본 논문에서는 차선 추출을 위해서 OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬을 제안한다. 입력 영상을 그레이 영상으로 변환하고 변환된 그레이 영상은 수평 투영을 통해 주변 배경 영역과 도로 영역으로 분리된다. 분리된 도로 영역에서 OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬을 적용한다. OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬은 다음과 같이 특징지어진다. 첫째, 윤곽선 방향각을 이용해서 차선후보 픽셀을 최소화하였으며, 둘째, 좌우 차선의 범위는 제한된 ${ heta}$값으로서 정의하였다. 실험 결과, 제안한 알고리듬이 기존의 Hough Transform보다 훨씬 효율적임을 알 수 있었다.
In this paper, we propose OHT(optimized nough Transform) algorithm for the lane extraction. Input image is changed into 256 gray revel image. Gray level image is separated into background region and road region by using limited horizontal projection value. In separated road area, we apply OHT algorithm. OHT algorithm is characterized as follows. First, the number of candidate pixels is reduced using the outline orientation of the lane. Second, each range of the left and right lane is defined by limited ${ heta}$ Experimental results show that the proposed method is better than Hough Transform.
