JPH11175702A - 車両用ライン検出装置及び路上ライン検出方法並びにプログラムを記録した媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 車両用ライン検出装置において、走行環境あ
るいは撮影環境によらず取得した道路画像から白線等の
ラインを検出する。 【解決手段】 光学系１により露出量の異なる２つの画
像を単一のＣＣＤセンサ２４の異なる領域に投影し、画
像処理装置２８に供給する。画像処理装置２８では、露
出量の異なる２つの画像のいずれかを用いて白線を検出
する。例えば、車両がトンネルに進入する場合には、ト
ンネル内部の画像に対しては露出量の多い画像を採用
し、トンネル外部では露出量の少ない画像を用いて白線
を検出する。露出量の異なる２つの画像を用いること
で、ＣＣＤセンサ２４のダイナミックレンジが実質的に
拡大し、種々の走行環境に対応できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は車両用ライン検出装
置及び路上ライン検出方法並びにプログラムを記録した
媒体に関し、特に道路画像を処理して画像内のラインを
検出するものに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、道路画像を撮影し、得られた
道路画像から画像内のラインを検出することにより車両
の道路（ライン）に対する相対変位を検出する技術が開
発されている。

【０００３】例えば、特開平７−１４１５９２号公報に
は、得られた道路画像とアスファルト面から切り出した
テンプレートとの相関演算を行うことにより路上の白線
を検出する技術が開示されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】このようなテンプレー
トを用いた演算（テンプレートマッチング法）により、
多くの場合道路上のラインを検出することが可能となる
が、撮影環境、あるいは走行環境によっては道路画像か
らラインを検出することが困難となる場合もある。

【０００５】例えば、車両がトンネルに進入する際は、
トンネル内の明るさとトンネル外の明るさが著しく異な
るため、有限のダイナミックレンジを有するカメラ（例
えばＣＣＤカメラ等）では、明瞭な道路画像が得られな
い場合がある。

【０００６】また、道路画像内のライン（例えば白線）
は、常に一定の傾き（例えば４５°）を有しているとは
限らず、例えば車線変更時等には画像内におけるライン
の傾きが大きく変化することになり、画像内において一
定の傾きを有すると仮定してテンプレートマッチング法
を用いたのでは、ラインを検出することが困難となる問
題がある。

【０００７】さらに、雨天により道路上に水たまりが存
在する場合、太陽光等がこの水たまりで鏡面反射して道
路上のラインと同程度の明るさとなる場合もあり、この
ような場合には真のラインと水たまり部分を判別でき
ず、ラインを誤認識する可能性もある。

【０００８】本発明は、上記問題点に鑑みなされたもの
であり、その目的は、種々の撮影環境下あるいは走行環
境下においても、道路上のラインを確実に検出すること
ができる車両用ライン検出装置及び路上ライン検出方法
並びにプログラムを記録した媒体を提供することにあ
る。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、第１の発明は、２次元ＣＣＤセンサと、前記２次元
ＣＣＤセンサの第１領域に第１露出量で道路画像を投影
するとともに、前記２次元ＣＣＤセンサの第２領域に第
２露出量で前記道路画像を投影する光学系と、前記２次
元ＣＣＤセンサの第１領域から出力された第１画像及び
前記２次元ＣＣＤセンサの第２領域から出力された第２
画像に基づいて前記道路画像内のラインを検出する検出
手段とを有し、前記第１領域と前記第２領域、及び前記
第１露出量と前記第２露出量は互いに異なることを特徴
とする。

【００１０】また、第２の発明は、第１の発明におい
て、前記ライン検出手段は、前記第１画像内及び前記第
２画像内の対応する位置にライン検出用のサーチウィン
ドウを設定する設定手段と、互いに対応するサーチウィ
ンドウの中で、いずれかのサーチウィンドウ内の処理結
果を選択する選択手段とを有することを特徴とする。

【００１１】また、第３の発明は、道路画像と予め用意
された輝度テンプレートとの積和演算を実行することに
より道路画像内のラインを検出する車両用ライン検出装
置であって、道路を撮影する撮影手段と、ライン部分に
対応する高輝度領域と道路部分に対応する低輝度領域の
境界の所定範囲に、高輝度部分の第１の重み付けと低輝
度部分の第２の重み付けに比べて十分その絶対値が小さ
い第３の重み付けを有する輝度テンプレートを記憶する
記憶手段と、前記撮影手段で得られた道路画像と前記記
憶手段に記憶された輝度テンプレートとの積和演算を行
う演算手段とを有することを特徴とする。

【００１２】また、第４の発明は、第３の発明におい
て、前記第３の重み付けの値は、複数存在することを特
徴とする。

【００１３】また、第５の発明は、道路の水平偏光画像
を撮影する第１撮影手段と、前記道路の垂直偏光画像を
撮影する第２撮影手段と、前記垂直偏光画像と前記水平
偏光画像の差分を演算して差分画像を得る演算手段と、
道路画像の画像と前記差分画像に基づいて前記道路画像
内のラインを検出する検出手段とを有することを特徴と
する。

【００１４】また、第６の発明は、第５の発明におい
て、前記道路の画像は、前記水平偏光画像または前記垂
直偏光画像または前記水平偏光画像と前記垂直画像の混
合画像のいずれかであり、前記検出手段は、前記道路の
画像と前記差分画像との差分演算により前記ラインを検
出することを特徴とする。

【００１５】また、第７の発明は、第６の発明におい
て、前記検出手段は、入射角に応じた係数で前記差分画
像を補正して前記ラインを検出することを特徴とする。

【００１６】また、第８の発明は、路上のラインを検出
する方法であって、単一ＣＣＤの異なる領域に露出量の
異なる同一道路画像を投影するステップと、前記露出量
の異なる同一道路画像の対応する領域のいずれかを用い
てラインを検出するステップとを有することを特徴とす
る。

【００１７】また、第９の発明は、道路画像と予め用意
された輝度テンプレートとの積和演算を実行することに
より道路画像内のラインを検出する路上ライン検出方法
であって、ライン部分に対応する高輝度部分と道路部分
に対応する低輝度部分の境界の所定範囲に、高輝度部分
の重み付けと低輝度部分の重み付けに比べて十分その絶
対値が小さい重み付けを有する輝度テンプレートを用い
て前記積和演算を実行するステップを有することを特徴
とする。

【００１８】また、第１０の発明は、路上のラインを検
出する方法であって、同一道路の水平偏光画像と垂直偏
光画像を取得するステップと、前記垂直偏光画像と前記
水平偏光画像との差分を演算するステップと、前記同一
道路の画像と前記差分に基づいてラインを検出するステ
ップとを有することを特徴とする。

【００１９】また、第１１の発明は、路上のラインを検
出するためのプログラムを記録した媒体であって、該プ
ログラムはコンピュータに対して、単一ＣＣＤの異なる
領域に異なる露出量で投影された同一道路画像の対応す
る領域からそれぞれラインを検出させ、検出されたライ
ンのいずれか一方を選択させることを特徴とする。

【００２０】また、第１２の発明は、路上のラインを検
出するためのプログラムを記録した媒体であって、該プ
ログラムはコンピュータに対して、入力した道路画像
と、ライン部分に対応する高輝度部分と道路部分に対応
する低輝度部分の境界の所定範囲に高輝度部分の重み付
けと低輝度部分の重み付けに比べて十分その絶対値が小
さい重み付けを有する輝度テンプレートとの積和を演算
させ、前記積和計算の結果に基づいてラインを検出させ
ることを特徴とする。

【００２１】また、第１３の発明は、路上のラインを検
出するためのプログラムを記録した媒体であって、該プ
ログラムはコンピュータに対して、同一道路の垂直偏光
画像と水平偏光画像の差分を演算させ、前記同一道路の
画像と前記差分に基づいてラインを検出させることを特
徴とする。

【００２２】

【発明の実施の形態】以下、図面に基づき本発明の実施
形態について、ラインとして白線を検出する場合を例に
とり説明する。

【００２３】＜第１実施形態＞図１には、本実施形態の
構成ブロック図が示されている。なお、本実施形態は、
例えば車両がトンネルに進入する場合のように、画像内
で明るさの変動が大きく、従って通常のＣＣＤカメラの
ダイナミックレンジでは白線画像を明瞭に撮影すること
ができないような状況下で有効なものである。

【００２４】図において、光学系１は、単一のＣＣＤセ
ンサ２４の異なる領域に互いに露出量の異なる同一道路
画像を投影するためのものである。具体的には、光学系
１は、レンズ（Ｌ1）１０、レンズ（Ｌ2）１８と、レン
ズ（Ｌ2）１８の前に配置され、明るさを所定量減じる
減光フィルタ１６と、レンズ（Ｌ1）１０からの光を反
射するミラー（Ｍ1）１２と、ミラー（Ｍ2）１４と、減
光フィルタ１６と、レンズ（Ｌ2）１８を通った光を反
射するミラー（Ｍ3）２０と、ミラー（Ｍ4）２２を含ん
で構成されており、道路からの光は減光フィルタ１６を
有しない光路と減光フィルタ１６を有する光路の２つの
光路を通ってＣＣＤセンサ２４に入射する。

【００２５】ＣＣＤセンサ２４は、複数のＣＣＤ素子を
２次元上に配置して構成される２次元ＣＣＤセンサであ
り、光学系１から投影された互いに露出量の異なる２つ
の画像（第１画像及び第２画像と称する）を電気信号に
変換してアンプ２６に出力する。

【００２６】アンプ２６は、ＣＣＤセンサ２４からの第
１画像信号及び第２画像信号を増幅し、画像処理装置２
８に出力する。

【００２７】画像処理装置２８は、Ａ／Ｄ変換器２８
ａ、フレームメモリ２８ｂ及び画像認識処理部２８ｃを
有しており、Ａ／Ｄ変換器２８ａでデジタル信号に変換
された第１画像信号及び第２画像信号はフレームメモリ
２８ｂに格納される。フレームメモリ２８ｂに格納され
た第１画像信号及び第２画像信号は、更に画像認識処理
部２８ｃに供給される。

【００２８】画像認識処理部２８ｃは、具体的にはマイ
クロコンピュータで構成され、第１画像信号及び第２画
像信号を処理して画像内の白線を検出し、検出結果を表
示部３０に表示するとともに、車両制御部３２に供給す
る。

【００２９】表示部３０は、ＣＲＴや液晶等で構成さ
れ、検出した白線を運転者が視認しやすい形態で表示
し、車両制御部３２は、検出された白線に基づき車両の
白線に対する横変位を算出し、車両の操舵角等を制御す
る。

【００３０】なお、露出量を制御するための減光フィル
タ１６としては、例えば入射した光を１／１０³に低減
するフィルタを用いることができ、これによりＣＣＤセ
ンサ２４の通常のダイナミックレンジである１０³を１
０⁶まで拡大することができる。従って、減光フィルタ
１６により減光されない（露出量の多い）ＣＣＤセンサ
２４の領域において、１０⁵ｃｄ／ｍ²で飽和するように
設定した場合、ＣＣＤセンサ２４全体の検出レンジとし
ては、１０^-1〜１０⁵ｃｄ／ｍ²となる。トンネル内の明
るさは１０⁰ｃｄ／ｍ²、屋外の日向の明るさは１０⁴ｃ
ｄ／ｍ²であるので、明瞭な画像を得るのに十分な値と
なる。

【００３１】図２には、図１の構成によりＣＣＤセンサ
２４に投影される露出量の異なる２つの画像、すなわち
第１画像１００ａと第２画像１００ｂが模式的に示され
ている。第１画像１００ａは、減光フィルタ１６により
減光されない画像であり、露出量の多い画像である。こ
れに対し、第２画像１００ｂは、減光フィルタ１６によ
り減光された画像であり、露出量の少ない画像である。
図において、「明」、「暗」は、それぞれ露出量の大小
を示している。

【００３２】このように、２つの画像１００ａ、１００
ｂは互いに露出量が異なるため、例えば車両が晴天時の
道路を走行している場合、第１画像１００ａは露出オー
バ気味で飽和状態となる一方、第２画像１００ｂはほぼ
適度の露出量となり、第１画像１００ａの画像からは白
線を検出することは困難である一方、第２画像１００ｂ
からは白線を検出することが容易となる。また、曇天時
やトンネル内等においては、第１画像１００ａは適正な
露出量となるのに対し、第２画像１００ｂは露出アンダ
気味となり、第１画像１００ａからは白線を検出するこ
とができるが、第２画像１００ｂからは、白線を検出す
ることが困難となる。

【００３３】また、車両がトンネルに進入する場合を想
定すると、第１画像１００ａ、あるいは第２画像１００
ｂの画像上部領域はトンネル内画像のため画像下部領域
に比べて暗くなる。しかしながら、第１画像１００ａで
は、減光フィルタ１６により減光されていないため、画
像上部のトンネル画像でも、白線を検出するだけの十分
な露出量が確保されている。その一方、第２画像１００
ｂでは、減光フィルタ１６により減光されているため、
画像上部のトンネル画像は、露出不足のため白線を検出
することができない。

【００３４】一方、第１画像１００ａ及び第２画像１０
０ｂの画像下部領域は、トンネル外のため通常の明るさ
であり、従って第１画像１００ａでは露出オーバ気味と
なるため白線を検出することが困難である一方、第２画
像１００ｂの下部では、減光フィルタ１６により減光さ
れているため、適正な露出量となり白線を検出すること
が可能となる。

【００３５】このように、画像内に明るさの変化が生じ
ている種々の環境下においても、第１画像１００ａと第
２画像１００ｂを選択的に用いることで、白線を検出す
ることができる。画像認識処理部２８ｃは、以上述べた
原理に基づいて白線を検出する。

【００３６】図３には、具体的に白線を検出する場合の
処理が模式的に示されている。画像認識処理部２８ｃ
は、白線を検出する際に、第１画像１００ａ及び第２画
像１００ｂにそれぞれサーチウィンドウを設定する。こ
のサーチウィンドウは、そのウィンドウ内で予め用意さ
れた白線テンプレートと画像とのマッチングを行うため
のウィンドウであり、テンプレートをサーチウィンドウ
内で順次移動させつつ相関演算を行うものである。

【００３７】図において、第１画像１００ａにはサーチ
ウィンドウ２００ａ、２００ｂ、３００ａ、３００ｂが
設定され、第２画像１００ｂの第１画像１００ａに対応
する領域にはサーチウィンドウ２０２ａ、２０２ｂ、３
０２ａ、３０２ｂがそれぞれ設定される。対応するサー
チウィンドウの組は、それぞれサーチウィンドウ２００
ａと２０２ａ、２００ｂと２０２ｂ、３００ａと３０２
ａ、３００ｂと３０２ｂである。画像認識処理部２８ｃ
は、このように第１画像１００ａ及び第２画像１００ｂ
に複数のサーチウィンドウを設定して、それぞれのサー
チウィンドウ内でパターンマッチング（相関演算）を行
い、白線を検出する。そして、各サーチウィンドウ内の
検出結果を比較し、対応するサーチウィンドウ内の検出
結果のうち、いずれか一方を選択して検出結果として出
力する。具体的には、パターンマッチング法により、高
精度に白線を検出できた処理結果を選択して出力する。

【００３８】例えば、車両が上述したようにトンネル内
に進入する場合を想定すると、第１画像１００ａ内のト
ンネル内画像に設定されたサーチウィンドウ２００ａ、
３００ａでは白線を検出することができる一方、第２画
像１００ｂの対応するサーチウィンドウであるサーチウ
ィンドウ２０２ａ、３０２ａでは露出量が不足している
ため白線を検出することができない。従って、画像認識
処理部２８ｃは、サーチウィンドウ２００ａとサーチウ
ィンドウ２０２ａでの処理結果を比較し、サーチウィン
ドウ２００ａでの処理結果を採用して白線検出結果を出
力する。同様にして、サーチウィンドウ３００ａとサー
チウィンドウ３０２ａの処理結果を比較し、サーチウィ
ンドウ３００ａの処理結果を選択して出力する。

【００３９】また、トンネル外領域に位置するサーチウ
ィンドウ２００ｂ、３００ｂ、２０２ｂ、３０２ｂに関
しては、第１画像１００ａ内のサーチウィンドウ２００
ｂ、３００ｂでは露出オーバ気味であるため白線を検出
することが困難である一方、第２画像１００ｂ内のサー
チウィンドウ２０２ｂ、３０２ｂでは減光フィルタ１６
により減光されているため適正な露出量で白線を検出す
ることができる。従って、画像認識処理部２８ｃは、サ
ーチウィンドウ２００ｂと２０２ｂの処理結果を比較し
て、サーチウィンドウ２０２ｂからの処理結果を選択し
て出力する。また、サーチウィンドウ３００ｂと３０２
ｂを比較し、サーチウィンドウ３０２ｂからの処理結果
を選択して出力する。

【００４０】このように、第１画像１００ａ、第２画像
１００ｂのそれぞれに複数のサーチウィンドウを設け、
対応するサーチウィンドウのうちいずれか一方を選択し
て出力することにより、１つの画像内で輝度が急激に変
化する状況下においても白線を確実に検出することがで
きる。

【００４１】なお、本実施形態では、説明の都合上サー
チウィンドウを１つの画像内で４個設定した場合につい
て示したが、サーチウィンドウの数は任意に設定するこ
とができる。

【００４２】＜第２実施形態＞図４には、本実施形態の
構成ブロック図が示されている。本実施形態は、画像内
の白線の傾きが期待される値（例えば４５°）から逸脱
している場合に特に有効なものである。

【００４３】ＣＣＤセンサ２４は、道路画像を撮影する
撮影手段として機能し、得られた道路画像をアンプ２６
に出力する。

【００４４】アンプ２６は、入力した画像信号を増幅
し、画像処理装置２８に出力する。画像処理装置２８
は、Ａ／Ｄ変換器２８ａ、フレームメモリ２８ｂ、画像
認識処理部２８ｃを有している。

【００４５】Ａ／Ｄ変換器２８ａは、アンプ２６から供
給された画像信号をデジタル信号に変換して、フレーム
メモリ２８ｂに格納する。

【００４６】フレームメモリ２８ｂは、格納した画像信
号を適宜画像認識処理部２８ｃに供給する。

【００４７】画像認識処理部２８ｃは、マイクロコンピ
ュータで構成され、後述するようにフレームメモリ２８
ｂから読み出した画像信号と予め用意されたテンプレー
トとのマッチング演算を行い、白線を検出して表示部３
０あるいは車両制御部３２に出力する。

【００４８】表示部３０及び車両制御部３２は、上述し
た第１実施形態と同様に、検出した白線を表示するとと
もに、車両の白線に対する相対変位を検出して車両の操
舵角等を制御する。

【００４９】図５には、本実施形態におけるテンプレー
トマッチング法の処理が模式的に示されている。ＣＣＤ
センサ２４にて得られた画像内に白線検出用のサーチウ
ィンドウ４００を設定する。そして、このサーチウィン
ドウ４００内で予め用意したテンプレート５００を順次
移動させつつ所定の演算を行う。ここで、所定の演算と
は、テンプレート５００が輝度を数値化した輝度テンプ
レートである場合、得られた画像の輝度と輝度テンプレ
ート５００との積和演算を意味する。この積和演算は、
画像の輝度パターンと輝度テンプレートの輝度パターン
との相関を示すことになり、積和演算の値、すなわち積
和値が大きいほど、両者の相関が高いことになる。従っ
て、積和演算を行い、その積和値が所定のしきい値より
大きい場合には、その位置に白線が存在することを検出
できる。

【００５０】図６には、従来用いられていた輝度テンプ
レート５００の一例が示されている。車両の通常走行状
態では、画像内の白線は約４５°の角度で出現すること
に鑑み、４５°の境界線を境にして上部を輝度値１
（白）とし、下部を輝度値−１（黒）としている。すな
わち、４５°の境界を境にして輝度値１の領域５００ａ
と輝度値−１の領域５００ｂの２つの領域から輝度テン
プレート５００が構成されている。このような輝度テン
プレート５００により、左白線の右側エッジを検出する
ことができる。

【００５１】しかしながら、画像内の白線の傾きが４５
°から逸脱している場合、図６に示したような従来の輝
度テンプレート５００を用いた場合その積和値が小さく
なり、４５°付近にコントラストを有する白線以外の物
体が他に存在する場合には、この物体との積和演算値が
白線との積和演算値より結果的に大きくなる場合があ
り、その物体を白線と誤認識してしまうおそれがある。

【００５２】そこで、本実施形態においては、このよう
に輝度値１と−１を有する２つの領域５００ａ、５００
ｂからなる輝度テンプレートを用いるのではなく、高輝
度部分の第１の重み付け（図６では白線部分の重み１）
と低輝度部分の第２の重み付け（図６ではアスファルト
部分の重み−１）に比べて十分その絶対値が小さい第３
の重み付けを所定範囲に有する輝度テンプレートを用い
て道路画像とのテンプレートマッチングを行っている。

【００５３】図７には、本実施形態における輝度テンプ
レートの一例が示されている。図６の輝度テンプレート
と異なる点は、重み付け１の領域５００ａと重み付け−
１の領域５００ｂの境界に、重み付け０の領域５００ｃ
及び５００ｄを有する点にある。これらの領域５００
ｃ、５００ｄは、重み付け１の領域５００ａと重み付け
−１の領域５００ｂの境界の所定範囲に設けられる。具
体的には、図に示されるように、４５°の境界線に対し
所定角度だけ増減させた領域に設定されており、所定角
度としては、例えば角度αを６３°とすることができ
る。

【００５４】以下、図６及び図７の輝度テンプレートを
用いた場合の積和演算の相違について説明する。

【００５５】図８には、ＣＣＤセンサ２４で得られた道
路画像の一例が模式的に示されている。（Ａ）は傾きが
６３°の白線画像であり、（Ｂ）は傾き４５°の白線以
外の物体画像である。（Ａ）において、白線部分の輝度
は２４５、アスファルト部分の輝度は１０と数値化さ
れ、コントラストが大きいことを示している。また、
（Ｂ）では、物体の明るい部分が２３０、暗い部分が２
５と数値化されており、白線画像に比べてコントラスト
が低くなっている。このような２つの画像が同一道路画
像内に存在する場合、白線を正しく認識するためにはテ
ンプレートマッチングによる積和演算では（Ａ）に示さ
れた積和演算値の方が（Ｂ）に示された積和演算値より
も大きくなる必要がある。仮に、（Ｂ）に示された画像
の積和演算値の方が（Ａ）に示された白線画像の積和演
算値よりも大きくなる場合、（Ｂ）に示された物体像を
白線と誤認識する、あるいは（Ａ）に示された白線像を
非白線と誤認識してしまうことになる。

【００５６】いま、図８に示された画像を所定数の領
域、例えば１６領域に分割し、全画像の面積を１に規格
化として図６及び図７に示された輝度テンプレートとの
積和演算を行うと以下のようになる。すなわち、（Ａ）
に示された画像と図６に示された従来の輝度テンプレー
トとの積和演算値Ｓ１は、

【数１】 Ｓ１＝２４５×７／１６＋１０×１／１６＋（−２４５）× １／１６＋（−１０）×７／１６＝８８．１２５ ・・・（１） また、（Ｂ）に示された画像と従来の輝度テンプレート
との積和演算値Ｓ２は、

【数２】 Ｓ２＝２３０×８／１６＋（−２５）×８／１６＝１０２．５ ・・・（２） となる。従って、Ｓ１＜Ｓ２となるので、図６に示され
た従来の輝度テンプレート５００を用いた場合には、
（Ｂ）に示された物体画像を白線画像と誤認識してしま
うことになる。

【００５７】一方、（Ａ）に示された画像と図７に示さ
れる本実施形態の輝度テンプレートとの積和演算値Ｓ
１’は

【数３】 Ｓ１’＝２４５×６／１６＋０×２／１６＋０×２／１６＋（−１０） ×６／１６＝８８．１２５ ・・・（３） また、（Ｂ）に示された画像と図７に示された本実施形
態の輝度テンプレートとの積和演算値Ｓ２’は

【数４】 Ｓ２’＝２３０×６／１６＋０×２／１６＋０×２／１６＋０×２／１６＋ （−２５）×６／１６＝７６．８７５ ・・・（４） となる。従ってＳ１’＞Ｓ２’となるので、本実施形態
の輝度テンプレートを用いた積和演算においては、
（Ｂ）に示された物体画像を白線と誤認識することはな
く、（Ａ）に示された傾き６３°の白線画像を白線と正
しく認識することができる。これは、４５°近傍に重み
付け０の領域を設定することで、４５°から白線の傾き
が若干変化してもそれが積和演算に大きな影響を与えな
いようにしたことによるものである。すなわち、重み付
け０の領域は、積和演算にとって不感帯として機能する
ことになる。

【００５８】なお、上述においては左白線の右エッジを
検出する場合について特に示したが、左白線の左エッ
ジ、あるいは右白線の左エッジあるいは右エッジを検出
する場合にも、同様に第３の重み付けを有する輝度テン
プレートを用いて検出することができる。

【００５９】また、輝度テンプレートを工夫すること
で、左白線あるいは右白線の両エッジを同時に検出する
ことも可能である。図９には、左白線の左右エッジを同
時に検出する場合の輝度テンプレート５００の一例が示
されている。白線部分が重み付け１の領域５００ｇで、
アスファルト部分が重み付け−１の領域５００ｅと領域
５００ｉであり、白線部分とアスファルト部分の境界に
重み付け０の領域５００ｆと５００ｈが設けられてい
る。領域５００ｅ〜領域５００ｇで左白線の左エッジを
検出し、領域５００ｇ〜領域５００ｉで左白線の右エッ
ジを検出する。

【００６０】このように、重み付け０の領域を白線部分
（高輝度部分）とアスファルト部分（低輝度部分）の境
界に設けることで、多少の白線幅の変動及び傾きの変動
に影響されずに白線の両エッジを検出することが可能と
なる。

【００６１】なお、高輝度部分と低輝度部分の領域に設
定される第３の重み付けの値を複数設定することも可能
である。

【００６２】図１０には、第３の重み付けを複数（図に
おいては４つ）設定する場合の一例が示されている。重
み付け１の領域５００ａと重み付け−１の５００ｂの他
に、その境界の所定範囲に重み付け０．２５の領域５０
０ｊ、重み付け−０．７５の領域５００ｋ、重み付け
０．７５の領域５００ｍ、重み付け−０．２５の領域５
００ｎが設けられている。

【００６３】このように、第３の重み付けを複数個設定
することで、白線の特定方向の傾きを優先的に検出する
ことができる。図１０においては、特に傾きが大きくな
るような白線を優先的に検出できる輝度テンプレートで
あり、具体的な車両の走行状態としては、ある車線から
隣接車線に車線変更する場合の白線を検出するのに好適
である。以下、具体的な積和演算について説明する。

【００６４】図１１には、種々の傾きを有する白線画像
が模式的に示されている。（Ａ）は傾きが６３°の場合
の白線画像であり、白線部分の輝度値は２４５、アスフ
ァルト部分の輝度値は１０である。（Ｂ）は傾きが２７
°の場合の白線画像であり、（Ｃ）は傾きが４５°の場
合の白線画像である。通常は（Ｃ）に示されるように傾
きが４５°の白線画像が得られるが、車両が車線変更を
行う場合、その方向の白線は（Ａ）に示されるようにそ
の傾きが大きくなる。一方、反対側の車線は、（Ｂ）に
示されるようにその傾きが小さくなる。図１０に示され
た輝度テンプレート５００の目的は、車線変更を行う側
の白線、すなわち（Ａ）に示された傾きが４５°より大
きい白線画像を他の白線画像に比べて優先的に検出する
ことにある。

【００６５】図１１（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）それぞれに
対して、図１０に示された輝度テンプレートを用いて積
和演算を行うと、以下のようになる。すなわち、（Ａ）
と輝度テンプレート５００との積和演算値Ｓ３’は、

【数５】 Ｓ３’＝２４５×｛１×６／１６＋０．７５×１／１６＋（−０．２５）× １／１６｝＋１０×｛−１×６／１６＋（−０．７５）×１／１６ ＋０．２５×１／１６｝＝９５．４６８７５ ・・・（５） また、（Ｂ）の画像と輝度テンプレート５００との積和
演算値Ｓ４’は

【数６】 Ｓ４’＝２４５×｛１×６／１６＋０．２５×１／１６＋（−０．７５）× １／１６｝＋１０×｛−１×６／１６＋（−０．２５）×１／１６ ＋０．７５×１／１６｝＝８０．７８１２５ ・・・（６） また、（Ｃ）の画像と輝度テンプレート５００との積和
演算値Ｓ５’は

【数７】 Ｓ５’＝２４５×｛１×６／１６＋０．２５×１／１６＋０．７５ ×１／１６｝＋１０×｛（−１）×６／１６＋（−０．２５） ×１／１６＋（−０．７５）×１／１６｝＝１０２．８１２５ ・・・（７） 従って、Ｓ３’＞Ｓ４’となるので、（Ｂ）に示された
画像よりも（Ａ）に示された画像の方がより白線として
検出されやすくなる。

【００６６】一方、図６に示された従来の輝度テンプレ
ートを用いた場合には、（Ａ）〜（Ｃ）に示された画像
との積和演算値Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５はそれぞれ以下のよう
になる。

【００６７】

【数８】 Ｓ３＝２４５×１×６／１６＋１０×（−１）×６／１６＝８８．１２５ ・・・（８）

【数９】 Ｓ４＝２４５×１×６／１６＋１０×（−１）×６／１６＝８８．１２５ ・・・（９）

【数１０】 Ｓ５＝２４５×１×６／１６＋１０×（−１）×６／１６＝８８．１２５ ・・・（１０） すなわち、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５はいずれも同一の値とな
り、白線の傾きが４５°より大きい（Ａ）に示される画
像を（Ｂ）に示される画像よりも優先的に白線として検
出することが不可能であることがわかる。このことか
ら、図１０に示される輝度テンプレートの有効性が明ら
かであろう。

【００６８】以上、本実施形態について説明したが、本
実施形態における第３の重み付けの値は必ずしも０（図
７の場合）や０．２５、−０．７５等（図１０の場合）
に限定されることなく、第１の重み付けである１及び第
２の重み付けである−１に比べてその絶対値が十分小さ
い値であれば任意の値を用いることが可能である。ま
た、第１の重み付けの値及び第２の重み付けの値も、
１、−１に限定されることなく、任意の値を用いること
が可能である。

【００６９】また、第３の重み付けを有する所定範囲
は、適宜決定することが可能であるが、例えば次のよう
に決定することも可能である。すなわち、画像の横方向
をＸ、縦方向をＹ、ＣＣＤセンサ２４から左白線及び右
白線までの車軸に垂直な方向の距離をそれぞれＢＬとＢ
Ｒ、ＣＣＤセンサ２４の路面からの高さをＨ、ＣＣＤセ
ンサ２４上の１ピクセルの縦横の大きさをそれぞれｐｄ
ｖとｐｄｈ、車両の白線に対するヨー角をｙａｗ、光軸
の路面に対する角度をｔｈとした場合、画像上の左白線
の傾きＰＬ及び右白線の傾きＰＲは、

【数１１】 ＰＬ＝（ＢＬ×ｃｏｓ（ｔｈ）／（−Ｈ）＋ｙａｗ×ｓｉｎ（ｔｈ））／ ｐｄｈ×ｐｄｖ ・・・（１１）

【数１２】 ＰＲ＝（ＢＲ×ｃｏｓ（ｔｈ）／（−Ｈ）＋ｙａｗ×ｓｉｎ（ｔｈ））／ ｐｄｈ×ｐｄｖ ・・・（１２） となる。ここで、ＣＤＤの高さＨ、１ピクセルの大きさ
ｐｄｈ、ｐｄｖは既知で一定の値であるので、ＢＬ、Ｂ
Ｒ、ｔｈ、ｙａｗを予想範囲内に変化させた場合のＰ
Ｌ、ＰＲの最大値及び最小値から所定範囲の角度αを算
出すればよい。

【００７０】＜第３実施形態＞図１２には、本実施形態
の構成ブロック図が示されている。本実施形態は、特に
路面に水たまりが存在して白線以外の高輝度部分が出現
する場合に有効なものである。

【００７１】本実施形態においては、撮影手段は垂直偏
光用と水平偏光用の２系統を有している。垂直偏光フィ
ルタ３４は、入射光のうち垂直偏光成分のみを透過させ
るもので、透過した垂直偏光の光を垂直偏光用ＣＣＤセ
ンサ２４ａに投影する。

【００７２】水平偏光用フィルタは、入射光のうち、水
平偏光のみを透過する物で、透過した水平偏光の光を水
平偏光用ＣＣＤセンサ２４ｂに投影する。

【００７３】垂直偏光用ＣＣＤセンサ２４ａ及び水平偏
光用ＣＣＤセンサ２４ｂは、それぞれ入射した光を電気
信号に変換し、同期出力アンプ２６ａ，２６ｂに出力す
る。

【００７４】同期出力アンプ２６ａ，２６ｂは、入力し
た電気信号を増幅し、それぞれ画像処理装置２８に出力
する。

【００７５】画像処理装置２８は、垂直偏光用及び水平
偏光用それぞれのＡ／Ｄ変換器２８ａ，２８ｄ、フレー
ムメモリ２８ｂ，２８ｅ、さらには画像認識処理部２８
ｃを有しており、入力した画像信号をデジタル信号に変
換し、フレームメモリ２８ｂ，２８ｅに格納する。

【００７６】画像認識処理部２８ｃは、マイクロコンピ
ュータで構成され、フレームメモリ２８ｂ、２８ｅに格
納された画像データを適宜読み出し、後述する水たまり
による鏡面反射成分を除去して水たまり以外の路面によ
る散乱光画像のみを抽出し、この散乱光画像から画像内
の白線を検出する。検出した白線は表示部３０に供給す
るとともに、車両制御部３２に供給する。表示部３０及
び車両制御部３２は、上述した第１及び第２実施形態と
同様に、検出した白線をＣＲＴや液晶等に表示し、また
車両の白線に対する相対変位を検出して車両の操舵角等
を制御する。

【００７７】本実施形態においては、上述した通り、画
像認識処理部２８ｃにおいて入力した画像に含まれる鏡
面反射成分を除去し、散乱光成分のみの画像を得て白線
を検出する点に特徴がある。

【００７８】従来より、道路の水たまり等により太陽光
が鏡面反射し、この水たまり部分を道路の白線と誤認識
することを防止すべく、水たまり等による鏡面反射成分
を除去する方法が提案されている。例えば、特開平７−
１２８０５９号公報には、鏡面反射の水平偏光成分がブ
リュースター角でほぼ０となることに着目し、水平偏光
画像から白線を検出する技術が示されている。この技術
によれば、ブリュースター角近傍の鏡面反射成分は０と
なるため散乱光成分のみを抽出でき、白線を検出するこ
とが可能となるが、入射角がブリュースター角より大き
い場合（特に車両の前部にカメラを設置して前方画像を
撮影する場合）には、水平偏光成分が０から徐々に増大
するため水平偏光画像にも鏡面反射成分が含まれること
となり、このため散乱光画像である白線のみを検出する
ことが困難となる問題が生ずる。

【００７９】そこで、本実施形態においては、このよう
に水平偏光画像のみを用いた場合の問題点を解決すべ
く、垂直偏光成分及び水平偏光成分を巧みに用いて入射
角によらずに鏡面反射成分を除去して白線を確実に検出
するものである。

【００８０】図１３には、鏡面反射の場合（水たまり）
の入射角に対する反射率の関係が示されている。図にお
いて、横軸は入射角（ｄｅｇ）、すなわち反射面の法線
に対する角度であり、縦軸は反射率である。また、曲線
ａは垂直偏光成分、曲線ｂは水平偏光成分、曲線ｃは垂
直偏光成分と水平偏光成分の混合光の平均（すなわち
（ａ＋ｂ）／２）、曲線ｄは垂直偏光成分ａと水平偏光
成分ｂの差分（偏光差分）をそれぞれ示している。入射
角がブリュースター角の場合には、図に示すように水平
偏光成分が０となる。一方、入射角がブリュースター角
より大きくなると垂直偏光成分と同様に水平偏光成分も
徐々に増大していく。曲線ｄで示される偏光差分は、入
射角８０°近傍までは徐々に増大し、８０°以上となる
と徐々に減少していく特性を示す。

【００８１】ここで、散乱光の場合には、垂直偏光成分
と水平偏光成分がほぼ等量含まれているため、垂直偏光
成分と水平偏光成分の差分である偏光差分は入射角によ
らずほぼ０となる。従って、偏光差分値を検出すること
で、入射光が散乱光かあるいは鏡面反射光かを識別する
ことが可能となる。画像認識処理部２８ｃは、以上のよ
うな原理に基づいて鏡面反射光を特定し、道路画像から
鏡面反射成分のみを除去することで水たまりによる擬似
白線像を除去する。

【００８２】図１４には、画像認識処理部２８ｃにおけ
る具体的な演算処理が示されている。まず、画像認識処
理部２８ｃは、垂直偏光画像Ａを取得する（Ｓ１０
１）。次に、水平偏光画像Ｂを取得し（Ｓ１０２）、両
画像の差分を演算して差分画像Ｄ＝｜Ａ−Ｂ｜を算出す
る（Ｓ１０３）。この差分画像は、上述したように鏡面
反射成分を反映したものである。

【００８３】ただし、例えばこの差分画像を水平偏光画
像Ｂから差し引くことにより散乱光成分のみを取り出す
場合、水平偏光画像自体にもその入射角に応じた鏡面反
射成分が含まれている（図１３参照）。従って、入射角
に応じた補正係数として入射角θにおける偏光差分をそ
の入射角θにおける水平偏光成分反射率で割った値を係
数Ｉとし、このＩを差分Ｄに乗じることによりその入射
角θにおける鏡面反射成分Ｅを算出する（Ｓ１０４）。
すなわち、補正係数Ｉは、偏光成分差分に対する水平偏
光成分の比率であり、ある入射角において偏光差分が存
在する場合、水と空気の境界における反射特性によりＤ
・Ｉだけの水平偏光成分が含まれるという事実から導き
出される係数である。例えば、入射角８０°の場合、偏
光反射率差分値は０．２４、水平偏光成分反射率は０．
２２なので、補正係数Ｉ＝０．２４／０．２２となる。
ブリュースター角においては水平偏光反射率は０である
ので補正係数は０とする。

【００８４】以上のようにして、入射角θにおける鏡面
反射成分Ｅを算出した後、画像認識処理部２８ｃは散乱
光画像Ｆを水平偏光画像Ｂと鏡面反射成分Ｅとの差分か
ら演算する（Ｓ１０５）。そして、散乱光画像Ｆから画
像内の白線を検出し、表示部３０や車両制御部３２に出
力する（Ｓ１０６）。

【００８５】なお、Ｓ１０６における白線認識は、例え
ば第２実施形態におけるテンプレーマッチング法を用い
ることができ、差分演算等は、具体的には各画像の画素
値を行列の成分とする行列演算で行うことができる。

【００８６】また、Ｓ１０４における補正係数Ｉは、入
射角の関数として決定されることになるが、画像内の入
射角は、その画像内の位置から算出することができる。
すなわち、入射角が小さいほど画像内の下部に位置し、
入射角が大なるほど画像の上部に位置する。従って、画
像内の縦方向位置に基づき入射角を推定し、その入射角
に基づいて補正係数Ｉを入射角毎に算出すればよい。具
体的には、ＣＣＤカメラ２４の車両上における取り付け
位置、角度は既知であるので、路面が車両直下から一定
であると仮定して、画像上の位置から入射角を計算でき
る。すなわち、カメラの路面に対する光軸の角度をａ
（下方向が正）、対象とする画素の画像中心から上下方
向（縦方向）の画素数をｂ（下方向が正）、上下方向の
１画素に対する撮影角度をｃとすると、入射角度ｄはｄ
＝９０−（ａ＋ｂｃ）となる。

【００８７】図５〜図１９には、以上述べた処理の様子
が模式的に示されている。図１５は、垂直偏光フィルタ
及び水平偏光フィルタ３６を用いない場合の道路画像で
ある。散乱光成分及び鏡面反射成分が共に含まれてお
り、例えば雨天時等には高輝度部分として白線部分の他
に水たまり部分等が存在し、パターンマッチング法等に
よっては白線のみを検出することが困難である。

【００８８】図１６は、水平偏光フィルタ３６を透過し
た水平偏光画像Ｂであり、入射角が大きい画像上部の部
分（距離的に遠い部分）において特に鏡面反射成分が多
く出現する（図１３を参照）。ブリュースター角近傍に
おいては鏡面反射成分はほぼ０である。

【００８９】図１７には、垂直偏光フィルタ３４を透過
した垂直偏光画像Ａが示されており、白線部分を含めほ
ぼ全ての領域が高輝度部分となり、白線部分のみを抽出
することはほとんどできない。鏡面反射成分の垂直偏光
成分は、全ての入射角において有限の値を有しているか
らである。

【００９０】図１８には、垂直偏光画像Ａから水平偏光
画像Ｂを差し引いた差分画像Ｄが示されている。散乱光
は水平偏光成分と垂直偏光成分がほぼ等量含まれている
ため散乱光による白線画像部分はほぼ０となり、散乱光
以外の鏡面反射成分が多く出現する。

【００９１】図１９には、最終的な結果である水平偏光
画像Ｂから補正係数Ｉにより補正した差分画像Ｄを差し
引いた画像が模式的に示されている。散乱光による白線
画像のみが抽出され、水たまりを含むアスファルト部分
は除去されて鏡面反射成分は含まれない。従って、この
図１９に示された画像から容易に白線のみを検出するこ
とができる。

【００９２】なお、本実施形態においては、水平偏光画
像から差分画像を差し引くことにより散乱光画像を得て
いるが、水平偏光画像の代わりに垂直偏光画像Ａ、ある
いは水平偏光画像と垂直偏光画像の混合画像（水平偏光
画像と垂直偏光画像の平均でも良く、偏光フィルタを透
過しない画像でも良い）と差分画像との差分演算を行う
ことにより散乱光画像を得ることも可能である。この
際、例えば垂直偏光画像を用いた場合には、補正係数Ｉ
として入射角θの時の偏光差分をその入射角θにおける
垂直偏光成分反射率で割ればよく、混合画像を用いる場
合も同様である。

【００９３】以上、本発明の実施形態について説明した
が、第１〜第３実施形態における処理は画像処理装置２
８内の画像認識処理部２８ｃに処理プログラムをインス
トールすることにより実行することができる。かかるプ
ログラムは、プログラムを記録した媒体から供給するこ
とができ、媒体としてはＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯ
Ｍ、ハードディスクやフロッピーディスク等の磁気ディ
スク、半導体メモリ等任意の媒体を用いることが可能で
ある。

【００９４】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
走行環境あるいは撮影環境によらず道路上のラインを確
実に検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の第１実施形態の構成ブロック図であ
る。

【図２】 同実施形態における第１画像と第２画像の説
明図である。

【図３】 同実施形態におけるサーチウィンドウの設定
説明図である。

【図４】 本発明の第２実施形態における構成ブロック
図である。

【図５】 同実施形態におけるパターンマッチング法の
説明図である。

【図６】 従来の輝度テンプレートの説明図である。

【図７】 同実施形態における輝度テンプレートの説明
図である。

【図８】 同実施形態における道路画像例を示す説明図
である。

【図９】 同実施形態における他の輝度テンプレートの
説明図である。

【図１０】 同実施形態における更に他の輝度テンプレ
ートの説明図である。

【図１１】 同実施形態における道路画像の他の例を示
す説明図である。

【図１２】 本発明の第３実施形態における構成ブロッ
ク図である。

【図１３】 入射角に対する反射率の関係を示すグラフ
図である。

【図１４】 同実施形態における処理フローチャートで
ある。

【図１５】 同実施形態における偏光フィルタを透過し
ない場合の画像説明図である。

【図１６】 水平偏光画像の説明図である。

【図１７】 垂直偏光画像の説明図である。

【図１８】 垂直偏光画像から水平偏光画像を差し引い
た差分画像の説明図である。

【図１９】 水平偏光画像から差分画像を差し引いた画
像の説明図である。

【符号の説明】

１ 光学系、２４ ＣＣＤセンサ、２６ アンプ、２８
画像処理装置、３０表示部、３２ 車両制御部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 ＦＩ // Ｇ０５Ｄ 1/02 Ｇ０６Ｆ 15/64 ３２５Ｆ 15/70 ４５５Ａ

Claims (13)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ２次元ＣＣＤセンサと、 前記２次元ＣＣＤセンサの第１領域に第１露出量で道路
   画像を投影するとともに、前記２次元ＣＣＤセンサの第
   ２領域に第２露出量で前記道路画像を投影する光学系
   と、 前記２次元ＣＣＤセンサの第１領域から出力された第１
   画像及び前記２次元ＣＣＤセンサの第２領域から出力さ
   れた第２画像に基づいて前記道路画像内のラインを検出
   する検出手段と、 を有し、前記第１領域と前記第２領域、及び前記第１露
   出量と前記第２露出量は互いに異なることを特徴とする
   車両用ライン検出装置。
2. 【請求項２】 前記ライン検出手段は、 前記第１画像内及び前記第２画像内の対応する位置にラ
   イン検出用のサーチウィンドウを設定する設定手段と、 互いに対応するサーチウィンドウの中で、いずれかのサ
   ーチウィンドウ内の処理結果を選択する選択手段と、 を有することを特徴とする請求項１記載の車両用ライン
   検出装置。
3. 【請求項３】 道路画像と予め用意された輝度テンプレ
   ートとの積和演算を実行することにより道路画像内のラ
   インを検出する車両用ライン検出装置であって、 道路を撮影する撮影手段と、 ライン部分に対応する高輝度領域と道路部分に対応する
   低輝度領域の境界の所定範囲に、高輝度部分の第１の重
   み付けと低輝度部分の第２の重み付けに比べて十分その
   絶対値が小さい第３の重み付けを有する輝度テンプレー
   トを記憶する記憶手段と、 前記撮影手段で得られた道路画像と前記記憶手段に記憶
   された輝度テンプレートとの積和演算を行う演算手段
   と、 を有することを特徴とする車両用ライン検出装置。
4. 【請求項４】 前記第３の重み付けの値は、複数存在す
   ることを特徴とする請求項３記載の車両用ライン検出装
   置。
5. 【請求項５】 道路の水平偏光画像を撮影する第１撮影
   手段と、 前記道路の垂直偏光画像を撮影する第２撮影手段と、 前記垂直偏光画像と前記水平偏光画像の差分を演算して
   差分画像を得る演算手段と、 道路画像の画像と前記差分画像に基づいて前記道路画像
   内のラインを検出する検出手段と、 を有することを特徴とする車両用ライン検出装置。
6. 【請求項６】 前記道路の画像は、前記水平偏光画像ま
   たは前記垂直偏光画像または前記水平偏光画像と前記垂
   直画像の混合画像のいずれかであり、 前記検出手段は、前記道路の画像と前記差分画像との差
   分演算により前記ラインを検出することを特徴とする請
   求項５記載の車両用ライン検出装置。
7. 【請求項７】 前記検出手段は、入射角に応じた係数で
   前記差分画像を補正して前記ラインを検出することを特
   徴とする請求項６記載の車両用ライン検出装置。
8. 【請求項８】 路上のラインを検出する方法であって、 単一ＣＣＤの異なる領域に露出量の異なる同一道路画像
   を投影するステップと、 前記露出量の異なる同一道路画像の対応する領域のいず
   れかを用いてラインを検出するステップと、を有するこ
   とを特徴とする路上ライン検出方法。
9. 【請求項９】 道路画像と予め用意された輝度テンプレ
   ートとの積和演算を実行することにより道路画像内のラ
   インを検出する路上ライン検出方法であって、 ライン部分に対応する高輝度部分と道路部分に対応する
   低輝度部分の境界の所定範囲に、高輝度部分の重み付け
   と低輝度部分の重み付けに比べて十分その絶対値が小さ
   い重み付けを有する輝度テンプレートを用いて前記積和
   演算を実行するステップを有することを特徴とする路上
   ライン検出方法。
10. 【請求項１０】 路上のラインを検出する方法であっ
    て、 同一道路の水平偏光画像と垂直偏光画像を取得するステ
    ップと、 前記垂直偏光画像と前記水平偏光画像との差分を演算す
    るステップと、 前記同一道路の画像と前記差分に基づいてラインを検出
    するステップと、 を有することを特徴とする路上ライン検出方法。
11. 【請求項１１】 路上のラインを検出するためのプログ
    ラムを記録した媒体であって、該プログラムはコンピュ
    ータに対して、 単一ＣＣＤの異なる領域に異なる露出量で投影された同
    一道路画像の対応する領域からそれぞれラインを検出さ
    せ、 検出されたラインのいずれか一方を選択させることを特
    徴とするプログラムを記録した媒体。
12. 【請求項１２】 路上のラインを検出するためのプログ
    ラムを記録した媒体であって、該プログラムはコンピュ
    ータに対して、 入力した道路画像と、ライン部分に対応する高輝度部分
    と道路部分に対応する低輝度部分の境界の所定範囲に高
    輝度部分の重み付けと低輝度部分の重み付けに比べて十
    分その絶対値が小さい重み付けを有する輝度テンプレー
    トとの積和を演算させ、 前記積和計算の結果に基づいてラインを検出させること
    を特徴とするプログラムを記録した媒体。
13. 【請求項１３】 路上のラインを検出するためのプログ
    ラムを記録した媒体であって、該プログラムはコンピュ
    ータに対して、 同一道路の垂直偏光画像と水平偏光画像の差分を演算さ
    せ、 前記同一道路の画像と前記差分に基づいてラインを検出
    させることを特徴とするプログラムを記録した媒体。