적응형 원근 효과 제거를 이용한 영상 기반 실시간 차선 검출 방법

Abstract

차량 및 교통량의 증가와 함께 교통안전에 대한 요구는 지능화된 교통 시스템에 대한 요구를 만들어왔다. 더욱이 모바일과 접목된 임베디드 시스템의 성능 향상은 그 요구를 뒷받침해 줄 수 있는 기반을 제공하고 있다. 지능형 교통 시스템에서 차선 및 차량 검출을 위해 영상 처리와 컴퓨터 비젼 기법들이 많이 사용하고 있다. 그 중 영상 기반 차량 안내 시스템은 교통안전의 향상과 교통량의 증가라는 두 가지 상반된 문제를 절충시키는 수단이 될 수 있다. 이 시스템은 차량이 주행하고 있는 해당 차선에 대한 정보, 차량의 급차선 변경 여부 및 정주행에 대한 정보를 제공함으로써 운전자의 안전운행을 위한 보조 장치로써의 역할을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 하나의 카메라를 이용한 도로의 조도, 그림자, 차선과 동일한 색의 차량 및 도로 상의 장애물 영향을 덜 받는 실시간 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 적응형 원근 효과 제거는 차선이 될 가능성이 있는 픽셀만을 선택하기 위해 특정 영역만을 적용한 히스토그램을 이용하여 동적 임계값을 찾아내고 그 임계값을 이용하여 이진화를 수행한 후 원근 효과를 제거한다. 차선은 원근 효과를 제거시킨 영상에서 차선 파라미터를 추출하여 탐색하게 된다. 알고리즘에 대한 성능 평가 및 검증은 PC를 기반으로 수행하였으며, 그 실시간 처리 여부를 검증하기 위해 WinCE.net 4.2가 포팅된 ARM 9 프로세서를 이용한 타겟 보드 상에서 알고리즘 처리 시간을 측정하였다. 적응형 원근 효과 제거에 의한 차선 검출은 일반적인 원근 효과 제거를 이용하는 방법에 비해 그 처리 시간을 평균 80.4% 단축시킬 수 있었다. 또한 이진화를 위한 가변적인 임계값을 가지게 함으로써 고정 임계값 방식에 비해 도로 반사에 의한 화면의 명암 변화, 그림자 및 차선과 동일한 색상을 가지는 차량에 의한 오검지율을 약 10% 줄이는 효과를 보였다. 그 결과 10프레임/초의 처리 속도와 93%의 차선 검출도를 보였으며, 실제 차량 운행 중에 차량 안내 시스템의 일부로써 운전자를 위한 안전 운전 보조 장치로써의 적용 가능성을 보였다.