[发明专利]车道线的获取方法及装置

权利要求书

1.一种车道线的获取方法，其特征在于，包括：

对待检测道路中的感兴趣区域图进行逆透视变换，得到变换后的感兴趣区域图；

采用YC_bC_r颜色空间模型确定所述变换后的感兴趣区域图中每一个像素属于车道线的颜色概率；

并对所述每一个像素属于车道线的颜色概率进行归一化处理，得到所述每一个像素属于车道线的灰度概率；

根据所述每一个像素属于车道线的灰度概率得到车道线灰度概率图；

采用聚类算法对所述车道线灰度概率模型图进行区域分割处理，得到二值分割结果图；

对所述二值分割结果图进行处理，并获取所述待检测道路中的车道线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用YC_bC_r颜色空间模型确定所述变换后的感兴趣区域图中每一个像素属于车道线的颜色概率，包括：

根据确定所述变换后的感兴趣区域图中每一个像素属于车道线的颜色概率；

其中，P(C_i|x)表示像素属于车道线的概率，N-1表示车道线共有N-1类颜色，C_i为第i类颜色，每个像素的颜色可以表示为：x＝(Y,C_b,C_r)，且x＝(Y，C_b，C_r)，Y是亮度分量，C_b是蓝色色度分量，C_r是红色色度分量，P(x)为像素x的颜色概率，P(x|C_i)为可能性概率，为先验性概率，#C_i为颜色C_i类中的样本数，K表示第K种颜色。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述每一个像素属于车道线的颜色概率进行归一化处理，得到所述每一个像素属于车道线的灰度概率，包括：

根据对所述每一个像素属于车道线的颜色概率进行归一化处理，得到所述每一个像素属于车道线的灰度概率；

其中，表示像素属于车道线的灰度概率。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述二值分割结果图进行处理，并获取所述待检测道路中的车道线，包括：

对所述二值分割结果图进行形态学处理，得到处理后的二值分割结果图；

对所述处理后的二值分割结果图进行处理，并获取所述待检测道路中的车道线。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述处理后的二值分割结果图进行处理，并获取所述待检测道路中的车道线，包括：

采用索贝尔Sobel算法检测所述处理后的二值分割结果图中的边缘曲线；

对所述边缘曲线进行中心线操作处理，得到处理后的图像，所述处理后的图像具有中心曲线，所述中心曲线为两条所述边缘曲线的中心线；

根据所述中心曲线，采用霍尔Hough变换对所述处理后的图像进行处理，得到两侧车道线的初始段；

根据所述两侧车道线的初始段，沿着两侧车道线的初始段方向跟踪车道线，并对跟踪后得到的两侧车道线进行拟合处理，获取所述待检测道路中的车道线。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用索贝尔Sobel算法检测所述处理后的二值分割结果图中的边缘曲线，包括：

采用所述Sobel算法获取所述处理后的二值分割结果图中每一个像素的横向值和纵向值；

根据所述每一个像素的横向值和纵向值确定所述每一个像素梯度值和方向；

当所述每一个像素的梯度值和方向大于预设阈值，且梯度值在一定预设范围内时，确定所述每一个像素为所述处理后的二值分割结果图的边缘点；

根据每一个边缘点检测所述处理后的二值分割结果图中的边缘曲线。

7.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取所述待检测道路中的车道线之后，包括：

在地图上显示所述待检测道路中的车道线。