａ2を設定し、当該サ
ーチ領域Ａ2内の輝度分布をとり、輝度値の飛び抜けて
高い部分の点Ｋ(2)を白線６とする。２つ目の点Ｋ(2)
は、最初の点Ｋ(1)に非常に近い位置にあり、且つ必ず
点Ｋ(1)よりも高い位置にあるために容易に検出するこ
とができる。そして、最初のサーチ領域Ａ1と２番目の
サーチ領域Ａ2は、設定する位置が決まっている。

【００１７】ところで、前述のようにして最初のサーチ
領域Ａ1と、２番目のサーチ領域Ａ2とにより２つの白線
検出点Ｋ(1)、Ｋ(2)を決定した後、３番目以降のサーチ
領域を画面の右方向及び上下方向に前記所定の間隔ｄで
順次設定していくと、道路５がカーブしているためにサ
ーチ領域が白線６から徐々にずれてくる。そして、道路
５のカーブがきつい場合には白線６の検出不能となる虞
がある。

【００１８】更に、道路５が左にカーブしている場合に
は図３に示すように右にカーブしている場合に比べて左
側の白線６のカーブが非常にきつくなり、且つＸ方向の
追尾方向が正方向から途中で負方向へと変化する。従っ
て、サーチ領域を画面の左側から右方向に単に移動させ
るだけでは例えば、図中点線で示す４番目のサーチ領域
Ａ4が白線６から完全に外れてしまい当該白線６を検出
することが不可能となり、道路５の左カーブに対応する
ことができなくなる。同様に、サーチ領域を画面の右側
からとった場合には、右カーブに対処することができな
くなる。

【００１９】そこで、３番目以降のサーチ領域について
は、前回の白線検出点と今回の白線検出点とにより次回
の白線検出予想位置を推定する。即ち、図４に示すよう
に白線６のカーブする方向にサーチ領域を傾斜させ、当
該サーチ領域が白線６に対して常に直角をなすように設
定する。これによりサーチ領域が白線６に近づき、白線
６のサーチ領域を画面の左側からとっても、道路５の右
方向、左方向のカーブに対処することが可能となる。

【００２０】次に、３番目以降のサーチ領域の設定方法
について説明する。３番目以降のサーチ領域について
は、前回の白線検出点と今回の白線検出点とを結ぶ直線
の延長線上に次回のサーチ領域の中心点を設定し、且つ
今回のサーチ領域の中心点と次回のサーチ領域の中心点
と間の距離ｄを、前回のサーチ領域の中心点と今回のサ
ーチ領域の中心点間の距離ｄと同じ長さに取る。即ち、
各サーチ領域の中心点間の距離ｄを一定にする。また、
各サーチ領域の長さは、後述する特別な場合（未検出の
とき）を除き一定の長さとする。そして、前記設定した
中心点を通り前記延長線と直交するように一定の長さの
サーチ領域を設定する。

【００２１】図５に３番目以降のサーチ領域の中心位置
を設定する方法を示す。尚、サーチ領域Ａ1、Ａ2の、各
中心点をＭ1、Ｍ2、上、下両端の各位置をＰ11、Ｐ12、
Ｐ21、Ｐ22で示す。以下同様にして各サーチ領域の中心
点、及び上下両端の位置を表す。最初のサーチ領域Ａ1
と２番目のサーチ領域Ａ2の各白線検出点Ｋ(1)とＫ(2)
とを結ぶ延長線（点線で示す）上に、且つ中心点Ｍ2か
ら距離ｄの位置に点Ｍ3をとり、この点Ｍ3を通り、且つ
前記延長線と直交させて所定の長さ（半径ｒの円の直
径）の領域を設定し、この領域を３番目のサーチ領域Ａ
3とする。

【００２２】まず、白線６の検出回数が２以上のとき前
回検出点Ｋ(c-1)、今回検出点Ｋ(c)より、次回検出予想
位置Ｍiを推定する場合について説明する。このとき、
Ｍiは、検出点Ｋ(c-1)、Ｋ(c)を通る直線上で、（Ｍi-
1、Ｍi間の距離）＝ｄ（一定）を満たす点とする。これ
により白線検出点間の長さが略同じになり、検出条件を
略同じにすることができる。

【００２３】従って、各点Ｍi、Ｍi-1、Ｋ(c)、Ｋ(c-1)
の座標を夫々、Ｍi（ｘmi、ｙmi）、Ｍi-1（ｘmi-1、ｙ
mi-1）、Ｋ(c)（ｘ(c)、ｙ(c)）、Ｋ(c-1)（ｘ(c-1)、
ｙ(c-1)）とすると、点ｘmi、ｙmiは、次のように表さ
れる。 (1) ang≧０のときｘmi＝ｘmi-1 −｛ｄ²／（１＋ang²）｝^1/2 ・・・(3) ｙmi＝ｙmi-1 −｛ｄ²／（１＋ang²）｝^1/2・ang ・・・(4) (2) ang＜０のときｘmi＝ｘmi-1 ＋｛ｄ²／（１＋ang²）｝^1/2 ・・・(5) ｙmi＝ｙmi-1 ＋｛ｄ²／（１＋ang²）｝^1/2・ang ・・・(6) 但し、ang ＝（ｙ(c) − ｙ(c-1)）／（ｘ(c) − ｘ(c-
1)）で表される。この ang は、前回検出点と今回検出
点とを結んだ線自体の傾きが、画面上で右下がりのとき
には正、右上がりのときには負である。また、ｄは、例
えば、２５画素程度の値である次に、検出点Ｋ(c-1)、Ｋ(c)を通る直線に直交し、点Ｍ
iを通る直線と、当該点Ｍiを中心とする半径ｒの円との
交点を夫々Ｐi1、Ｐi2とし、Ｐi1（ｘi1、ｙi2）、Ｐi2
（ｘi2、ｙi2）とすると、点Ｐi1の座標は、ｘi1＝ｘmi −｛ｒ²／（１＋ang_1²）｝^1/2 ・・・(7) ｙi1＝ｙmi −｛ｒ²／（１＋ang_1²）｝^1/2・ang_1 ・・・(8) 点Ｐi2の座標は、ｘi2＝ｘmi ＋｛ｒ²／（１＋ang_1²）｝^1/2 ・・・(9) ｙi2＝ｙmi ＋｛ｒ²／（１＋ang_1²）｝^1/2・ang_1 ・・・(10) となる。但し、ang_1＝−１／ang 、ｒは、所定の長さ
のサーチ領域の半分の長さで１５画素程度の値である。

【００２４】そして、これらの点Ｐi1とＰi2とを結ぶ線
分を、次のサーチ領域とする。このようにして順次図５
に示すようなサーチ領域を設定する。これにより図４に
示すように左カーブに対する白線６を検出することが可
能となる。勿論、図２に示す右カーブにも対処すること
ができる。サーチ領域Ａ3において白線６を検出するこ
とができなかった（未検出）のときには、図６に示すよ
うに白線検出点Ｋ(1)とＫ(2)とを結ぶ延長線（点線で示
す）上に、且つサーチ領域Ａ2の中心点Ｍ2から距離２ｄ
の位置に点Ｍ4をとり、この点Ｍ4を通り、且つ前記延長
線と直交させて４番目のサーチ領域Ａ4を設定する。そ
して、この４番目のサーチ領域Ａ4の長さを前記所定の
長さ即ち、サーチ領域Ａ1、Ａ2の長さよりも長く設定す
る。

【００２５】即ち、白線６の検出回数が２回以上のとき
には、点Ｍiを中心とする円の半径ｒの代わりに、未検
出回数（Ｔ）に応じてその半径ｒ'を、ｒ'＝（ｒ＋α
Ｔ）としてサーチ領域を大きくする（図６参照）。ここ
に、値αは、５画素程度である。尚、図６では、サーチ
領域Ａ4の長さは、誇張して描いてある。そして、この
サーチ領域Ａ4において白線６を検出することができた
ときには、その検出点をＫ(4)とする。５番目のサーチ
領域は、３番目のサーチ領域Ａ3において白線６を検出
することができなかったので、２番目のサーチ領域Ａ2
の白線検出点Ｋ(2)と４番目のサーチ領域Ａ4の白線検出
点Ｋ(4)とを結ぶ直線の延長線上にサーチ領域Ａ4の中心
点Ｍ4から距離ｄの位置に点Ｍ5をとる。そして、この点
Ｍ5を中心とし、且つ前記延長線に直交させて５番目の
サーチ領域Ａ5を設定する。

【００２６】もし、４番目のサーチ領域Ａ4においても
白線６を検出することができなかった（未検出）場合に
は、サーチ領域Ａ1とＡ2の各白線検出点Ｋ(1)とＫ(2)と
を結ぶ延長線上にサーチ領域Ａ2の中心点Ｍ2から距離３
ｄの位置に点Ｍ5をとり、この点Ｍ5を通り、且つ前記延
長線と直交させて５番目のサーチ領域Ａ5を設定する。
そして、このサーチ領域Ａ5の長さをサーチ領域Ａ4より
も長くとる。このようにして、前回白線を検出した後、
次回に白線を検出するまでの間に未検出が生じた場合、
その間に発生した未検出の回数（Ｔ）に応じて次回のサ
ーチ領域の長さを順次長く設定し、白線６の検出の可能
性を高くする。

【００２７】しかしながら、白線６の未検出回数が多く
なり検出点が抜けると、これに伴い次のサーチ領域の推
定位置が前回の検出位置から余りにもずれすぎてしま
い、次のサーチ領域を設定しても白線６の検出が不能と
なる虞がある。特に、図４に示すように白線６のカーブ
がきつい左カーブの場合においては尚更である。そこ
で、未検出回数をカウントし、所定回数（例えば、５
回）発生したときには当該画面での白線６のサーチを止
め、次の画面に移行して白線６の検出を開始する。

【００２８】検出回数が２回未満のとき即ち、前記２番
目のサーチ領域Ａ2を設定するときには、前述した計算
による方法では検出予想位置を推定することができな
い。従って、このときのサーチ領域Ａ2の中心位置Ｍ2
は、最初のサーチ領域Ａ1の検出点の座標（Ｘｐ、Ｙ
(1)）から２番目のサーチ領域両端のＹ座標（Ｙｐ1’、
Ｙｐ2’）のみを次式により決定する。尚、座標Ｘｐ’
は、Ｘｐに所定の距離ｄを加えて求める。

【００２９】Ｘｐ’＝Ｘｐ＋ｄ・・・(11) Ｙｐ1’＝Ｙ(1)＋ｈ1 ・・・(12) Ｙｐ2’＝Ｙ(1)＋ｈ2 ・・・(13) ここに、ｈ1は、−３０画素程度の値、ｈ2は、１０画素
程度の値である。２番目のサーチ領域は、最初のサーチ
領域における検出位置よりも必ず高い位置にあり、順次
高い位置に移動する。

【００３０】但し、中心点Ｍi（ｘmi、ｙmi）は、次式
により決定する。ｘmi＝ｘＰ’ ・・・(14) ｙmi＝（ｙＰ1’＋ｙＰ2'）／２・・・(15) ところで、道路５の左カーブが図７に示すように更にき
つくなると、上述のサーチ領域の設定では、図７の例え
ば、サーチ領域Ａ5のように白線６から外れてしまい、
検出することができなくなる可能性がある。尚、通常の
道路では、カーブの最小半径は、５０ｍ程度になってい
る。従って、この最小半径程度の左カーブにおいても白
線６を検出し得ることが好ましい。

【００３１】そこで、前式（７）〜（１０）で求めたサ
ーチ領域を、中心点Ｍiを中心に白線６のカーブに臨ん
で（図７の場合には反時計方向）所定の角度θだけ回転
させる。これにより当該サーチ領域を白線６に更に近づ
けることが可能となり、白線６をより検出し得るように
なる。一般に、或る点（ｘ、ｙ）を、点（α、β）を中
心にθ°反時計方向に回転した後の座標（ｘ’、ｙ’）
は、

【００３２】

【数１】

【００３３】で表される。従って、前記点Ｐi1、Ｐi2を
点Ｍiを中心に反時計回りにθ°回転させた後の座標Ｐi
1'（ｘi1'、ｙi1'）、Ｐi2'（ｘi2'、ｙi2'）は、点Ｐi
1'ではｘi1'＝ｘmi ＋ｃｏｓθ・ｘi1 ＋ｓｉｎθ・ｙi1 ・・・(17) ｙi1'＝ｙmi − ｓｉｎθ・ｘi1 ＋ｃｏｓθ・ｙi1 ・・・(18) 点Ｐi2'ではｘi2'＝ｘmi ＋ｃｏｓθ・ｘi2 ＋ｓｉｎθ・ｙi2 ・・・(19) ｙi2'＝ｙmi − ｓｉｎθ・ｘi2 ＋ｃｏｓθ・ｙi1 ・・・(20) となる。但し、θは、３０°〜４５°程度の角度であ
る。

【００３４】そして、これらの２点Ｐi1'とＰi2'とを結
ぶ線分を、最終的な次のサーチ領域とする。このように
して設定したサーチ領域により白線６を検出する場合を
図８に示す。これにより、半径の小さな左カーブの場合
でも左側の白線６を検出することが可能となる。また、
１つのサーチ領域に検出点が２つ以上ある場合、例え
ば、２本の白線、或いは白線と点線、或いは白線と縁石
が近接している場合等には同一のサーチ領域内に閾値Ｖ
THを超える点（白線候補）が２つ検出されることがあ
る。このような場合には予想した位置に近い方の点を白
線とする。即ち、２つの白線候補のＹ座標をＹ1、Ｙ2と
すると、白線検出位置Ｙ(ｃ)は、Ｙ1、Ｙ2と検出予想位
置Ｙｃとの絶対値の小さい方とする。

【００３５】｜Ｙｃ−Ｙ1｜＜｜Ｙｃ−Ｙ2｜のときには、Ｙ(ｃ)＝Ｙ1 ・・・(21) ｜Ｙｃ−Ｙ1｜＞｜Ｙｃ−Ｙ2｜のときには、Ｙ(ｃ)＝Ｙ2 ・・・(22) とする。また、絶対値が等しい場合には、輝度値の高い
方の点を白線の検出位置とする。次に、図９のフローチ
ャートを参照して白線検出方法の手順について説明す
る。先ず、図２に示すように車両直前の路面５ａの輝度
値を検出して当該路面５ａと白線６とを区別するための
閾値ＶTHを前式(1)又は(2)により決定する（ステップＳ
１）。次に、白線６を検出するためのサーチ領域を前式
(3)〜(15)、(17)〜(20)により設定し（ステップＳ
２）、当該サーチ領域内において輝度値を計測する（ス
テップＳ３）。検出した点の輝度値が前記閾値ＶTH以上
であるか否かを判別し（ステップＳ４）、閾値ＶTH以上
の時には未検出回数Ｔをカウントする未検出カウンタを
リセットして（ステップＳ５）、白線６の検出回数が２
回以上であるか否かを判別する（ステップＳ６）。そし
て、白線６の検出回数が２回以上の時には閾値ＶTH以上
の輝度値の点が２つ以上あるか否かを判別し（ステップ
Ｓ７）、２つ以上あるときにはそれらの中で上位２つを
白線候補とし、前回及び前々回の検出位置から前式(2
1)、(22)により白線らしさをチェック（ステップＳ８）
して白線と縁石等とを区別し、検出位置近傍に次回のサ
ーチ領域を設定する（ステップＳ９）。

【００３６】ステップＳ６においてサーチ領域内に閾値
ＶTH以上の輝度値の検出回数が２回以下即ち、１回のと
き、及びステップＳ７において閾値ＶTH以上の点が２つ
以上ない場合には、最高の輝度値を有する点を白線候補
として（ステップＳ１０）ステップＳ９に進む。また、
ステップＳ４において閾値ＶTH以上の輝度値の点がない
ときには未検出用のカウンタのカウント値を１だけ進め
（ステップＳ１１）、前回サーチ領域近傍に次回のサー
チ領域を設定する（ステップＳ１２）。そして、未検出
回数が５回を超えると検出を停止して次の画面に移行す
る。

【００３７】また、サーチ領域毎に輝度値の閾値ＶTHを
変えるようにしても良い。図２において近くの路面５ａ
の輝度値により閾値を設定したが、路面５ａは、遠くな
る程路面全体の輝度が低下してくるので、白線６の輝度
も低下してくる。このため近くの路面の輝度と遠くの白
線の輝度が余り変わらなくなり、遠くの白線６の検出が
困難になってくる。そこで、サーチ領域内の平均輝度値
ＳAVを求め、この平均輝度値に或値αを加えて閾値ＶST
Hを設定する。即ち、ＶSTH ＝ＳAV＋α （αは、輝度値１０〜３０程度の値）・・・(23) とし、これよりも高い輝度のものを白線とする。白線の
部分は、他の部分に比べて明らかに輝度値が高いので、
前記閾値ＶSTHよりも高いものを白線とする。これによ
り遠くの白線まで良好に検出することが可能となる。

【００３８】ところで、道路には多数の車両が走行して
おり、自車両の前には適当な車間距離を存して他の車両
が走行しているのが常である。従って、この前方車両に
より白線が隠れることが多くなり、特に、道路がカーブ
している場合には著しい。このため、正規の位置でない
ところを白線として検出する虞があり、その後のサーチ
領域自体が正規の白線位置からズレていく可能性があ
る。

【００３９】従って、自車両の前方に他の車両が走行し
ているか否かを認識し、白線サーチ領域内における白線
候補検出点が、この前方車両の認識エリア内に入ってい
る場合には、当該検出点をキャンセルして未検出とし、
その後の処理を継続するようにすることが好ましい。そ
こで、自車両の前方に他の車両（或いは障害物）がある
か否かを認識し、他の車両（或いは障害物）があると認
識した後の処理方法について説明する。

【００４０】自車両の前方にある目標対象物特に、前方
車両を認識する場合、車両の下部が影等により暗く、ま
た、タイヤが黒いことに注目して前方車両を認識するよ
うにしたものである。図１において、画像処理装置２及
びコンピュータ３は、図１０に示すような認識ロジック
によりモノクロカメラ１から入力されるモノクロ画像を
処理して車両らしさをチェックする。即ち、先ず、撮像
したモノクロ画像の中の黒い部分を膨張させる。（ステ
ップＳ１５）。次いで、このモノクロ画像の２値化を行
って黒領域と白領域とに分け（ステップＳ１６）、小さ
い点等のノイズを除去する（ステップＳ１７）。そし
て、ノイズを除去した後に決定された黒領域の車両らし
さをチェックし、車両以外を除去する。即ち、当該黒領
域が車両であるか否かをチェックする（ステップＳ１
８）。

【００４１】次に、図１０の認識ロジックによる車両の
認識方法について説明する。例えば、車両の走行時に運
転席から見た自車両の前方の景色が図１１に示すように
見えたとする。モノクロカメラ１は、この図１１と同様
の風景を撮像する。モノクロカメラ１は、この撮像した
モノクロ画像に対応する画像信号を出力して信号処理装
置２に加える。尚、図中暗い部分には斜線を施し、且つ
暗い部分ほど斜線のピッチを細かくしてある。また、前
車両の下部は、影により暗く、また、タイヤは、黒いた
めに、他の部分に比べて一段と暗くなっており真っ黒に
塗りつぶしてある。

【００４２】画像処理装置２は、図１１の画像中の黒い
部分（灰色の部分を含む）を膨張させて黒い部分の内部
にある穴（白い部分）や近隣接の黒い領域を１つの領域
にまとめる（図１２）。黒の領域の膨張は、原画像に対
し図１３のような縦横３×３個のＡ〜Ｉまでの９個の画
素により形成した領域（マトリックス）において、Ｅ＝ＭＩＮ（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ）・・・(24) の処理を順次行い、明るい部分（領域）の収縮を行う。

【００４３】即ち、Ａ〜Ｉまでの９個の画素の中で中央
（真ん中）の画素Ｅに注目して、この画素Ｅの回りの画
素Ａ〜Ｄ、Ｆ〜Ｉの中にＥの画素の輝度値よりも小さい
（低い）輝度値の画素があれば、Ｅの画素もその一番小
さい画素の輝度値に合わせる。上式には画素Ｅ自身も含
まれるから、当該Ｅの画素の輝度値が一番小さいときに
はその輝度値は変わらない。そして、マトリックスの中
央に持ってくる画素を１個づつ動かして（走査して）そ
の中央の画素の輝度値を順次設定する。例えば、図１１
に示すモノクロ画像が、５１２×４４８個の画素で構成
されている場合これらの全ての画素について前記走査を
行う。これにより図１２に示すように黒い領域が全体的
に見て大きくなる。即ち、黒の領域が膨張する。図１４
に示すように黒い領域を膨張させた後、２値化を行い、
図１４に示すような白い領域と黒い領域との画像を得
る。

【００４４】次に、２値化した画像のノイズ除去を行
う。２値化した後の黒の領域を所定の半径ｒ1（例え
ば、５画素分の大きさの半径）の円で膨張した後、更に
当該円で縮小して元の大きさに戻す。尚、この処理を
「処理１」とする。黒の領域の膨張は、イメージ的に
は、黒の領域を形成する輪郭（外周）上に半径ｒ1の円
を転がし、当該円の描く軌跡を新たな黒の領域とする。
これにより前述したように、黒の領域内部の穴（明るい
部分）や近隣接の黒い領域を１つに纏めることができ
る。次に、この膨張した黒の領域を同じ半径ｒ1の円で
縮小させる。この縮小は、イメージ的には膨張した黒の
領域を形成する輪郭の内側に前記半径ｒ1の円を転がし
てその描く軌跡の内側を新たな黒の領域とする。これに
より黒の領域は、元の大きさとなる。

【００４５】ところで、前記処理１により黒の領域の内
部の穴や近隣接黒領域を１つに纏めた場合、希に１つに
は纏めてほしくない物体同士でも１つに纏められてしま
うためにこれらを元に戻す（分割する）必要がある。そ
こで、処理１の後の黒の領域を所定の半径ｒ2（例え
ば、３画素分の大きさの半径）の円で縮小し、次いで、
当該半径の円で再び膨張させて元の大きさに戻す。尚、
この処理を「処理２」という。この処理２もイメージ的
には前述した処理１の場合と同様である。

【００４６】次に、この処理２について図１５乃至図１
８により具体的に説明する。尚、図１５に示す２値化さ
れた画像は、ノイズ除去処理を説明するためのもので図
１４に示す２値化された画像とは異なる画像である。図
１５に示す画像において、４個の黒の領域２０〜２３
は、異なる物体であり纏められて欲しくないものであ
る。しかしながら、この黒の領域２０〜２３に前記処理
１を施した場合、図１６に示すように黒の領域２０と２
１、２２と２３が連結部２４、２５により連結されてし
まう。そこで、黒の領域２０〜２３を前述したように半
径ｒ2の円で縮小すると、図１７に示すように連結部２
４、２５が取り除かれ、黒の領域２０と２１、２２と２
３が切り離される。次に、この切り離された各黒の領域
２０から２３を前記半径ｒ2の円で再び膨張させると、
図１８に示すように黒の領域２０〜２３が切り離された
状態で元の大きさに戻る。

【００４７】図１９の画像は、図１４に示す２値化され
た画像２６〜３０に前述したノイズ除去処理を行った後
の黒の領域を示す。そして、図１９に示す画像の黒の領
域の車両らしさをチェックして、車両以外を除去する。
この車両らしさのチェックは、図２１に示す手順により
行われる。車両らしさのチェックは、最も効率の良い方
法により行う。先ず、除去後に残った黒の領域の重心位
置が設定範囲内にあるか否かを判定し（ステップＳ２
１）、設定範囲内にないときには当該黒の領域は車両で
はないと判定して、以後の判定作業を終了する。通常運
転席から見える前方車両は、図１９のように画面の略中
央或いは中央から僅かに下方付近に見える。従って、こ
の前方車両の下部を表す黒の領域の重心は、中央或いは
中央から僅かに下方の範囲にあることになる。従って、
図１９における黒の領域２６〜３０の中の黒の領域２
６、２７は、車両らしくないと判定され、黒の領域２８
〜３０は車両らしいと判定される。尚、設定範囲は、
坂、自車両のピッチング等を考慮し、画面中央より若干
上方から下側の部分としても良い。

【００４８】ステップＳ２１において黒の領域２８〜３
０の重心が設定範囲内にあると判定されると、当該黒の
領域の面積が設定範囲内にあるか否かを判定する（ステ
ップＳ２２）。即ち、黒の領域（面積）２８〜３０が先
行車両と自車両との通常の車間距離の場合を想定して設
定された面積に対して小さい場合には明らかに車ではな
いと判定する。ステップＳ２２において黒の領域２８〜
３０が車両らしいと判定されると、これらの黒の領域２
８〜３０の最上部の座標が設定値以下か否かを判定する
（ステップＳ２３）。例えば、図１７に示すように画面
の略中央から上方に略Ｖ字状をなす黒の領域２０の最上
部２０ａ、２０ｂの座標が画面の上方中央及び右上方に
位置しており、明らかに車両ではない。

【００４９】ステップＳ２３において車両らしいと判定
されると、次に、黒の領域の縦横の比が設定範囲内にあ
るか否かを判定する（ステップＳ２４）。車両の大きさ
は、縦横比がある程度の範囲内にあり、図１１に示すよ
うな通常の車両の場合には２値化され、ノイズ除去され
た後の黒の領域は、車両の下部を含むタイヤの部分であ
り、横長になる。勿論、車両によっては、縦横が同じ程
度、或いは縦長となることもある。例えば、黒い幌や覆
い等を着けた車両の場合には、縦長となることもある。
そこで、縦横の比を１：１程度の範囲に設定して、この
範囲内にあるときには車両と認定する。これにより図１
９の画面の黒の領域２８、２９が車両らしいと判定され
る（ステップＳ２５）。コンピュータ３は、このように
してステップＳ２１からステップＳ２４までの４項目に
より車両らしさをチェックして（ステップＳ２５）図２
０に示すように画面に先行車両３１、３２を表示する。
尚、路上にある障害物そのものを検出する場合について
も同様である。

【００５０】さて、白線候補検出点が、前方車両の認識
エリア内になった場合には、当該検出点は、キャンセル
し、未検出としてその後の処理を行う。このとき、キャ
ンセルの方法としては、（１）白線候補検出点が前方車
両エリア内になったとき、（２）白線サーチ領域が前方
車両エリアに掛かったときの２通りの方法がある。先
ず、（１）の白線候補検出点が前方車両エリア内になっ
たときの処理方法について図２２のフローチャートを参
照して説明する。

【００５１】コンピュータ３は、上述のようにして前方
車両を認識すると（ステップＳ３０）、この認識した前
方車両のエリア内にある白線６のサーチ領域Ａnの輝度
値を計測し（ステップＳ３１）、当該輝度値が閾値（前
式(1)、又は(2)）以上の輝度値であるか否を判別する
（ステップＳ３２）。コンピュータ３は、サーチ領域Ａ
nの輝度値が閾値以上であるときには、当該サーチ領域
Ａn内における白線候補点が前方車両のエリア内にある
か否かを判別し（ステップＳ３３）、前方車両のエリア
内に無いときには前記検出点を白線候補点と判別し、検
出時の処理を行う（ステップＳ３４）。また、コンピュ
ータ３は、ステップＳ３２において、サーチ領域Ａnの
輝度値が閾値に達しない場合、或いはステップＳ３３に
おいてサーチ領域Ａn内の白線候補点が前方車両のエリ
ア内にあるときには当該検出点を、夫々未検出として処
理（キャンセル）する（ステップＳ３５）。

【００５２】次に、（２）の白線サーチ領域が前方車両
エリアに掛かったときの処理法方について図２３のフロ
ーチャートを参照して説明する。コンピュータ３は、自
車両の前方に他の車両が走行していることを認識した後
（ステップＳ４０）、白線サーチ領域Ａnを設定し（ス
テップＳ４１）、当該サーチ領域Ａnが、前方車両のエ
リアに掛かるか否かを判別し（ステップＳ４２）、前方
車両のエリアに掛かっていないときには前述したような
通常の処理を行い（ステップＳ４３）、白線検出候補点
があるか否かを判別する（ステップＳ４４）。そして、
白線候補点があるときには、当該当該サーチ領域Ａnを
白線検出時のサーチ領域とする（ステップＳ４５）。ま
た、コンピュータ３は、ステップＳ４２においてサーチ
領域Ａnが前方車両エリアに掛かる場合、或いはステッ
プＳ４４において白線候補点が検出されないときには、
夫々白線未検出と判断してサーチ領域Ａnを未検出時の
サーチ領域として処理（キャンセル）する（ステップＳ
４６）。

【００５３】このようにして白線が前方車両により隠さ
れるときにはサーチ領域における検出点をキャンセルす
ることにより、サーチ領域自体が正規の白線位置からズ
レていくことによる、白線の誤検出を防止することがで
き、遠距離まで精度良く白線を認識することが可能とな
る。

【００５４】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、請
求項１では、撮像した車両前方の路面の画面上の所定位
置から所定長さを有するサーチ領域を、前記路面に道路
に沿って引かれている白線に沿って傾斜させながら順次
設定し、各サーチ領域内で輝度値を計測して前記路面と
前記白線とを判別して白線を検出し、且つ前記撮像した
画像から前方車両の有無を認識し、前記サーチ領域が前
方車両のエリア内にあるときには白線を未検出として処
理することにより、前方車両による白線の誤検出を防止
することができ、遠距離まで精度良く白線を認識するこ
とが可能となる。

【００５５】請求項２では、前方車両を認識したとき
に、サーチ領域の輝度値が所定値以下であり、且つ当該
サーチ領域内の白線候補点が前記前方車両のエリア内に
あるときに前記サーチ領域を白線未検出としてキャンセ
ルすることにより、前方車両による白線の誤検出を防止
することができる。請求項３では、前方車両を認識した
ときに、白線サーチ領域を設定し、当該サーチ領域が前
記前方車両のエリアに掛かるときに前記サーチ領域を白
線未検出としてキャンセルすることにより、前方車両に
よる白線の誤検出を防止することができる。

【００５６】請求項４では、路面と白線との判別は、前
記路面の輝度値よりも所定値だけ高い値を閾値とし、当
該閾値よりも高い輝度値の部分を白線と判別することに
より、白線と路面とを確実に判別することが可能とな
る。請求項５では、路面の輝度値は、車両直前の路面の
複数箇所の輝度値の平均値とすることにより、より正確
な路面の輝度値を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る白線検出方法を実施するための白
線検出装置のシステム構成のブロック図である。

【図２】図１のカメラにより運転席の前方を撮像した右
カーブの道路と左側の白線検出のサーチ領域を示す画面
である。

【図３】図１のカメラにより運転席の前方を撮像した左
カーブの道路と左側の白線検出のサーチ領域を示す画面
である。

【図４】図３の画面でサーチ領域を白線のカーブに応じ
て傾斜させて白線を検出する場合の説明図である。

【図５】図３の画面において白線検出のサーチ領域の設
定方法を示す説明図である。

【図６】図５において白線未検出の場合のサーチ領域の
設定方法を示す説明図である。

【図７】道路の左カーブが更にきつくなった場合の左側
の白線とサーチ領域との関係を示す画面である。

【図８】図７の画面において白線検出のサーチ領域の設
定方法を示す説明図である。

【図９】本発明に係る白線検出方法の手順を示すフロー
チャートである。

【図１０】自車両の前方を走行する車両を認識するロジ
ックを示すフローチャートである。

【図１１】図１のカメラにより運転席から見た前方の映
像を示す画面である。

【図１２】図１１の画面の黒い領域を膨張させた状態を
示す画面である。

【図１３】図１１の画面の黒い領域を膨張させる手段を
示す説明図である。

【図１４】図１１の画面を２値化した状態を示す画面で
ある。

【図１５】２値化した画面のノイズ除去処理を行うため
の画面である。

【図１６】図１５の画面の黒の領域を膨張させた状態を
示す画面である。

【図１７】図１６の画面の黒の領域を縮小させた状態を
示す画面である。

【図１８】図１７の画面の黒の領域を膨張させて元の大
きさにした状態を示す画面である。

【図１９】図１４の２値化した画像にノイズ除去処理を
行った後の画面である。

【図２０】図１９の画像から先行車両を表示した画面で
ある。

【図２１】ノイズを除去処理を行った後の図１９に示す
画像から車両らしさをチェックする手順を示すフローチ
ャートである。

【図２２】前方車両により白線が隠された場合の白線検
出処理方法の手順を示すフローチャートである。

【図２３】前方車両により白線が隠された場合の他の白
線検出処理方法の手順を示すフローチャートである。

【符号の説明】

１カメラ２画像処理装置３コンピュータ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】撮像した車両前方の路面の画面上の所定
位置から所定長さを有するサーチ領域を、前記路面に道
路に沿って引かれている白線に沿って傾斜させながら順
次設定し、各サーチ領域内で輝度値を計測して前記路面
と前記白線とを判別して白線を検出し、且つ前記撮像し
た画像から前方車両の有無を認識し、前記サーチ領域が
前方車両のエリア内にあるときには白線を未検出として
処理することを特徴とする白線検出方法。
【請求項２】前方車両を認識したときに、サーチ領域
の輝度値が所定値以下であり、且つ当該サーチ領域内の
白線候補点が前記前方車両のエリア内にあるときに前記
サーチ領域を白線未検出としてキャンセルすることを特
徴とする請求項１に記載の白線検出方法。
【請求項３】前記前方車両を認識したときに、前記白
線サーチ領域を設定し、当該サーチ領域が前記前方車両
のエリアに掛かるときに前記サーチ領域を白線未検出と
してキャンセルすることを特徴とする請求項１に記載の
白線検出方法。
【請求項４】前記路面と白線との判別は、前記路面の
輝度値よりも所定値だけ高い値を閾値とし、当該閾値よ
りも高い輝度値の部分を白線と判別することを特徴とす
る請求項１又は２に記載の白線検出方法。
【請求項５】前記路面の輝度値は、車両直前の路面の
複数箇所の輝度値の平均値であることを特徴とする請求
項１又は４に記載の白線検出方法。