본 논문에서는 형태학적 처리와 에지 가반 영역 분할을 이용해 환경변화에 강인한 실시간 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 매 프레임마다 가장 적절한 임계값을 적용시키기 위해 적응적 임계값을 사용하고 투사변환을 통해 영상의 왜곡을 보정한다. 이 후, 관심영역을 지정하고 에지를 검출해 실시간적으로 차선을 검출한다. 형태학적 처리의 유무에 따른 차선 검출 정확도와 연산 속도를 비교한다. 실험 결과 제안한 알고리즘을 통해 98.8%의 차선 검출율과 프레임 당 36.72ms의 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
In this paper, we proposed an algorithm for real-time lane detecting against luminance variation using morphological image processing and edge-based region segmentation. In order to apply the most appropriate threshold value, the adaptive threshold was used in every frame, and perspective transform was applied to correct image distortion. After that, we designated ROI for detecting the only lane and established standard to limit region of ROI. We compared performance about the accuracy and speed when we used morphological method and do not used. Experimental result showed that the proposed algorithm improved the accuracy to 98.8% of detection rate and speed of 36.72ms per frame with the morphological method.
