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KR101237374B1 - Image processing method for detecting traffic light - Google Patents

Image processing method for detecting traffic light Download PDF

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Publication number
KR101237374B1
KR101237374B1 KR1020110098372A KR20110098372A KR101237374B1 KR 101237374 B1 KR101237374 B1 KR 101237374B1 KR 1020110098372 A KR1020110098372 A KR 1020110098372A KR 20110098372 A KR20110098372 A KR 20110098372A KR 101237374 B1 KR101237374 B1 KR 101237374B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
light source
traffic light
determining
object group
image
Prior art date
Application number
KR1020110098372A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
김진혁
박광일
임상묵
김철문
Original Assignee
주식회사 피엘케이 테크놀로지
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 피엘케이 테크놀로지 filed Critical 주식회사 피엘케이 테크놀로지
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    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60RVEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R1/00Optical viewing arrangements; Real-time viewing arrangements for drivers or passengers using optical image capturing systems, e.g. cameras or video systems specially adapted for use in or on vehicles
    • B60R1/005Optical viewing arrangements; Real-time viewing arrangements for drivers or passengers using optical image capturing systems, e.g. cameras or video systems specially adapted for use in or on vehicles specially adapted for viewing traffic-lights
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
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  • Mechanical Engineering (AREA)
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Abstract

PURPOSE: An image processing method for traffic light discrimination is provided to prevent the degradation of a high beam control auxiliary device by continuously irradiating a high beam according to the recognition of a light source of a traffic light. CONSTITUTION: A light source object group is designated by using a set foreground pixels(S702). A highest illumination point(P) is designated in the center of the light source object group(S703). A traffic light estimation area is extracted from the light source object group(S705). A peripheral part of the traffic light estimation area is designated(S706). If U, V color gamut coordinate value in the peripheral part is greater than an estimation value of the peripheral part, a traffic light is determined(S709,S710). [Reference numerals] (AA) No; (BB) Yes; (S701) Setting a landscape pixel area; (S702) Designating a light source object group; (S703) Designating a highest illumination point(P); (S704) Inverting an image brightness value; (S705) Extracting a traffic light estimation area; (S706) Designating a bright area, Rb, in a peripheral part of the traffic light estimation area; (S707) Calculating average R, G, B brightness values in Rb; (S708) Converting to a Yuv color space; (S710) Determining as a traffic light; (S711) Not a traffic light

Description

신호등 판별용 영상 처리 방법{IMAGE PROCESSING METHOD FOR DETECTING TRAFFIC LIGHT}Image processing method for traffic light discrimination {IMAGE PROCESSING METHOD FOR DETECTING TRAFFIC LIGHT}

본 발명은 신호등 판별용 영상 처리 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 차량에 부착된 디지털 카메라의 영상 데이터로부터 신호등을 판별해내기 위한 신호등 판별용 영상 처리 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an image processing method for determining a traffic light, and more particularly, to an image processing method for identifying a traffic light for discriminating a traffic light from image data of a digital camera attached to a vehicle.

최근 차랑용 영상사고 기록 장치의 보급률 증가와 함께 차량에 부착된 카메라를 이용한 차선이탈경보장치, 선행차량추돌경보장치, 하이빔 제어 판단 보조 장치와 같이 사용자의 안전운전 및 편의를 돕는 지능형 카메라 장치에 대한 수요가 늘고 있다.With the recent increase in the penetration rate of the video accident recording device for a car, the intelligent camera device that helps the user's safe driving and convenience such as the lane departure warning device, the preceding vehicle collision warning device, and the high beam control judgment assistance device using the camera attached to the vehicle Demand is increasing.

그 중 하이빔 제어 보조 장치(High Beam Assist)는 주로 야간에 운전자의 시야 확보를 돕기 위해 사용된다. 차량 주행 중 주변 조명이 존재하지 않는 저조도 환경이면서 선행차량 및 대향 차량에 대하여 눈부심 현상이 발생하지 않는 경우에 하이빔 조사가 필요한 바, 야간이라도 가로등이 존재하여 운전자의 시야가 충분히 확보되는 경우라면 하이빔 조사가 요구되지 않는다.Among them, High Beam Assist is mainly used to help the driver secure vision at night. High beam irradiation is required when there is a low light environment where there is no ambient light while driving the vehicle and glare does not occur in the preceding vehicle and the opposite vehicle. Is not required.

종래의 하이빔 판단 보조 장치에 사용되는 영상 처리 방법은 도로상단의 가로등과 다른 광원, 예를 들면 신호등과 같은 저조도의 광원을 가로등과 동일한 광원으로 인지하기 때문에, 신호등과 같은 저조도의 광원인 경우 운전자의 시야 확보를 위한 조명 역할을 하기에는 한계가 있음에도 불구하고 이를 가로등으로 인식하기 때문에 조도판단의 오류에 따른 성능저하가 발생하는 문제가 있다.
The image processing method used in the conventional high beam determination assistance apparatus recognizes a low light source such as a street light and another light source, for example, a traffic light, as a light source such as a traffic light. Although there is a limit to acting as a light for securing the field of view, it is recognized as a street lamp, there is a problem that the performance degradation due to the error of illuminance judgment.

본 발명은 가로등 광원과 신호등 광원을 구분함으로써 하이빔 제어의 성능저하를 방지할 수 있는 신호등 판별용 영상 처리 방법을 제공함에 목적이 있다.
An object of the present invention is to provide an image processing method for determining a traffic light that can prevent the performance degradation of the high beam control by distinguishing the street light source and the traffic light source.

본원의 제1 발명에 따른 신호등 판별용 영상처리방법은, 자동차에 배치된 카메라의 이미지 센서로부터 수신되는 영상에서 신호등을 판별하기 위한 영상처리방법에 있어서, 상기 이미지 센서로부터 수신되는 광원 데이터를 전경영역과 배경영역으로 구분하는 단계; 상기 전경영역을 광원객체그룹으로 지정하고, 상기 광원객체그룹의 주변영역을 상기 광원객체그룹의 주변부로 지정하는 단계; 및 상기 광원객체그룹의 주변부의 색상을 판별하는 단계를 포함한다. In the image processing method for determining the traffic light according to the first invention of the present application, the image processing method for determining the traffic light from the image received from the image sensor of the camera disposed in the vehicle, the light source data received from the image sensor in the foreground region Dividing into a background area; Designating the foreground area as a light source object group and designating a peripheral area of the light source object group as a peripheral part of the light source object group; And determining the color of the periphery of the light source object group.

본원의 제2 발명에 따른 신호등 판별용 영상처리방법은, 자동차에 배치된 카메라의 이미지 센서로부터 수신되는 영상으로부터 신호등을 판별하기 위한 영상처리방법에 있어서, 상기 이미지 센서로부터 수신되는 이미지에서 소정영역을 관심영역으로 설정하는 단계; 상기 관심영역에서 전경픽셀을 이용하여 광원객체그룹을 지정하는 단계; 상기 광원객체그룹의 주변영역 중 주변부 추정 조도값보다 큰 밝기를 가지는 영역을 광원객체그룹의 주변부로 설정하는 단계; 및 상기 광원객체그룹의 주변부의 색상을 판별하는 단계를 포함한다.In the image processing method for determining the traffic light according to the second invention of the present application, in the image processing method for determining the traffic light from the image received from the image sensor of the camera disposed in the vehicle, a predetermined area in the image received from the image sensor Setting a region of interest; Designating a light source object group using a foreground pixel in the ROI; Setting an area having a brightness greater than an estimated peripheral value of a peripheral area of the light source object group as a peripheral part of the light source object group; And determining the color of the periphery of the light source object group.

바람직하게는, 상기 관심영역에서 검출된 광원의 조도값을 이미지 상의 위치에 따라 미리 설정된 임계 조도값과 비교하는 단계; 및 상기 광원의 조도값이 상기 임계 조도값보다 크면 상기 광원을 상기 관심영역에서 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.Preferably, comparing the illuminance value of the light source detected in the region of interest with a predetermined threshold illuminance value according to a position on the image; And removing the light source from the ROI when the illuminance value of the light source is greater than the threshold illuminance value.

바람직하게는, 상기 광원객체그룹을 지정하는 단계는, 상기 관심영역 내 개별 픽셀의 조도를 광원 추정 조도값과 비교하여 전경 픽셀과 배경 픽셀로 구분하는 단계; 및 복수의 상기 전경 픽셀이 서로 이웃하는 영역을 광원객체그룹으로 판단하는 단계를 포함한다.Preferably, the step of designating a light source object group may include: dividing an illumination intensity of an individual pixel in the ROI into a foreground pixel and a background pixel by comparing the illumination intensity value with an estimated illumination intensity; And determining a region where the plurality of foreground pixels neighbor each other as a light source object group.

바람직하게는, 상기 광원객체그룹의 주변부의 색상을 판별하는 단계는, 적색 또는 녹색의 밝기가 주변부 추정 조도값 이상인 영역을 검출하는 단계; 상기 적색 또는 녹색의 밝기가 상기 주변부 추정 조도값 이상인 영역에 대하여 적색 또는 녹색 성분의 비율을 계산하는 단계; 및 상기 광원객체그룹이 신호등인지 판단하는 단계를 포함한다.Preferably, the determining of the color of the periphery of the light source object group comprises: detecting a region in which the brightness of the red or green is greater than or equal to the periphery estimated illuminance value; Calculating a ratio of a red or green component to a region in which the brightness of the red or green is greater than or equal to the peripheral estimated illumination value; And determining whether the light source object group is a traffic light.

본원의 제3 발명에 따른 신호등 판별용 영상처리방법은, 자동차에 배치된 카메라의 이미지 센서로부터 수신되는 영상으로부터 신호등을 판별하기 위한 영상처리방법에 있어서, 상기 영상의 일부를 관심영역으로 설정하는 단계; 상기 관심영역에서 전경픽셀을 추출하는 단계; 상기 전경픽셀 중 최고 조도점을 지정하는 단계; 상기 전경 픽셀 각각의 영상 밝기 값을 반전시키는 단계; 밝기 값이 반전된 영상에서 상기 최고 조도점을 중심으로 그래디언트 정보를 이용하여 신호등 추정 영역을 추출하는 단계; 상기 신호등 추정 영역의 주변부를 지정하는 단계; 및 상기 주변부의 색상을 판별하는 단계를 포함한다.In the image processing method for determining the traffic light according to the third aspect of the present invention, in the image processing method for determining the traffic light from the image received from the image sensor of the camera disposed in the vehicle, setting a portion of the image as the region of interest ; Extracting a foreground pixel from the ROI; Designating a highest illumination point of the foreground pixels; Inverting an image brightness value of each of the foreground pixels; Extracting a traffic light estimation region from the image of which brightness value is inverted using gradient information about the highest illumination point; Designating a periphery of the traffic light estimation region; And determining the color of the periphery.

바람직하게는, 상기 신호등 추정 영역의 주변부를 지정하는 단계는, 신호등 추정 영역의 주변 영역 중 밝은 부분을 신호등 추정 영역의 주변부로 지정한다.Preferably, the step of designating the periphery of the traffic light estimation region designates a bright portion of the periphery of the traffic light estimation region as the periphery of the traffic light estimation region.

바람직하게는, 상기 주변부의 색상을 판별하는 단계는, 상기 주변부 내 적색, 녹색, 청색의 평균 밝기 값을 계산하는 단계; 상기 평균 밝기 값을 색공간좌표값으로 변환하는 단계; 및 상기 색공간좌표값과 신호등 광원의 주변부로 판단하는 신호등 광원 주변부 추정치를 비교하여 색상을 판단하는 단계를 포함한다.Preferably, the determining of the color of the peripheral part may include calculating an average brightness value of red, green, and blue in the peripheral part; Converting the average brightness value into a color space coordinate value; And determining a color by comparing the color space coordinate value and an estimated estimated value of a peripheral portion of a traffic light source determined as a peripheral portion of the traffic light source.

바람직하게는, 상기 색상을 판단하는 단계는, 상기 색공간좌표값이 상기 신호등 광원 주변부 추정치보다 크면 신호등으로 판단한다.
Preferably, the step of determining the color, if the color space coordinate value is larger than the estimated value of the periphery of the traffic light source is determined as a traffic light.

본 발명에 따르면 가로등 광원과 신호등 광원을 구별하여 신호등 광원으로 인식되는 경우에는 하이빔 조사를 계속 유지하여 하이빔 제어 보조 장치의 성능 저하를 방지한다.
According to the present invention, when the street light source and the traffic light source are distinguished and recognized as the traffic light source, the high beam irradiation is maintained and the performance of the high beam control auxiliary device is prevented.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 가로등 광원과 신호등 광원을 검출하기 위한 관심영역 설정 방법을 나타내는 모식도,
도 2는 소실점 부근의 큰 광원을 제거시키는 이유를 설명하기 위한 모식도,
도 3a는 이미지 센서 상의 한 광원과 그 주변의 조도를 나타내는 모식도,
도 3b는 임계치가 90 인 경우의 광원객체그룹의 검출 방법을 나타내는 모식도,
도 4는 검출된 광원객체그룹과 그 주변을 나타내는 모식도,
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 광원의 색상을 판별하는 흐름도,
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 색상판단방법을 나타내는 흐름도,
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 광원의 색상을 판별하는 흐름도,
도 8은 광원객체그룹의 주변부를 추출하기 위한 전처리 과정을 표시한 모식도, 및
도 9는 Rb내 R, G, B의 평균 밝기 값을 YUV 색공간 좌표로 변환한 것을 나타내는 모식도이다.
1 is a schematic diagram showing a method of setting a region of interest for detecting a street light source and a traffic light source according to an embodiment of the present invention;
2 is a schematic diagram for explaining the reason for removing a large light source near the vanishing point;
3A is a schematic diagram showing illuminance of a light source on the image sensor and its surroundings,
3B is a schematic diagram showing a detection method of a light source object group when the threshold value is 90;
4 is a schematic diagram showing a detected light source object group and its surroundings;
5 is a flow chart for determining the color of the light source according to an embodiment of the present invention;
6 is a flowchart illustrating a color judging method according to an embodiment of the present invention;
7 is a flow chart for determining the color of the light source according to another embodiment of the present invention;
8 is a schematic diagram showing a preprocessing process for extracting a peripheral portion of a light source object group;
FIG. 9 is a schematic diagram illustrating conversion of average brightness values of R, G, and B in R b into YUV color space coordinates. FIG.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.As the inventive concept allows for various changes and numerous embodiments, particular embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the written description. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.Terms including ordinal numbers such as first and second may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.

예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제2 구성요소는 제1 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제1 구성요소도 제2 구성요소로 명명될 수 있다. For example, without departing from the scope of the present invention, the second component may be referred to as a first component, and similarly, the first component may also be referred to as a second component.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In the present application, the terms "comprises", "having", and the like are used to specify that a feature, a number, a step, an operation, an element, a component, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.

이제 본 발명의 일실시예에 따른 신호등 판별용 영상처리방법에 대하여 도면을 참고하여 상세하게 설명하고, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기도 한다.
Now, an image processing method for determining a traffic light according to an exemplary embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. It may be omitted.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 가로등 광원과 신호등 광원을 검출하기 위한 관심영역 설정 방법을 나타내는 모식도이고, 도 2는 소실점 부근의 큰 광원을 제거시키는 이유를 설명하기 위한 모식도이다.1 is a schematic diagram illustrating a method of setting a region of interest for detecting a street light source and a traffic light source according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a schematic diagram for explaining a reason for removing a large light source near a vanishing point.

도 1을 참조하면, 이미지 센서에 생성된 이미지 상의 지평선(130) 윗부분(110,120)을 가로등 광원과 신호등 광원을 검출하기 위한 관심영역으로 설정한다. 이는 도로상의 가로등 배치는 도로상의 차선 수 및 설치 위치에 따라 다소 차이가 있으나, 통상적으로 지면에서 최소 6m 보다 높게 설치하도록 정하고 있기 때문이다. 또한 이미지 상의 지평선(130)과 근접한 지점은 아주 멀리 위치하기 때문에 이러한 지점은 고려대상이 될 수 없으므로, 이미지 상의 지평선(130)으로부터 마진(140)을 두어 관심영역(110, 120)을 설정하게 된다. Referring to FIG. 1, the upper portions 110 and 120 of the horizon 130 on the image generated by the image sensor are set as a region of interest for detecting a street light source and a traffic light source. This is because the streetlight layout on the road is somewhat different depending on the number of lanes and the installation location on the road, but is usually determined to be installed at least 6m above the ground. In addition, since the point close to the horizon 130 on the image is located far away, such a point cannot be considered, so the region of interest 110 and 120 is set by having a margin 140 from the horizon 130 on the image. .

또한 관심 영역(110, 120) 내에 존재하는 모든 광원(100, 121, 122)을 광원으로서 검출한다.In addition, all light sources 100, 121, 122 existing in the ROI 110, 120 are detected as the light source.

도 1 및 도 2를 참조하면, 이미지 상의 지평선(130)으로부터 마진(140)을 두고 관심영역(110, 120)을 설정하는데, 설정된 관심영역(110, 120) 내에서 이미지 상의 지평선(130)에 근접한 영역(120)에서 검출된 광원 중에서 이미지 상의 위치에 따라 미리 설정된 임계 조도값보다 큰 조도의 광원(122)은 제거한다. 도 2 에 도시된 바와 같이 이미지 상의 지평선(130)에 근접한 영역(120)은 매우 멀리 위치하는 지점이므로 낮은 조도의 광원만이 존재할 수 있다. 따라서 이미지 상의 위치에 따라 미리 설정된 임계 조도값보다 큰 조도의 광원(122)이 검출된 경우, 이러한 광원은 가로등 광원 또는 신호등 광원이 될 수 없기 때문에 제거한다.Referring to FIGS. 1 and 2, the ROIs 110 and 120 are set with a margin 140 from the horizon 130 on the image. The ROIs 110 and 120 are set to the horizon 130 on the image within the ROIs 110 and 120. Among the light sources detected in the adjacent region 120, the light source 122 having an illuminance larger than a predetermined threshold illuminance value is removed according to a position on the image. As shown in FIG. 2, since the region 120 near the horizon 130 on the image is a very far point, only a low light source may exist. Therefore, when the light source 122 of illuminance larger than the predetermined threshold illuminance value is detected according to the position on the image, the light source is removed because it cannot be a street light source or a traffic light source.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 광원의 검출 방법을 나타내는 모식도로서, 관심영역(110, 120) 내에서 어느 하나의 광원을 예로 들어 설명하면 다음과 같다. 광원을 검출하기 위하여 이미지의 개별 픽셀의 조도를 미리 설정된 광원 추정 조도값과 광원 추정 조도값보다 높은 경우 전경 픽셀(310)로 간주하고, 광원 추정 조도값보다 낮은 경우 배경 픽셀(320)로 간주한다. 픽셀 단위 비교는 관심영역(110, 120)을 컬럼(column)단위로 처리하면서 좌에서 우로 또는 우에서 좌로 진행할 수 있고, 로우(row)단위로 처리하면서 상에서 하로, 또는 하에서 상으로 진행할 수 있다.3 is a schematic diagram illustrating a detection method of a light source according to an exemplary embodiment of the present invention, which will be described below using any one light source in the ROIs 110 and 120 as an example. In order to detect the light source, the illuminance of the individual pixels of the image is regarded as the foreground pixel 310 when it is higher than the preset light source estimated illuminance value and the light source estimated illuminance value, and when it is lower than the light source estimated illuminance value, it is regarded as the background pixel 320. . The pixel-by-pixel comparison may proceed from left to right or right to left while processing the regions of interest 110 and 120 in a column unit, and may proceed from top to bottom or top to bottom while processing in a row unit.

복수의 전경 픽셀(310)들이 이웃하여 위치하는 영역을 광원객체그룹(300)으로 간주한다. 즉, 전경의 시작과 배경의 시작을 선으로 만들어 구분한 후 구분된 영역을 객체로 묶고, 객체화된 영역 중 전경이 객체화된 영역을 광원객체그룹(300)이라 한다.
An area where the plurality of foreground pixels 310 are adjacent to each other is regarded as the light source object group 300. That is, after separating the beginning of the foreground and the beginning of the background by making a line, the divided areas are grouped by objects, and the area where the foreground is objectized among the objectized areas is called the light source object group 300.

도 4는 검출된 광원객체그룹과 그 주변을 나타내는 모식도이다.4 is a schematic diagram showing the detected light source object group and its surroundings.

도 4를 참조하면, 광원의 중심은 조도가 매우 높아서 이미지 센서 상에서 포화되어 백색으로 표현되나, 광원의 주변부는 이미지 센서 상에서 포화되지 않아 색의 구별이 가능하다. 즉, 광원객체그룹(300)은 조도가 매우 높아서 이미지 센서 상에서 포화되어 백색으로 표현된다. 그러나 광원객체그룹(300)의 주변부(400)는 이미지 센서 상에서 포화되지 않아 색상의 구별이 가능하다. 색상을 구별하기 위해, 광원객체그룹(300)의 주변 영역(410)에서 이중선형보간법(bilinear interpolation)으로 추정한 R, G, B 밝기의 합이 미리 설정된 주변부 추정 조도값보다 큰 부분을 광원객체그룹(300)의 주변부(400)로 구분한다. 여기서, 미리 설정된 주변부 추정 조도값이라 함은 광원객체그룹(300)의 주변부(400)로 추정할 수 있는 소정 조도값을 의미한다.Referring to FIG. 4, the center of the light source has a very high illuminance and is saturated on the image sensor to be expressed in white. However, the periphery of the light source is not saturated on the image sensor to distinguish colors. That is, the light source object group 300 has a very high illuminance and is saturated on the image sensor to be expressed in white. However, since the peripheral portion 400 of the light source object group 300 is not saturated on the image sensor, color can be distinguished. In order to distinguish colors, the sum of the R, G, and B brightnesses estimated by bilinear interpolation in the peripheral area 410 of the light source object group 300 is greater than the preset peripheral estimated illuminance value. The periphery 400 of the group 300 is divided. Here, the preset peripheral estimation illuminance value means a predetermined illuminance value that can be estimated by the peripheral unit 400 of the light source object group 300.

예컨대, 주변부(400)에서 이중선형보간법으로 추정한 R의 밝기 값이 0이상인 영역 RR을 구하고, 이중선형보간법으로 추정한 G의 밝기 값이 0이상인 영역 RG를 구한다. RR 및 RG 영역 내에서 아래 수식과 같이 적색, 녹색 성분의 픽셀 수의 비율 RatioR, RatioG 을 구한다.
For example, an area R R having a brightness value of R estimated by the bilinear interpolation method is greater than or equal to zero in the peripheral part 400, and an area R G having a brightness value of G or more estimated by the bilinear interpolation method is greater than zero. R R And R G The ratio of the number of pixels of red and green components in the area as below formula Ratio R , Ratio G .

RatioR = r/NR*100(%), NR : RR 영역 내의 전체 픽셀 수 Ratio R = r / N R * 100 (%), N R : R R The total number of pixels in the area

r : RR 영역 내에서 구한 적색 성분을 갖는 픽셀 수
r: R R The number of pixels with the red component found in the area

RatioG = g/NG*100(%), NG : RG 영역 내의 전체 픽셀 수Ratio G = g / N G * 100 (%), N G : R G The total number of pixels in the area

g : RG 영역 내에서 구한 녹색 성분을 갖는 픽셀 수
g: R G The number of pixels with the green component found in the area

상기 수식에 의하여 구한 RatioR, RatioG 을 이용하여 광원객체그룹(300)이 녹색 또는 적색 성분을 갖는 신호등 광원인지 구별이 가능하다. Ratio R , Ratio G obtained by the above formula It is possible to distinguish whether the light source object group 300 is a traffic light source having a green or red component by using the.

즉, RatioMAX = max(RatioR, RatioG)라고 할 때, RatioMAX가 신호등 광원 추정치보다 크다면 이러한 광원객체그룹(300)은 신호등 광원이라고 판단된다.
That is, when Ratio MAX = max (Ratio R , Ratio G ), if the ratio MAX is greater than the traffic light source estimated value, the light source object group 300 is determined to be a traffic light source.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 광원의 색상을 판별하는 흐름도이다.5 is a flow chart for determining the color of the light source according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 이미지 센서 상의 이미지에서 가로등 광원과 신호등 광원을 검출하기 위한 관심영역(110, 120)을 설정하는 단계(S501), 관심영역(110, 120) 상에 존재하는 모든 광원을 검출하는 단계(S502), 관심영역(110, 120)에서 검출된 광원 중 무의미 광원을 제거하는 단계(S503), 검출된 광원에서 전경픽셀(310)을 추출하는 단계(S504), 추출한 전경픽셀(310)을 이용하여 광원객체그룹(300)을 지정하는 단계(S505), 광원객체그룹(300)에서 색상의 판단을 위하여 광원객체그룹의 주변부(400)를 설정하는 단계(S506) 및 설정된 광원객체그룹의 주변부(400)의 색상을 판별하는 단계(S507)를 포함한다.
Referring to FIG. 5, in operation S501 of setting regions of interest 110 and 120 for detecting a street light source and a traffic light source in an image on an image sensor, all light sources existing on the regions of interest 110 and 120 are detected. (S502), removing the nonsense light source among the light sources detected in the ROI (110, 120) (S503), extracting the foreground pixel 310 from the detected light source (S504), extracted foreground pixel 310 Designating the light source object group 300 using the step S505, setting the periphery 400 of the light source object group to determine the color in the light source object group 300, and setting the set light source object group. Determining the color of the peripheral portion 400 of (S507).

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 주변영역에서 색상판단방법을 나타내는 흐름도이다.6 is a flowchart illustrating a color judging method in a peripheral area according to an embodiment of the present invention.

주변부에서 R의 밝기 값이 0 이 아닌 영역 RR을 구하고, G의 밝기 값이 0 이 아닌 영역 RG을 구하는 단계(S601), RR, RG 영역 내에서 아래 수식에 의하여 적색, 녹색 픽셀 수의 비율을 구하는 단계(S602), RatioMAX = max(RatioR, RatioG)라고 할 때 RatioMAX가 신호등 광원 추정치보다 크다면 신호등 광원이라고 판단하는 단계(S603)를 포함한다.Obtaining a region R R in which the brightness value of R is not 0 at the periphery and a region R G in which the brightness value of G is not 0 (S601), R R , R G In step S602, the ratio of the number of red and green pixels is calculated according to the following equation in the area, and when Ratio MAX = max (Ratio R , Ratio G ), determining that the ratio MAX is the traffic light source if the ratio MAX is greater than the estimated traffic light source. (S603).

도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 광원의 색상을 판별하는 흐름도이고, 도 8은 광원객체그룹의 주변부를 추출하기 위한 전처리 과정을 표시한 모식도이며, 도 9는 Rb내 R, G, B의 평균 밝기 값을 YUV 색공간좌표로 변환한 것을 나타내는 모식도이다. 7 is a schematic view showing the pre-processing for extracting the periphery of the flow chart, and Figure 8 is a light source group of objects to determine the color of the light source according to another embodiment of the present invention, Figure 9 is R b within the R, G, It is a schematic diagram which shows that the average brightness value of B was converted into the YUV color space coordinate.

도 7을 참조하면, 관심 영역 내에서 광원으로 추정되는 픽셀을 전경 픽셀(310)로 설정하고(S701), 전경 픽셀(310)을 이용하여 광원객체그룹(300)을 지정하며(S702), 광원객체그룹(300)의 중앙부에서 최고 조도점(P)을 지정하고(S703), 각각의 전경 픽셀(310)에 대하여 영상 밝기 값을 반전시킨다(S704).Referring to FIG. 7, a pixel estimated as a light source in the ROI is set as a foreground pixel 310 (S701), and a light source object group 300 is designated using the foreground pixel 310 (S702). The highest illumination point P is specified at the center of the object group 300 (S703), and the image brightness value is inverted for each foreground pixel 310 (S704).

밝기 값이 반전된 광원객체그룹(300)에서 최고 조도점(P)을 중심으로 그래디언트 정보를 이용하여 영상 분할 방법으로 신호등 추정 영역을 추출하고(S705), 신호등 추정 영역의 주변 영역 중 밝은 부분을 신호등 추정 영역의 주변부(Rb)로 지정한다(S706).In the light source object group 300 in which the brightness value is inverted, the traffic light estimation region is extracted by the image segmentation method using the gradient information around the highest illumination point P (S705), and the bright part of the peripheral area of the traffic light estimation region is extracted. The peripheral portion R b of the traffic light estimation region is designated (S706).

신호등 추정 영역의 주변부(Rb) 내 R, G, B 평균 조도값을 계산하고(S707), R, G, B 평균 조도값을 YUV 색공간 좌표로 변환하며(S708), 변환된 U, V 값과 신호등 광원의 주변부로 판단하는 신호등 광원 주변부 추정치를 비교하여(S709), U, V 값이 신호등 광원 주변부 추정치보다 크면 신호등으로 판단하고(S710), U, V 값이 신호등 광원 기준치보다 작으면 신호등이 아니라고 판단한다(S711).Calculate the R, G, B average roughness values in the periphery R b of the traffic light estimation region (S707), convert the R, G, B average roughness values into YUV color space coordinates (S708), and convert the converted U, V When the value and the light source light peripheral edge estimate determined by the periphery of the traffic light source is compared (S709), if the U, V value is larger than the traffic light source peripheral estimate is judged as a traffic light (S710), if the U, V value is smaller than the traffic light source reference value It is determined that the traffic light is not (S711).

도 8을 참조하면, 관심영역 내에서 광원 추정 조도값보다 큰 값을 가진 픽셀을 전경 픽셀로 지정한다. 복수의 전경 픽셀이 이웃하는 영역을 광원객체그룹이라고 할 때, 이러한 광원객체그룹 내부에는 영상 내의 노이즈 성분으로 인하여 전경 픽셀이지만 전경이 아닌 영역으로 표시되는 홀(801)이 존재할 수 있다(도 8a). 이러한 홀(801)은 광원객체그룹 내부에는 존재할 수 없으므로 홀(801)을 전경 픽셀로 간주하여 전경 픽셀로 채운다(도 8b).Referring to FIG. 8, a pixel having a value larger than a light source estimated illuminance value in a region of interest is designated as a foreground pixel. When a plurality of foreground pixels are adjacent to a light source object group, a hole 801 may be present inside the light source object group as a foreground pixel but not a foreground area due to noise components in the image (FIG. 8A). . Since the hole 801 cannot exist inside the light source object group, the hole 801 is regarded as a foreground pixel and filled with the foreground pixel (FIG. 8B).

광원객체그룹(300)의 중심부 내에서 최고 조도점(P)을 지정하여 각각의 전경 픽셀의 영상 밝기 값을 반전시킨다(도 8c). The highest illuminance point P is designated within the center of the light source object group 300 to invert the image brightness value of each foreground pixel (FIG. 8C).

밝기 값이 반전된 영상에서 최고 조도점(P)을 중심으로 그래디언트 정보를 이용하여 영상 분할 방법으로 광원객체그룹의 주변 영역 중 밝은 부분을 광원 영역의 주변부(Rb)로 지정한다(도 8d). In the image in which the brightness value is inverted, the bright part of the peripheral area of the light source object group is designated as the peripheral part R b of the light source area by the image segmentation method using the gradient information around the highest illumination point P (Fig. 8D). .

도 9를 참조하면, 색상을 판단하는 방법은 우선 R, G, B 영상에서 주변부의 평균 조도값을 구하고, 상기 평균 조도값을 YUV 색공간좌표로 변환한다. U, V 색상 값이 적색 또는 녹색 범위에 있다면 광원객체그룹을 신호등 광원으로 판단하게 된다.
Referring to FIG. 9, in the method of determining color, first, an average illuminance value of a peripheral part is obtained from R, G, and B images, and the average illuminance value is converted into a YUV color space coordinate. If the U and V color values are in the red or green range, the light source object group is determined as the traffic light source.

앞에서 설명된 본 발명의 일실시예는 본 발명의 기술적 사상을 한정하는 것으로 해석되어서는 아니된다. 본 발명의 보호범위는 청구범위에 기재된 사항에 의하여만 제한되고, 본 발명의 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상을 다양한 형태로 개량 변경하는 것이 가능하다. 따라서, 이러한 개량 및 변경은 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것인 한 본 발명의 보호범위에 속하게 될 것이다.
One embodiment of the present invention described above should not be construed as limiting the technical spirit of the present invention. The scope of protection of the present invention is limited only by the matters described in the claims, and those skilled in the art will be able to modify the technical idea of the present invention in various forms. Therefore, such improvements and modifications will fall within the protection scope of the present invention as long as it will be apparent to those skilled in the art.

100 : 광원 110 : 관심영역
120 : 관심영역 121 : 광원
122 : 무의미 광원
130 : 이미지 상의 지평선 131 : 소실점
300 : 광원객체그룹 310 : 전경 픽셀
320 : 배경 픽셀
400 : 주변부 410 : 주변 영역
801 : 홀(Hole)
100: light source 110: region of interest
120: region of interest 121: light source
122: meaningless light source
130: horizon on the image 131: vanishing point
300: light source object group 310: foreground pixel
320: background pixels
400: periphery 410: periphery
801: Hole

Claims (10)

삭제delete 삭제delete 자동차에 배치된 카메라의 이미지 센서로부터 수신되는 영상에서 신호등을 판별하기 위한 영상처리방법에 있어서,
상기 이미지 센서로부터 수신되는 광원 데이터에서 소정영역을 관심영역으로 설정하는 단계;
상기 관심영역에서 전경픽셀을 이용하여 광원객체그룹을 지정하는 단계;
상기 광원객체그룹의 주변영역을 상기 광원객체그룹의 주변부로 지정하는 단계;
상기 광원객체그룹의 주변부의 색상을 판별하는 단계;
상기 관심영역에서 검출된 광원의 조도값을 이미지 상의 위치에 따라 미리 설정된 임계 조도값과 비교하는 단계; 및
상기 광원의 조도값이 상기 임계 조도값보다 크면 상기 광원을 상기 관심영역에서 제거하는 단계
를 포함하는 신호등 판별용 영상처리방법.
An image processing method for discriminating a traffic light from an image received from an image sensor of a camera disposed in a vehicle,
Setting a predetermined region as a region of interest in the light source data received from the image sensor;
Designating a light source object group using a foreground pixel in the ROI;
Designating a peripheral area of the light source object group as a peripheral part of the light source object group;
Determining a color of a periphery of the light source object group;
Comparing the illuminance value of the light source detected in the region of interest with a predetermined threshold illuminance value according to a position on the image; And
Removing the light source from the ROI when the illuminance value of the light source is greater than the threshold illuminance value.
Image processing method for determining the traffic light comprising a.
제 3 항에 있어서, 상기 광원객체그룹을 지정하는 단계는,
상기 관심영역 내 개별 픽셀의 조도를 광원 추정 조도값과 비교하여 전경 픽셀과 배경 픽셀로 구분하는 단계; 및
복수의 상기 전경 픽셀이 서로 이웃하는 영역을 광원객체그룹으로 판단하는 단계
를 포함하는 신호등 판별용 영상처리방법.
The method of claim 3, wherein the specifying of the light source object group comprises:
Dividing the illuminance of the individual pixel in the ROI into a foreground pixel and a background pixel by comparing with an estimated light source illuminance value; And
Determining a region where a plurality of foreground pixels neighbor each other as a light source object group
Image processing method for determining the traffic light comprising a.
제 3 항에 있어서, 상기 광원객체그룹의 주변부의 색상을 판별하는 단계는,
적색 또는 녹색의 밝기가 미리 설정된 주변부 추정 조도값보다 크고 백색 조도값보다 작은 색상 판별 대상 영역을 검출하는 단계;
상기 색상 판별 대상 영역에 대하여 적색 또는 녹색 성분의 비율을 계산하는 단계; 및
상기 광원객체그룹이 신호등인지 판단하는 단계
를 포함하는 신호등 판별용 영상처리방법.
The method of claim 3, wherein the determining of the color of the periphery of the light source object group comprises:
Detecting a color discrimination target area having a red or green brightness greater than a predetermined peripheral estimated illumination value and smaller than a white illumination value;
Calculating a ratio of red or green components with respect to the color determination target region; And
Determining whether the light source object group is a traffic light
Image processing method for determining the traffic light comprising a.
자동차에 배치된 카메라의 이미지 센서로부터 수신되는 영상으로부터 신호등을 판별하기 위한 영상처리방법에 있어서,
상기 영상의 일부를 관심영역으로 설정하는 단계;
상기 관심영역에서 전경픽셀을 추출하는 단계;
상기 전경픽셀 중 최고 조도점을 지정하는 단계;
상기 전경 픽셀 각각의 영상 밝기 값을 반전시키는 단계;
밝기 값이 반전된 영상에서 상기 최고 조도점을 중심으로 그래디언트 정보를 이용하여 신호등 추정 영역을 추출하는 단계;
상기 신호등 추정 영역의 주변부를 지정하는 단계; 및
상기 주변부의 색상을 판별하는 단계
를 포함하는 신호등 판별용 영상처리방법.
An image processing method for discriminating a traffic light from an image received from an image sensor of a camera disposed in a vehicle,
Setting a portion of the image as a region of interest;
Extracting a foreground pixel from the ROI;
Designating a highest illumination point of the foreground pixels;
Inverting an image brightness value of each of the foreground pixels;
Extracting a traffic light estimation region from the image of which brightness value is inverted using gradient information about the highest illumination point;
Designating a periphery of the traffic light estimation region; And
Determining the color of the periphery
Image processing method for determining the traffic light comprising a.
제 6 항에 있어서,
상기 관심영역에서 검출된 광원의 조도값을 이미지 상의 위치에 따라 미리 설정된 임계 조도값과 비교하는 단계; 및
상기 광원의 조도값이 상기 임계 조도값보다 크면 상기 광원을 상기 관심영역에서 제거하는 단계
를 더 포함하는 신호등 판별용 영상처리방법.
The method according to claim 6,
Comparing the illuminance value of the light source detected in the region of interest with a predetermined threshold illuminance value according to a position on the image; And
Removing the light source from the ROI when the illuminance value of the light source is greater than the threshold illuminance value.
Image processing method for determining the traffic light further comprising.
삭제delete 제 6 항에 있어서,
상기 주변부의 색상을 판별하는 단계는,
상기 주변부 내 적색, 녹색, 청색의 평균 밝기 값을 계산하는 단계;
상기 평균 밝기 값을 색공간좌표값으로 변환하는 단계; 및
상기 색공간좌표값과 신호등 광원의 주변부로 판단하는 신호등 광원 주변부 추정치를 비교하여 색상을 판단하는 단계
를 포함하는 신호등 판별용 영상처리방법.
The method according to claim 6,
Determining the color of the peripheral portion,
Calculating average brightness values of red, green, and blue in the periphery;
Converting the average brightness value into a color space coordinate value; And
Determining a color by comparing the color space coordinate value with an estimated value of a peripheral part of a traffic light source determined as a peripheral part of a traffic light source;
Image processing method for determining the traffic light comprising a.
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정준익, 노도환, '성분차 색분할과 검출마스크를 통한 실시간 교통신호등 검출과 인식,' 전자공학회논문지 SP편 제43권 제2호, 2006.3, pp.65-72. *

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