第三章 高速路段的道路線偵測
3.2 道路線之初始偵測
一般快速道路的車道線具有較為清楚和有規則且變動不大的特性，我 們將利用前幾張行車影像，來估測行駛路段的道路線斜率；另外，本論文 所使用的影像感測器為一般市面上常見的攝影機種，所以為了增加系統的 穩定性，因此在偵測快速道路的道路線的斜率上，我們訂定了系統以下幾 個初始條件：
1. 攝影器材設置於約車輛的正中央，約為中控台最上方和後視鏡的垂 直範圍之內。
2. 車輛位於應行駛車道內。
p1
p2
p3 p4
3. 道路行駛的畫面內左右兩邊需有清楚的車道線，且兩車道線間無其 他線條或文字。
4. 距離本車輛外約一百公尺內無障礙物。
符合初始條件的道路狀況如圖3-7所示；在此尋找其初始斜率的主要目 的是為了加快後續的處理速度，因此將會採用二值化及最小平方誤差(least squared error)的方法，而不採用一般偵測道路線演算法中常用的邊緣偵測 (如：Sobel和Canny等)，以便加快此步驟的運算速度。
圖 3-7 符合初始條件之行車影像
在此階段的影像二值化方法上，為了讓本系統可以在任何天候狀況下 能夠穩定的運行，因此不採用固定門檻值的方法[14]，而是利用車道線和行 駛路面的亮度有一定的差距的特性，來分離車道與車道線；為了降低運算 量，先將影像轉換為256色灰階，如圖3-8所示，左邊的圖代表轉至灰階之影 像，右邊的圖代表左邊圖中方框內的像素值。
圖 3-8 將影像轉至 256 色灰階
接著我們利用車道線像素點亮度一般高於路面的特性，將整個灰階影 像二值化，步驟如下：
1. 以 整 張 畫 面 寬 度 的 中 心 為 起 點 ， 分 別 向 右 及 向 左 一 列 一 列 開 始 偵 測。
2. 若該點像素值比前一點高於所設定之門檻值TH，則將其設定為右邊 緣起點Pr1與左邊緣起點Pl1。
3. 接著分別繼續往左方及右方偵測，直到左右兩邊像素點分別比Pr1與 Pl1低於所設定之門檻值TH時，則該列偵測結束，並將該像素點的前 一像素點標示為右邊緣終點Pr2與右邊緣終點Pl2。
4. 繼續換下一列繼續偵測，直到整張畫面偵測完畢，這裡所設定的TH 值為10。
圖3-9為以上所述之步驟以圖解方式做說明，由於在畫面左方及右方所 採用的步驟相同，故以左方畫面為例做圖示說明。
圖 3-9 二值化步驟示意圖
由圖3-9下方的統計圖可見，車道線和路面的灰階直存在著一定的差距，
而為了系統在任何天候下均能穩定的運作，故將門檻值TH訂為10，以便即 使在夜間也能利用此特性將車道線和路面做初步的切割。
另外，為避免因將路面或擋風玻璃造成的反光，誤判為車道線，進而 影響兩邊邊緣點的設置，所以進一步偵測邊緣起點與邊緣終點之間的距離 是否和一般車道線的寬度相符，而車道線的寬度會因攝影機的傾斜角度、
位置以及解析度的不同而有所不同，在本論文中為了加快運算速度及降低 複雜度，我們由觀察許多行車影像中的車道線發現，在640 × 480的畫面尺 寸下，在我們偵測的區域當中，當高度為0(即靠近車輛的地方)的情況下，
車道線的寬度大約為28個像素點，而高度約每增加6個像素點，寬度即會減 少一個像素，最後在高度為160時，即偵測區域的最上方寬度大約為7個像 素點，圖3-10表示在實際道路上，最下方(高度為0)與高度為150時的道路線 寬度表示圖。
像素值比較方向
>TH
>TH
像素值
座標值
Pl1
Pl2
TH=10
Pl1
Pl2
圖 3-10 車道線寬度
因此我們由實驗測試的結果，歸納出(3-1)式，即為車道線寬度和畫面 高度之間存在的比例關係：
ROI of
height the
i H 0
Wi i ± ≤ <
⎥⎦⎥
⎢⎣⎢ ×
−
= 2,
96
28 13 ...(3-1)
(3-1)式中的 Hi代表正在偵測畫面中的高度，而 Wi表示該列相對應的 道路線寬度，如圖 3-11，而符號 代表將 x 近似成接近 0 的數字，(3-1) 式中的參數會因攝影機所設置的高度、傾斜的角度以及解析度的大小有所 不同，且為了因應車輛在行駛當中有光線的變化，所以 Wi取±2 的誤差範 圍。
(3-1)式是在無仰俯角，鏡頭離地高度為 115 公分的狀態下，經由實驗
所獲得的，即α=0、γ=0，而由(2-12)式及(2-13)式可知，當α 0時，世 界座標投影至影像座標的值會跟著改變。我們利用一些假設值和(2-12)式 及(2-13)式來求得當α 0時，其 u 和 v 的改變量，如表 3-1 所示。
表 3-1 α 0時，u 和 v 的變化量 (令 Yw=100、Zw=615、H=115、pu=1、pv=1)
α u(Xw=500) u(Xw=3300) v 寬度 v 相對應可容許寬度範圍
0° 5 33 5 28 26~30
1° 6 38 6 32 26~30
5° 11 74 11 63 25~29
7° 20 131 20 111 23~27
8° 39 256 39 217 20~24
1° 4 29 4 25 26~30
5° 3 21 3 18 26~30
7° 3 19 3 16 26~30
9° 3 17 2 14 26~30
觀察表 3-1 可以得知，若攝影機有仰俯角產生時，利用(3-1)式計算即 會產生錯誤的情形發生。
圖 3-11 影像高度與相對應車道線寬度示意圖
接著應用直線近似方法中的最小平方誤差找尋該畫面的初始斜率，因 (sum of squared error)為最小多項式的解，因此由(3-2)式可推得(3-3)式：
( )
令 Mx=
∑
圖 3-12 兩條直線的遠方交點示意圖
最後，將左右兩條直線參數帶入直線方程則可完成初始的斜率偵測及 在畫面上繪出左右兩邊的道路線，圖 3-13 顯示本節的結果。
(a) (c)
(b) (d) 圖 3-13 初始畫面偵測結果。(a) 符合初始條件之行車畫面 (b) 靠近車輛
的區域 (c) 計算圖(d)後得到的左右兩條直線 (d) 圖(b)二值化後的結果