[发明专利]选择夜间图像中的可见区域以执行无障碍路径探测

说明书

技术领域

实施例总体涉及道路辨识。

背景技术

视觉成像系统被用于车辆中以便增强车辆内的感测应用，例如无障碍路径探测系统、物体探测系统和其他视觉/定位系统。这样的系统利用摄像机来捕获图像。对于夜间光线条件期间捕获的图像，可能由于照明不足的原因，可能不容易利用基于视觉的捕获系统从被捕获图像的非道路和其他未识别区域区分出行驶路径。如果基于视觉的摄像机系统不能够在行驶道路和非行驶道路之间进行区分，则利用被捕获图像信息的次级系统会变得低效。

发明内容

实施例的优点在于通过选择建模技术来确定行驶所用的可见区域，该建模技术在替代性技术中提供最小误差。该方法利用训练图像来识别出代表从所有训练图像中识别可见区域的目标函数。所识别的可见区域用于探测无障碍路径。基于该目标函数，产生目标函数值-强度相关曲线图。多个建模技术使用该相关曲线图来确定哪个技术在替代方案中将产生具有最小误差的强度阈值。当系统用于实时环境来识别可见区域时，阈值将用在被捕获图像上。

实施例设想了在夜间光线条件期间确定捕获的图像中的可见区域的方法。从安装于车辆的图像捕获装置捕获图像。生成被捕获图像的强度直方图。强度阈值被应用到该强度直方图以便识别出行驶路径的可见候选区域。从训练技术来确定强度阈值，该训练技术利用各场景的多个基于训练的被捕获图像。目标函数被用于为每个基于训练的被捕获图像的每个相关强度值确定目标函数值。处理每个基于训练的被捕获图像的目标函数值和相关联的强度值以便识别出最小目标函数值和相关联的最佳强度阈值从而识别出被捕获图像的可见候选区域。

本发明还提供了以下技术方案。

方案1. 一种在夜间光线条件期间确定被捕获图像中的可见区域的方法，该方法包括步骤：

从安装于车辆的图像捕获装置捕获图像；

生成被捕获图像的强度直方图；

应用强度阈值到该强度直方图以便识别出行驶路径的可见候选区域，从利用各场景的多个基于训练的被捕获图像的训练技术来确定所述强度阈值，其中目标函数被用于为每个基于训练的被捕获图像的每个相关强度值确定目标函数值，其中处理每个所述基于训练的被捕获图像的所述目标函数值和相关联的强度值来识别出最小目标函数值和相关联的最佳强度阈值以便识别出所述被捕获图像的所述可见候选区域。

方案2. 根据方案1所述的方法，其中所述最佳强度阈值由多种训练技术中的一种来确定，其中为每种训练技术所确定的每个最佳强度阈值确定均方误差，其中与确定的最小均方误差相关联的最佳强度阈值被选择用于识别出所述图像捕获装置所获得的被捕获图像内的所述候选区域。

方案3. 根据方案2所述的方法，其中应用固定强度阈值技术来确定所述最佳强度阈值，所述固定强度阈值技术包括：

针对每个基于训练的被捕获图像的每个相关强度值来求和所述目标函数值；

从求和的目标函数值识别出所述最小目标函数值；

识别出与被识别的最小目标函数值相关联的强度阈值；以及

应用被识别的强度阈值到所述强度直方图以便识别出与所述被捕获图像的所述候选区域相关联的像素。

方案4. 根据方案2所述的方法，其中应用固定强度百分比技术来确定所述最佳强度阈值，所述固定强度百分比阈值技术包括：

为每个基于训练的被捕获图像确定累积强度直方图；

为每个基于训练的被捕获图像中的每个强度值确定目标函数值；

为每个基于训练的捕获图像生成累积直方图，每个累积直方图根据所述基于训练的被捕获图像中的强度值的百分比来生成；

为每个基于训练的捕获图像生成目标函数值-基于百分比的强度值相关曲线图，其将每个图像内的每个基于百分比的强度值识别到相应目标函数值；

为每个基于百分比的强度值对所述目标函数值求平均；

从平均的目标函数值识别出所述最小目标函数值；

识别与所述最小目标函数值相关联的相应基于百分比的强度值；

识别与被识别的基于百分比的强度值相关联的强度值阈值；以及

应用被识别的强度阈值到被捕获图像的所述强度直方图以便识别与所述被捕获图像的所述候选区域相关联的像素。

方案5. 根据方案2所述的方法，其中应用强度阈值回归技术来确定所述最佳强度阈值，所述强度阈值回归技术包括：

生成被捕获图像的累积直方图；

应用回归建模技术以从所述被捕获图像的累积直方图确定所述强度阈值；