적응형 원근 효과 제거를 이용한 영상 기반 실시간 차선 검출 방법
Vision-Based Realtime Lane Detection Algorithm Using an Adaptive Inverse Perspective Mapping
- 발행기관 亞洲大學校 大學院
- 지도교수 金溶得
- 발행년도 2005
- 학위수여년월 2005. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 본문언어 한국어
초록/요약
차량 및 교통량의 증가와 함께 교통안전에 대한 요구는 지능화된 교통 시스템에 대한 요구를 만들어왔다. 더욱이 모바일과 접목된 임베디드 시스템의 성능 향상은 그 요구를 뒷받침해 줄 수 있는 기반을 제공하고 있다. 지능형 교통 시스템에서 차선 및 차량 검출을 위해 영상 처리와 컴퓨터 비젼 기법들이 많이 사용하고 있다. 그 중 영상 기반 차량 안내 시스템은 교통안전의 향상과 교통량의 증가라는 두 가지 상반된 문제를 절충시키는 수단이 될 수 있다. 이 시스템은 차량이 주행하고 있는 해당 차선에 대한 정보, 차량의 급차선 변경 여부 및 정주행에 대한 정보를 제공함으로써 운전자의 안전운행을 위한 보조 장치로써의 역할을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 하나의 카메라를 이용한 도로의 조도, 그림자, 차선과 동일한 색의 차량 및 도로 상의 장애물 영향을 덜 받는 실시간 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 적응형 원근 효과 제거는 차선이 될 가능성이 있는 픽셀만을 선택하기 위해 특정 영역만을 적용한 히스토그램을 이용하여 동적 임계값을 찾아내고 그 임계값을 이용하여 이진화를 수행한 후 원근 효과를 제거한다. 차선은 원근 효과를 제거시킨 영상에서 차선 파라미터를 추출하여 탐색하게 된다. 알고리즘에 대한 성능 평가 및 검증은 PC를 기반으로 수행하였으며, 그 실시간 처리 여부를 검증하기 위해 WinCE.net 4.2가 포팅된 ARM 9 프로세서를 이용한 타겟 보드 상에서 알고리즘 처리 시간을 측정하였다. 적응형 원근 효과 제거에 의한 차선 검출은 일반적인 원근 효과 제거를 이용하는 방법에 비해 그 처리 시간을 평균 80.4% 단축시킬 수 있었다. 또한 이진화를 위한 가변적인 임계값을 가지게 함으로써 고정 임계값 방식에 비해 도로 반사에 의한 화면의 명암 변화, 그림자 및 차선과 동일한 색상을 가지는 차량에 의한 오검지율을 약 10% 줄이는 효과를 보였다. 그 결과 10프레임/초의 처리 속도와 93%의 차선 검출도를 보였으며, 실제 차량 운행 중에 차량 안내 시스템의 일부로써 운전자를 위한 안전 운전 보조 장치로써의 적용 가능성을 보였다.
more초록/요약
Requirement of traffic safety have been increased as volume of vehicle is growing. And an improvement of embedded system with wireless technology can help to develop devices for traffic safety. In intelligent transportation system(ITS), image processing and computer vision system has often been used for traffic lane and obstacle detection. Vision based vehicle guidance system is helpful to relieving the contradiction between enhancement of traffic safety and increment of traffic density. This dissertation proposes a vision-based traffic lane detection algorithm with general ARM9 processor. An AIPM(Adaptive Inverse Perspective mapping) algorithm can reduce bad effects of some noise(variation of lumination, shadows, vehicles and obstacles which have white color same as traffic lane) and computation time. This lane detection algorithm evaluates on PC with traffic image that take a photograph on real road during driving. And this lane detection program is ported onto target board for evaluating a processing time. An algorithm can be computed by 10 frame per second on the target system board(Computation time is 98ms). Also, it get about 93% correct lane detection rate. And it can decrease 10% error which have due to some noises. The result show that this system and traffic lane detection algorithm can apply auxiliary system for safe driving part of vehicle guidance system.
more목차
제목 차례
국문 요약
제목 차례 = ⅰ
그림 차례 = ⅱ
표 차례 = ⅳ
제1장 서론 = 1
제2장 차선 검출을 위한 영상 처리 기법 = 4
제1절 히스토그램을 이용한 이진화 처리 = 4
제2절 에지 검출 = 8
제3절 컬러 영상의 흑백 영상으로의 변환 = 14
제3장 원근 효과 제거 방법 = 16
제1절 카메라 모델을 이용한 원근 효과 제거 = 16
제2절 원근 효과 제거를 위한 각 파라미터의 영향 = 21
제4장 적응형 원근 효과 제거 방식 제안 = 23
제1절 소벨 에지 검출 = 24
제2절 임계값 설정을 위한 마스크 영상의 생성 = 25
제3절 히스토그램에 의한 차선 검출 = 27
제4절 차선 검출 = 30
제5장 제안한 알고리즘 성능 평가 환경 및 결과 = 33
제1절 알고리즘 평가를 위해 사용된 하드웨어 구성 = 33
제2절 평가 환경 및 결과 = 35
제6장 결론 = 43
참고문헌 = 45
Abstract = 48
