本發(fā)明具體涉及一種完全非結(jié)構(gòu)道路邊緣檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

智能車輛自主駕駛系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一是基于視覺(jué)的道路檢測(cè)。近年來(lái)，自主駕駛系統(tǒng)的研究，隨著計(jì)算機(jī)和機(jī)器人技術(shù)不斷發(fā)展，也得到了飛速的發(fā)展，其中，怎樣在各種復(fù)雜自然環(huán)境下準(zhǔn)確識(shí)別前方道路是自主駕駛系統(tǒng)的一個(gè)難題。對(duì)于結(jié)構(gòu)化程度較高的道路，可將道路檢測(cè)的方法一般簡(jiǎn)化為車道線檢測(cè)。而非結(jié)構(gòu)化道路，因受到自然環(huán)境中季節(jié)、天氣或者光照等的影響，都會(huì)造成道路表面特征的改變，給非結(jié)構(gòu)化道路檢測(cè)帶來(lái)一定的挑戰(zhàn)性。

如何從彩色圖像中獲得道路的信息是基于視覺(jué)的道路檢測(cè)的關(guān)鍵。由于道路處于真實(shí)的自然環(huán)境中，攝像機(jī)獲得的圖像往往受各種環(huán)境因素的影響而退化。另外，由于完全非結(jié)構(gòu)化道路圖像的某些特征，例如邊緣、輪廓等本來(lái)就不是很明顯，這使圖像處理后序過(guò)程的信息提取受直接影響。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種完全非結(jié)構(gòu)道路邊緣檢測(cè)方法。

一種完全非結(jié)構(gòu)道路邊緣檢測(cè)方法，包括以下步驟：

s1：圖像預(yù)處理：將采集到的視頻圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理；

s2：確定參考序列和比較序列：

1）設(shè)參考序列，比較序列，其中n表示參考序列和待比較序列中分量的個(gè)數(shù)，則關(guān)聯(lián)系數(shù)的計(jì)算公式：

，

其中，稱為分辨系數(shù)，取值0.205；表示在第k個(gè)時(shí)刻比較序列與之間的相對(duì)值，將其定義為序列與在k時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)；

2）由sobel算子形成的兩個(gè)參考序列為：

，

；

3）假設(shè)每個(gè)分量圖像的大小為，對(duì)每一個(gè)分量圖中某一個(gè)像素點(diǎn)，利用像素的八鄰域分量值可形成像素比較序列為：

，其中，；；用表示第q個(gè)比較序列，其中；

4）計(jì)算出兩個(gè)灰色關(guān)聯(lián)度，即和，設(shè)，可以選定合適的閾值t，當(dāng)，說(shuō)明像素點(diǎn)至少在一個(gè)方向上有邊緣特性，則可以把判定為邊緣點(diǎn)，否則就不是邊緣點(diǎn)；

s3：生成彩色灰關(guān)聯(lián)度圖像及圖像合并：

按步驟s2所述的方法，分別作用于hsv空間上的兩個(gè)分量h、s上，得到兩張邊緣檢測(cè)圖像和，然后按或運(yùn)算合并方式得到彩色道路圖像邊緣。

本發(fā)明的有益效果是：

本發(fā)明道路檢測(cè)方法不依賴道路形狀和假設(shè)，直接利用sobel算子對(duì)彩色圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，不僅實(shí)時(shí)性好，邊緣檢測(cè)結(jié)果清晰，還能有效降低圖像的噪聲。

具體實(shí)施方式

以下具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步闡述，但不作為對(duì)本發(fā)明的限定。

一種完全非結(jié)構(gòu)道路邊緣檢測(cè)方法，包括以下步驟：

s1：圖像預(yù)處理：將采集到的視頻圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理；

s2：確定參考序列和比較序列：

1）設(shè)參考序列，比較序列，其中n表示參考序列和待比較序列中分量的個(gè)數(shù)，則關(guān)聯(lián)系數(shù)的計(jì)算公式：

，

其中，稱為分辨系數(shù)，取值0.205；表示在第k個(gè)時(shí)刻比較序列與之間的相對(duì)值，將其定義為序列與在k時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)；

2）由sobel算子形成的兩個(gè)參考序列為：

，

；

3）假設(shè)每個(gè)分量圖像的大小為，對(duì)每一個(gè)分量圖中某一個(gè)像素點(diǎn)，利用像素的八鄰域分量值可形成像素比較序列為：

，其中，；；用表示第q個(gè)比較序列，其中；

4）計(jì)算出兩個(gè)灰色關(guān)聯(lián)度，即和，設(shè)，可以選定合適的閾值t，當(dāng)，說(shuō)明像素點(diǎn)至少在一個(gè)方向上有邊緣特性，則可以把判定為邊緣點(diǎn)，否則就不是邊緣點(diǎn)；

s3：生成彩色灰關(guān)聯(lián)度圖像及圖像合并：

按步驟s2所述的方法，分別作用于hsv空間上的兩個(gè)分量h、s上，得到兩張邊緣檢測(cè)圖像和，然后按或運(yùn)算合并方式得到彩色道路圖像邊緣。