レーン認識とレーン曲率の算出

現在車両のレーンを切り出すためには、以下の手順を従います。

1) たくさんのチェスボード画像からカメラのキャリブレーションマットリックスを求める。

2) キャリブレーションマットリックスを使い、画像のゆがみをとる。

3) レーン境界が目立つように適切な色空間とgradientフィルタを適用する。

4) 透視変換を使い、レーン画像を鳥観図に変換する。

5) スライディングウィンドウを使って、レーン境界を見つける。

6) レーンの左右境界を2次式にフィッティングする。

7) レーンの中心線からレーン曲率を算出する。

8) レーンの境界線をもと画像上を上塗りする。

3) レーン境界が目立つように適切な色空間とgradientフィルタを適用

　色空間によってレーン境界の見え方が変わります。

HLS空間のSチャンネルは、レーン境界の検出に強いように見えるようです。HLS空間の各チャンネルについて諧調別に調べると

HLS空間のHチャンネルから0から30、Lチャンネルから105から255、Sチャンネルから170から255諧調のピクセルを選び出すと、レーン情報を取り出すことができそうです。

ＨＬＳのＳチャンネルに対してＳｏｂｅｌフィルタを適用したうえ、スレッショルドをかけた結果を確認します。

色空間でフィルタリングした結果とＳｏｂｅｌフィルタでフィルタリングした結果を結合します。

4) 透視変換を使い、レーン画像を鳥観図に変換

　元画像において、投影変換する領域を指定して、投影変換を実施します。

　投影変換の結果に３）の処理を適用すると、道路部分の投影変換した画像を得ることができます。

5) スライディングウィンドウを使って、レーン境界を見つける

　　スライディングウィンドウで投影変換した道路について境界線を見つけることができます。