KR101939073B1 - 조도센서를 활용한 차선 인식 개선 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 조도센서를 활용한 차선 인식 개선 방법에 관한 것으로서, 미리 조도별 촬영된 영상의 평균 픽셀값에 따라 명암 보정값을 테이블화 하고, 실제 차량 주행시 조도센서를 이용해 조도값을 측정한 후 테이블의 명암 보정값을 반영하여 차선 인식률을 높이는 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 조도센서를 활용한 차선 인식 개선 방법은 조도를 기설정된 간격으로 변화시키며, 카메라로 테스트 차선의 영상을 촬영하고, 상기 조도를 조도센서를 이용해 센싱하는 단계; 영상분석부가 상기 조도센서에서 센싱된 조도별로 상기 촬영된 영상의 평균 픽셀값을 추출하는 단계; 보정부가 상기 추출된 평균 픽셀값이 기설정된 제1픽셀값 범위를 만족하지 못하면, 상기 평균 픽셀값이 상기 제1픽셀값 범위를 만족하도록 상기 촬영된 영상의 명암을 보정하고 상기 보정에 반영된 명암 보정치를 대응되는 조도별로 테이블화하여 저장하는 단계; 차량 카메라로 차선의 영상을 촬영하고, 차량 조도센서를 이용해 조도를 센싱하는 단계; 및 보정부가 상기 차량 조도센서에서 센싱된 조도값을 상기 테이블과 비교하여 상기 조도값에 해당하는 상기 명암 보정치에 따라 상기 차량 카메라에서 촬영된 영상의 명암을 보정하는 단계; 를 포함한다.

Description

조도센서를 활용한 차선 인식 개선 방법 {Lane Recognition Improvement Method Using Illumination Sensor}

본 발명은 조도센서를 활용한 차선 인식 개선 방법에 관한 것으로서, 미리 조도별 촬영된 영상의 평균 픽셀값에 따라 명암 보정값을 테이블화 하고, 실제 차량 주행시 조도센서를 이용해 조도값을 측정한 후 테이블의 명암 보정값을 반영하여 차선 인식률을 높이는 방법에 관한 것이다.

최근 차량에는 카메라를 활용하여 차선을 인식하고 이를 이용해 충돌을 방지하는 등의 안전 운행기술이 적용되고 있다.

이러한 기술이 적용된 차량에선 차선을 정확하게 인식하는 것이 무엇보다 중요하다. 그러나 아무리 정확한 차선 인식 알고리즘을 적용한다 할지라도 너무 밝거나 너무 어두운 조건에서 촬영된 영상에서 차선을 정확하게 인식하기는 쉽지 않다.

따라서 조도의 변화에 따라 영상을 보정하여 차선 인식 정확도를 높이는 기술이 필요한데 기존의 기술들은 촬영된 영상에서 조도를 인식하고 기준값으로 명암을 보정하는 방식을 취하고 있다.

그러나 차선을 인식하는 기술에서는 차선을 실시간으로 인식하는 것 또한 중요한 요소인데 실시간으로 촬영된 영상에서 조도를 인식하고 명암을 판단하여 보정하는 것은 시간이 많이 소요되는 단점이 있어 실시간 처리에 어려움이 있었다.

한국등록특허 제10-0751635호 한국등록특허 제20-0476749호

이에 본 발명은 미리 조도별 촬영된 영상의 평균 픽셀값에 따라 명암 보정값을 테이블화 하고, 실제 차량 주행시 조도센서를 이용해 조도값을 측정한 후 테이블의 명암 보정값을 반영하여 차선 인식률을 높이는 조도센서를 활용한 차선 인식 개선 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명에 따른 조도센서를 활용한 차선 인식 개선 방법은 조도를 기설정된 간격으로 변화시키며, 카메라로 테스트 차선의 영상을 촬영하고, 상기 조도를 조도센서를 이용해 센싱하는 단계; 영상분석부가 상기 조도센서에서 센싱된 조도별로 상기 촬영된 영상의 평균 픽셀값을 추출하는 단계; 보정부가 상기 추출된 평균 픽셀값이 기설정된 제1픽셀값 범위를 만족하지 못하면, 상기 평균 픽셀값이 상기 제1픽셀값 범위를 만족하도록 상기 촬영된 영상의 명암을 보정하고 상기 보정에 반영된 명암 보정치를 대응되는 조도별로 테이블화하여 저장하는 단계; 차량 카메라로 차선의 영상을 촬영하고, 차량 조도센서를 이용해 조도를 센싱하는 단계; 및 보정부가 상기 차량 조도센서에서 센싱된 조도값을 상기 테이블과 비교하여 상기 조도값에 해당하는 상기 명암 보정치에 따라 상기 차량 카메라에서 촬영된 영상의 명암을 보정하는 단계; 를 포함한다.

본 발명에서 상기 영상분석부는 상기 조도센서에서 센싱된 조도별로 상기 촬영된 영상의 컬러채널을 HSV로 변환 후, Value(명도) 채널의 히스토그램 분포를 계산하여 평균 픽셀값을 추출한다.

본 발명에서 상기 제1픽셀값 범위는 128±50 pixel이다.

본 발명에서 상기 보정부는 상기 추출된 평균 픽셀값이 기설정된 제1픽셀값 범위를 만족하지 못하면, 상기 평균 픽셀값이 상기 제1픽셀값 범위를 만족하도록 아래 수식을 이용해 상기 촬영된 영상의 명암을 보정한다.

본 발명에 따르면 미리 조도별 명암 보정값을 테이블화 하여 실제 주행시에는 조도센서를 통해 측정된 조도값에 따라 명암 보정값을 추출하여 촬영된 영상에 바로 보정을 실행할 수 있어 실시간 보정이 가능하며, 어둡거나 밝은 곳에서도 정확하게 차선을 인식할 수 있어 차량의 안전운행 기능의 신뢰성을 높여준다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 조도센서를 활용한 차선 인식 개선 방법을 수행하기 위한 구성이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상분석부가 히스토그램에서 평균 픽셀을 추출하는 방법의 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 조도센서를 활용한 차선 인식 개선 방법의 흐름도이다.

이하에서, 본 발명의 바람직한 실시예가 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 또한 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 조도센서를 활용한 차선 인식 개선 방법을 수행하기 위한 구성이다.

도 1을 참조하면 본 발명의 일 실시 예에 따른 조도센서를 활용한 차선 인식 개선 방법을 수행하기 위해서는 먼저 조도별 테이블을 생성하기 위한 구성이 필요하다.

조도별 테이블을 생성하기 위한 구성(10)은 임의의 조도를 생성하기 위한 광원(11), 상기 광원의 조도를 측정하기 위한 조도센서(12), 차선 이미지(13), 상기 차선 이미지를 촬영할 카메라(14)와 촬영된 영상을 분석하는 영상분석부(15) 및 촬영된 영상을 보정하는 보정부(16)로 구성된다.

사용자는 광원(11)의 조도를 기설정된 간격으로 변화시켜가며 카메라(14)로 차선 이미지(13)를 촬영하고, 조도센서(12)를 이용해 조도값을 센싱한다.

각 조도별로 촬영된 영상은 영상분석부(15)를 통해 평균 픽셀값이 추출되는데 영상분석부(15)는 촬영된 영상의 컬러채널을 RGB(Red Green Blue)에서 HSV(Hue:색상, Saturation:채도, Value:명도)로 변환한다.

영상분석부(15)는 HSV로 변환된 영상에서 Value(명도) 채널의 히스토그램을 분포를 통해 평균 픽셀값을 추출한다.

히스토그램에서 평균 픽셀값을 추출하는 방법의 예시는 도 2에 나타내었다.

도 2의 (a)를 보면 히스토그램은 128pixel에서 가장 높은 value값을 가지는 정규분포의 형태를 보이고 있다. 따라서 평균 픽셀값은 128pixel값에 가깝게 계산된다. 도 2의 (b)를 보면 히스토그램은 0pixel에서 가장 높은 value를 가지므로 평균 픽셀값은 0pixel에 가까운 값으로 계산될 것이다.

이렇게 영상분석부(15)에서 평균 픽셀값을 추출하면, 보정부(16)는 추출된 평균 픽셀값이 기설정된 제1픽셀값 범위를 만족하는지 확인하여, 만족하지 못하면, 평균 픽셀값이 제1픽셀값 범위를 만족하도록 영상의 명암을 보정한다.

제1픽셀값 범위는 128±50 pixel이며, 보정부(16)는 영상의 각 픽셀값이 128이 되도록 보정하는 것이며, 이러한 보정에는 아래 수학식 1을 적용한다.

수학식 1을 참조하면 촬영된 영상의 각 좌표별 픽셀값에 제1픽셀값인 128과 촬영된 영상의 평균 픽셀값과의 차이값을 더하여 보정된 영상의 좌표별 픽셀값을 구하는 것을 알 수 있다.

즉, 각 좌표별 픽셀값에 기준이 되는 픽셀값과 평균 픽셀값의 차이를 더하여 보정을 수행하는 것이다.

보정부(16)는 각 조도별 촬영된 영상들 중 평균 픽셀값이 제1픽셀값 범위를 벗어나는 영상에 대해 이러한 보정을 모두 수행하여 보정에 이용한 명암 보정치인

를 각 조도별로 저장한다.

이렇게 조도별로 명암 보정치가 테이블화되어 저장되면, 이러한 명암 보정치를 차량의 차선 인식시스템(20)에서 이용할 수 있게 된다.

차량 카메라(21)가 차선을 인식하기 위해 차선의 영상을 촬영하면, 차량 조도센서(22)가 조도를 측정한다.

보정부(16)는 차량의 차선 인식시스템(20)에 적용되어, 차량 조도센서(22)에서 측정된 조도값을 미리 저장된 테이블과 비교하여 테이블에서 측정된 조독값에 대응되는 명암 보정치를 추출하고, 추출된 명암 보정치에 따라 차량 카메라(21)가 촬영한 차선의 영상을 보정한다.

즉, 이러한 방법을 적용하면 미리 실험실에서 조도별로 계산된 명암 보정치를 이용하여 실제 주행 시 조도센서에 의해 측정된 조도값에 해당하는 명암 보정치를 찾아 바로 영상 보정을 수행하기 때문에 실시간 보정이 가능하게 된다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 조도센서를 활용한 차선 인식 개선 방법의 흐름도이다.

도 3을 참조하면, 먼저 광원(11)을 이용해 조도를 기설정된 간격으로 변화시키며, 카메라(14)로 차선의 이미지(13) 영상을 촬영하고, 조도센서(12)를 이용해 조도를 센싱하는 단계(S101)를 수행한다.

다음으로 영상분석부(15)가 조도센서(12)에서 센싱된 조도별로 촬영된 영상의 평균 픽셀값을 추출하는 단계(S103)를 수행한다.

다음으로 보정부(16)가 추출된 평균 픽셀값이 기설정된 제1픽셀값 범위를 만족하는지 판단하여(S105), 만족하지 못하면 평균 픽셀값이 제1픽셀값 범위를 만족하도록 촬영된 영상의 명암을 보정하고 보정에 반영된 명암 보정치를 대응되는 조도별로 테이블화하여 저장하는 단계(S107)를 수행한다.

다음으로 실제 주행 상태에서 차량 카메라(21)로 실제 차선의 영상을 촬영하고, 차량 조도센서(22)를 이용해 조도를 센싱하는 단계(S109)를 수행한다.

마지막으로 보정부(16)가 차량 조도센서(22)에서 센싱된 조도값을 상기 테이블과 비교하여 조도값에 해당하는 명암 보정치에 따라 차량 카메라(21)에서 촬영된 영상의 명암을 보정하는 단계(S111)를 수행한다.

이러한 과정을 통해 외부의 조도값에 따라 미리 계산된 보정값으로 보정을 실시하여 차선의 인식률을 높이고, 보정에 걸리는 시간을 단축하여 실시간으로 정확한 차선을 인식할 수 있도록 한다.

이상에서 설명한 본 발명은 바람직한 실시 예들을 통하여 상세하게 설명되었지만, 본 발명은 이러한 실시 예들의 내용에 한정되는 것이 아님을 밝혀둔다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 비록 실시 예에 제시되지 않았지만 첨부된 청구항의 기재 범위 내에서 다양한 본 발명에 대한 모조나 개량이 가능하며, 이들 모두 본 발명의 기술적 범위에 속함은 너무나 자명하다 할 것이다. 이에, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

10 : 조도별 테이블을 생성하기 위한 구성
11 : 광원 12 : 조도센서
13 : 차선 이미지 14 : 카메라
15 : 영상분석부 16 : 보정부
20 : 차량의 차선 인식 시스템 21 : 차량 카메라
22 : 차량 조도센서

Claims (4)

1. 조도를 기설정된 간격으로 변화시키며, 카메라로 테스트 차선의 영상을 촬영하고, 상기 조도를 조도센서를 이용해 센싱하는 단계;
   영상분석부가 상기 조도센서에서 센싱된 조도별로 상기 촬영된 영상의 평균 픽셀값을 추출하는 단계;
   보정부가 상기 추출된 평균 픽셀값이 기설정된 제1픽셀값 범위를 만족하지 못하면, 상기 평균 픽셀값이 상기 제1픽셀값 범위를 만족하도록 상기 촬영된 영상의 명암을 보정하고 상기 보정에 반영된 명암 보정치를 대응되는 조도별로 테이블화하여 저장하는 단계;
   차량 카메라로 차선의 영상을 촬영하고, 차량 조도센서를 이용해 조도를 센싱하는 단계; 및
   보정부가 상기 차량 조도센서에서 센싱된 조도값을 상기 테이블과 비교하여 상기 조도값에 해당하는 상기 명암 보정치에 따라 상기 차량 카메라에서 촬영된 영상의 명암을 보정하는 단계; 를 포함하며,
   상기 제1픽셀값 범위는 128±50 pixel이고,
   상기 보정부는 상기 추출된 평균 픽셀값이 기설정된 제1픽셀값 범위를 만족하지 못하면, 상기 평균 픽셀값이 상기 제1픽셀값 범위를 만족하도록 아래 수식을 이용해 상기 촬영된 영상의 명암을 보정하는 조도센서를 활용한 차선 인식 개선 방법.
   

   

   
   

   

   
   

   

   
   

   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 영상분석부는 상기 조도센서에서 센싱된 조도별로 상기 촬영된 영상의 컬러채널을 HSV로 변환 후, Value(명도) 채널의 히스토그램 분포를 계산하여 평균 픽셀값을 추출하는 조도센서를 활용한 차선 인식 개선 방법.
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