In the proposed method, the change of the HSI color space and edge reinforcement are processed in order to improve the problem of the RGB color information outputted from a camera. And, by diminishing the influence about the brightness variation of the luminosity change, shadow, and etc, the influence of the sensitivity change is mitigated according to the photographing image condition and the reliability of the feature information extraction is improved at the same time. Also, the process area required for the lane detection is set up based on the characteristic of the camera fixed in a vehicle and image plane from the attribute of the lane, and etc. It estimates the horizontal vanishing line from the focal distance and tilted angle parameter of a camera, and based on the information, the best selection of the process area required for the lane detection is performed. Through the result of the before image and the statistical character of the directional information of the block edge in the ROI-LB, the information which is mistaken acknowledge as a lane can removal and performance improvement of the innovative lane detection are possible
제안 방법에서는 카메라에서 출력되는 RGB 칼라정보는 조명 변화에 의해 발생되는 칼라 값으로부터 모든 조명조건을 보상할 수 없다. 문제를 개선하기 위해 HSI 칼라공간으로 변화와 에지 보강을 처리함으로서 밝기변화, 그림자 등 명도변화에 대한 영향을 줄여 촬상조건에 따른 감도 변화의 영향을 완화시킴과 동시에 특징정보 추출의 신뢰성을 향상시킬 수 있도록 한다. 또한 차량에 고정 설치된 카메라의 특성과 영상평면에서의 차선의 속성 등을 기반으로 차선검출에 필요한 처리 영역을 설정한다. 카메라의 초점 거리와 경사각(tilted angle) 파라미터로부터 수평소실선(vanishing line)을 사전 추정하고, 이를 바탕으로 차선검출에 필요한 처리영역의 최적 선정을 수행한다. 이와 같이 최적 선정된 처리영역을 ROI-LB (Re- gion Of Interest for Lane Boundary)라 한다. ROI-LB 내 블록별 에지의 방향성 정보의 통계적 성질과 직전 영상의 결과를 이용함으로서 차선으로 오인식되는 정보들의 제거와 획기적인 차선검출의 성능개선이 가능하다.