[发明专利]一种基于单应性变换和特征窗口的车道线检测方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于单应性变换和特征窗口的车道线检测方法及系统。本方法重新设置视频图像的大小；利用摄像机内部参数对图像失真进行校准；对图像进行多边形填充，得到一块ROI区域；融合图像的颜色、直方图均衡化和梯度特征，经形态学滤波后阈值化处理得到二值图像；进行单应性变换，得到变换后的平面车道线的二值图像；使用特征提取窗口搜索车道线像素点并进行多项式拟合，确定车道线方程；通过透视变换将车道线投影到原图，完成车道线检测追踪的可视化。本发明可以检测弯曲车道线，对光照、车道线缺损和路面阴影有较好的鲁棒性，算法确定单帧图像中车道线边界耗时0.0387秒，保证了算法的实时性，充分证明本发明有较好的应用价值。

技术领域

本发明涉及图像处理及道路安全技术领域，具体涉及一种基于单应性变换和特征窗口的车道线检测方法及系统。

背景技术

车道线检测方法分很多种，Nima Zarbakht等人提出将图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间和HSV颜色空间，利用梯度检测算子来实现车道线检测。Jamel Baili等人提出了一种基于特征的车道检测方法，利用水平差分滤波器简化了边缘检测过程，利用改进的霍夫变换将检测到的边缘点分组成直线。钱基德等人采用Soberx边缘检测算子检测车道线边缘信息，然后在感兴趣区域的基础上，使用改进的霍夫变换检测出可能的车道线。以上车道线检测方法容易受到光照，路面阴影和车道线缺损的影响，无法对弯曲的车道线进行检测，难以应对复杂的城市道路，易受到其他边缘噪声的影响。

发明内容

发明目的：本发明提供一种基于单应性变换和特征窗口的车道线检测方法及系统，解决弯曲车道线检测难的问题，同时研究一种对光照，车道线缺损，路面阴影等有较好鲁棒性的算法，保证车道线检测的精确度和实时性。

技术方案：本发明所述一种基于单应性变换和特征窗口的车道线检测方法，包括以下步骤：

(1)获取视频图像，在保证清晰度的基础上，缩小图像的尺寸并固定其大小，得到IMG0；

(2)利用拍摄的棋盘图像，计算出对应摄像机矩阵和畸变系数，对图像的失真进行校准，得到校准后的图像IMG1；

(3)设置六个顶点坐标，对IMG1进行多边形填充，得到一块包含车道线的梯形ROI区域的图像IMG2，将ROI区域外的像素置为0；

(4)采用多特征融合方法，即融合IMG2图像中车道线的颜色特征，直方图均衡化特征和梯度特征，得到图像IMG3，对IMG3进行高级形态学闭操作，得到处理后的二值图像IMG4；

(5)按逆时针方向，设置四个顶点坐标，对IMG4图像进行单应性变换，将ROI区域内的车道线图像投影到平面，得到变换后的包含车道线的平面二值图像IMG5，其尺寸和IMG0相同；

(6)基于特征提取窗口的车道线检测，对IMG5图像进行直方图统计，根据统计的峰值确定左，右车道线特征提取窗口的起始位置；在IMG5图像上，从起始位置，自底向上统计窗口内的非0像素点；对统计的左，右两条车道线像素点分别进行二次多项式拟合，以此确定左右车道线的边界；若在当前帧中同时检测到左右车道线，设置一定的横向偏移量，在已经拟合的车道线横向偏移量范围内寻找新的非0像素点，用于下一帧图像中车道线的拟合；

(7)在IMG5图像上，对左右车道线中间的像素点进行颜色标记；然后对IMG5进行透视变换，将标记后的车道线区域投影在图像IMG1上得到IMG6，实现车道线检测追踪的可视化。

所述IMG0长度范围为[750,400]像素，宽度范围为[480,240]像素。

所述步骤(4)包括以下步骤：

(41)将IMG2从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，对H通道，S通道和V通道进行阈值化处理，得到处理后的二值图像；