[논문]Cubic Spline 곡선을 이용한 곡선 차선 인식에 관한 연구

강성학; 정차근

[국내논문] Cubic Spline 곡선을 이용한 곡선 차선 인식에 관한 연구
A Study on the detection of curve lane using Cubic Spline 원문보기

강성학 (호서대학교 정보제어학) , 정차근 (호서대학교 정보제어학)

This paper propose a new detection method of curve lane using Catmull-Rom spline for recognition various shape of the curve lane. To improve the accracy of lane detection, binarization and thinning process are firstly performed on the input image. Next, features on the curve lane such as curvature and orientation are extracted, and the control points of Catmull-Rom spline are detected to recognize the curve lane. Finally, Computer simulation results are given using a natural test image to show the efficiency of the proposed scheme.

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문제 정의

본 논문에서는 Catmul-Rcm spline 곡선을 이용하여’ 차선 검출에 적용하는 방법을 기술 항였다. 미세한 잡음의 제거와 정확한 vanishing line을 검출함으로써, 실쟤 곡선 도로와 거의 일치하는 #곡선욜 검출할 수 있었다.

제안 방법

그 중에서 vanishing line의 검출 기법은 Gaussian sphere[5], hierarchical Hough transform[6], line clusteringe]둥 많은 방법이 있지만, 본 논문에서는 도로 외 끝부분에서는 수평 방향으로 투영하면 픽셀이 가장 많이 모여있다는 특징[2]을 이용하여 검출한다. 제어점의 검출은 Likelihood를 이용하는 방법[3]으로 검촐 할 수 있으나, 본 논문에서는 곡선 차선 형상을 분석하여 곡선차선의 방향성을 검출하고, 차선의 방향에 따른 제어점을 추출한다.
본 논문의 구성은 2절에서 전처리 과정과 vanishing line을 검출 하는 방범을 기술하고, 3절에서 Catmull-Rom spline 곡선에 대한 간단한 설명과 제안한 알고리즘을 이용하여 제어점 검출하는 기법을 기술하고, 4절에서 실험 영상에 대한 제안 방법의 유효성을 검증하고, 5절에서 결론을 기술한다.
1차원 에지 검출 방법의 하나인 sobel 마스킹으로 윤곽선 추출을 수행한다. 추츨된 윤곽선에서 필요한 정보만을 추출하고 간단한 영상으로 표현 하기위해서 이진하및 세선화 알고리즘을 사용하여 처리하였다. 그림2는 이상의 전처리 과정에 의한 결과의 예를 나타낸 것이다.
이 수평선을 검출함으로, 차선과 배경을 분리하여 그에 따른 불필요한 정보를 추출함으로 계산량을 줄일 수 있고, 3장에서 기술하는 정확한 제어점을 검출하기 위해 필수적인 과정이다’ Vanishing linee 수평선이드로, 영상의 수평축으로 투영했을 경우 픽셀이 가장 많이 모인곳이 될 것이다. 이 특징을 이용하여, 본 논문에서 vanishing line을 검출 한다,

대상 데이터

영상을 이용하였다. 영상의 그기는 256x256 크기의 gray 영상이다. 그림 7은 차선 후보군을 검출한 결과를 나타내고 있다.

이론/모형

곡선 검출 기법으로는, Hough 변환이론을 응용하여 검출하는 방법고H₄H₇], 3차원 spline곡선을 응용하여 검출하는 기법[3]이 읏]다. Hough 변환을 이용하는 방법은 2차원 함수로 표현되는 직선차선의 검출에 유용한 방법이지만, 3차원 이상의 곡선검출에는 응용이 적합하지 못하다.
곡선 차선의 형상은 대부분 3차원 함수로 표현할 수 있으므로, 본 논문에서는 3차원 spline 모델인 Catmull - Rom spline을 이용하여 차선을 검출한다. Catmull-Rom spline으로 정확한 차선을 검출하기 위해서는, 우선 잡음을 최대한 제거하고, 영상의 전처리 과정을 수행하여 영상을 최대한 간단히 수행할 수 있도록 한 후, 정확한 vanishing line 검출과 실세 차선에서의 제어점을 정화히 검출함으로써 정밀한 곡선 차선이 검출 되도록 한다.
Catmull-Rom spline으로 정확한 차선을 검출하기 위해서는, 우선 잡음을 최대한 제거하고, 영상의 전처리 과정을 수행하여 영상을 최대한 간단히 수행할 수 있도록 한 후, 정확한 vanishing line 검출과 실세 차선에서의 제어점을 정화히 검출함으로써 정밀한 곡선 차선이 검출 되도록 한다. 그 중에서 vanishing line의 검출 기법은 Gaussian sphere[5], hierarchical Hough transform[6], line clusteringe]둥 많은 방법이 있지만, 본 논문에서는 도로 외 끝부분에서는 수평 방향으로 투영하면 픽셀이 가장 많이 모여있다는 특징[2]을 이용하여 검출한다. 제어점의 검출은 Likelihood를 이용하는 방법[3]으로 검촐 할 수 있으나, 본 논문에서는 곡선 차선 형상을 분석하여 곡선차선의 방향성을 검출하고, 차선의 방향에 따른 제어점을 추출한다.
입 력영상의 잡음제거는 morphological 연산과 median filter롤 사용해서 제거하고. 1차원 에지 검출 방법의 하나인 sobel 마스킹으로 윤곽선 추출을 수행한다. 추츨된 윤곽선에서 필요한 정보만을 추출하고 간단한 영상으로 표현 하기위해서 이진하및 세선화 알고리즘을 사용하여 처리하였다.
그림5는 실제 차선에서의 제어점을 나타내고 있다. 이 제어점들을 정확히 찾음으로써 Catmul-Rom spline 보간법으로, 실제 차선의 모양을 추출 한다.

성능/효과

검출에 적용하는 방법을 기술 항였다. 미세한 잡음의 제거와 정확한 vanishing line을 검출함으로써, 실쟤 곡선 도로와 거의 일치하는 #곡선욜 검출할 수 있었다. 이것욘정지 영상에서의 실험이므로, 실체 도토에서의 동영상은 외부 환경에 따라 생길 수 있는 날씨, 그림자, 조명등의 외부환경요소에 의해 vanishing line의 부정확한 검출과 차선 후보군 외 부정확한 검출로 실제 차선과 상관없는 # line 곡선이 많다' 이룔 해결 하기위해서뉸 radar 센서나 #셴서와함께 복합적인 데이터를 함께 처리하여 강건한 곡선 검출기법이 요국가 뙬 것이다.

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