[发明专利]一种基于路面图像特征匹配的车辆定位方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于路面图像特征匹配的车辆定位方法。

背景技术

目前，常用的车辆定位技术有GPS定位技术和惯性导航（INS）。GPS定位技术是一种被动定位方式，其存在定位精度低、信号盲区、输出频率低等缺陷，当车辆行驶至无信号地区，GPS无法满足要求；当需要对车辆行为进行安全评估工作时，GPS定位精度无法满足要求。惯性导航（INS）是一种自主定位方式，在车辆行驶过程中实时获取车辆的经纬度和加速度，具有全天候、抗干扰和瞬时测量精度高等优点，然而，其主要部件陀螺仪会随时间进行漂移，导致其定位误差随时间进行累计，因而难以长时间独立工作，新的定位技术不断被探索。

近年来，随着图像处理技术快速发展，运用图像处理技术实现车辆自主高精度定位成为研究热点。目前，运用图像处理技术进行车辆定位的方式主要是：提前拍摄全方位街景并存储在数据库中，在车辆行驶过程中实时利用两个摄像头从不同角度拍摄街景，然后将拍摄的街景与预存的全方位街景进行匹配，利用三角测量的方法定位车辆的精确位置。这种方法的特点是定位精度较高，但是需要提前做准备工作，即全方位拍摄街景，因此该方法费时费力，不能适用于未经采集全景的车辆实时定位。

发明内容

针对上述现有技术的缺陷或不足，本发明的目的在于，提供一种基于路面图像特征匹配的车辆定位方法，该方法仅需要在车辆行驶过程中实时采集路面图像，并对连续两帧路面图像匹配，从而实现自主车辆定位，该方法不易受干扰，定位精度高，且省去了现有定位方法中提前采集全方位街景的费时费力的环节，因此省时省力。

为了完成上述任务，本发明采用以下技术方案予以解决：

一种基于路面图像特征匹配的车辆定位方法，具体包括如下步骤：

步骤一：确定车辆初始位置的地理坐标（p₀，q₀）；在车辆行驶过程中实时拍摄路面图像。

步骤二：对拍摄的当前连续两帧路面图像依次进行匀光处理。

步骤三：实时对匀光处理后的连续两帧路面图像进行匹配，得到该连续两帧路面图像的匹配点对。

步骤四，根据得到的匹配点对进行车辆定位。

步骤五，判断当前两帧图像是否为最后的两帧，是则结束，否则执行步骤二。

进一步的，所述步骤二的对路面图像进行匀光处理具体包括如下步骤：

将路面图像I₁划分为M×N个大小相等、互不重叠的子块图像，每个子块图像的大小为m×n，m，n取值为2^k，k=5、6、7；计算每个子块图像的平均灰度h(i,j)，其中，i＝1,2,…,M；j＝1,2,…,N，得到原图像I₁的背景子集H。

采用双线性插值方法将背景子集H扩大为与原图像I₁大小相等的背景图像I₀；

利用式1对图像进行整体灰度校正，得到校正后的图像ΔI。

ΔI＝I₁-I₀  （式1）

利用式2将校正后的背景图像ΔI映射到0～255灰度级空间得整体灰度校正图像I₂：

I2=(ΔI-ΔImin)×255(ΔImax-ΔImin)]]>   （式2）

式中，ΔI_max，ΔI_min分别是校正后的背景图像ΔI中的最大灰度值和最小灰度值。