[发明专利]一种道路边缘检测方法

说明书

本发明公开了一种道路边缘检测方法，包括以下步骤：S1：采集道路视频图像，对图像进行预处理；S2：采用Gabor滤波器来提取纹理方向；S3：通过投票的方式确定初始消失点位置；S4：对道路边缘进行初始定位；S5：消失点迭代重估，以迭代方式，不断地更新消失点及道路边缘，直到前后两次更新的消失点距离小于阈值，得到正确的道路边缘。本发明采用Gabor滤波器估计像素纹理方向，同时计算对应的置信度；根据纹理方向，由置信度大于阈值的像素投票确定初始消失点；以初始消失点为起点，向下建立一组射线，并计算由颜色差和二倍角正弦函数加权的方向一致率，将最大值对应的射线作为初始道路边缘；交替采样两侧边缘，选取最优消失点，由此得到两条道路边缘。

技术领域

本发明具体涉及一种道路边缘检测方法。

背景技术

近年来，国内外关于道路边缘检测技术的研究大多集中在结构化道路上，虽然取得了较好的研究成果，但在实际应用中，经常会遇见没有明显标志的道路，如乡村道路、沙漠公路等。因此，找到一种抗干扰性强、精度高的非结构化道路边缘检测算法具有重大意义。

针对非结构化道路检测，传统的基于道路特征的方法，颜色、块大小及纹理等，均容易受阴影及光照等影响。基于道路模型的方法，不仅计算量大，而且检测精度低，容易受噪声干扰。这些传统检测方法受其本身的制约，导致其应用范围受限。

为了克服这些不足，相关研究人员提出采用纹理方向和消失点结合的方式检测道路边缘。该方法不仅克服采用单一特征的局限，而且对阴影、水渍及光照具有很强的抗干扰性，大大提高了边缘检测精度。更有一些研究人员在此方法的基础上作了进一步改进，区别在于消失点的估计方式。有人在消失点获取方式上有两个特点：一是限定只有置信度大于阈值的像素才能对消失点投票；二是提出软投票算法。也有人是在硬投票法的基础上增加了距离权重。这些改进虽然减小了消失点的估计误差，但都是以初始消失点为约束来检测道路边缘，容易导致边缘检测失败。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种道路边缘检测方法。

一种道路边缘检测方法，包括以下步骤：

S1：采集道路视频图像，对图像进行预处理；

S2：采用Gabor滤波器来提取纹理方向；

S3：通过投票的方式确定初始消失点位置；

S4：对道路边缘进行初始定位；

S5：消失点迭代重估，以迭代方式，不断地更新消失点及道路边缘，直到前后两次更新的消失点距离小于阈值，得到正确的道路边缘。

进一步的，采用Gabor滤波器来提取纹理方向的具体方法如下：

1）2维Gabor小波表达式：

；

其中，，w是径向频率，φ是小波方向；x,y为Gabor小波中心坐标，k是个常数，它的值由带宽确定，参数选取：

，bw为带宽，λ是波长，；

2）设I(x,y)是图像I在(x,y)处的灰度值，滤波器的输出值是图像I与上述2维Gabor小波表达式卷积得到的，计算公式为：

；

其中，w，φ分别为Gabor滤波器的尺度和方向；

3）采用FFT来计算卷积，把时间复杂度降到,根据卷积理论，步骤2）中公式等效于：

；

推出：

；

其中，代表Fourier变换；

4）用的幅值来描述滤波器的输出大小，数学表达式为：