基于最大熵的路面阴影抑制方法技术

本发明专利技术是基于最大熵的路面阴影抑制方法，属于图像处理技术领域，用于减少道路检测中路面阴影的干扰。为解决同类方法抑制阴影不彻底、容易将有效的路面区域也处理掉等问题，本发明专利技术提出一种新的技术方案：首先，将彩色图像转到HSV色彩空间，提取每个像素点的HSV特征(log(H/S)，log(V/S))。接着，将HSV图像中所有像素点的HSV特征投影到一维空间中，并计算在一维空间的熵值，通过变化投射角α，得到不同投射角α对应的熵值，确定最大熵值对应的投射角αm。最后，基于投射角αm对HSV图像进行重构，并对重构后的图像依次进行二值化和空洞填充得到阴影抑制后的道路图像。本方法高效易行，对不同的路面情况适应性较强。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种HSV空间下，属于数字图像处理

技术介绍
用数字图像处理技术进行道路检测，最大的挑战在于道路周边场景和路面阴影的 干扰。现有的道路阴影抑制方法大致可分为两大类：第一类方法是先进行阴影检测，再根据 阴影周围的色彩特征对检测出来的阴影进行颜色补偿；第二类方法是通过某种方式对图像 进行重构，将路面和阴影作为一个整体同时处理，从而间接地对阴影进行抑制。 第一类方法的典型代表是《Shadowdetectionandremovalfromremote sensingimagesusingNDIandmorphologicaloperators》（SinghKK,PalK,NigamM J.IntJComput4口口1，2012,42(10):37-40)。在该文献中，作者首先在批￥空间下对图像进 行二值处理，得到若干个连通域，将其作为阴影区域。接着，作者对二值图进行一定程度的 膨胀处理，并把它同最初的二值图相减，得到阴影区域的轮廓，称为"缓冲区域"。随后，利用 缓冲区域中的颜色均值代替其所包围的阴影区域的颜色，由此得到阴影抑制后的图像。但 是，这种方法以检测阴影为基础，而阴影复杂多样、分布无规律，所以它不能把所有的阴影 都很好地检测出来，从而也就不能全面地进行阴影抑制。此外，由于"缓冲区域"的色彩特 征跟阴影区域没有特别明显的差别，因此处理之后的阴影只是在视觉上显得颜色变浅了， 并没有被彻底消除。 第二类方法的典型代表是《Roaddetectionbasedonilluminantinvariance》 (AlvarezJMA,LopezAM.IntelligentTransportationSystems,IEEETransactions on，2011，12 (1) : 184-193)。在该文献中，作者首先分析了图像整体的光强分布，发现阴影的 产生其实是由光强分布不均引起的。光强分布越杂乱，阴影的影响就越明显；反之，如果能 把光强分布统一在一个方向上，那么阴影的影响会大大降低。由杂乱到统一，这是一个熵减 的过程，而最小熵对应的光强分布是对阴影抑制效果最好的情况。因此，作者将光强按照一 定的角度投射到一维空间，计算各个角度下所对应的熵值，找出最小熵值对应的角度，以该 角度对图像进行重构，由此阴影与路面呈现相似的色彩特征，阴影得到了抑制。但是，这种 方法是对图像整体进行处理的，为了达到光强分布的平衡，它以牺牲路面的信息为代价。也 就是说，原本有效的路面信息也被处理掉了，它跟背景之间的区分度大幅度降低，这会对后 续的道路检测带来不利的影响。 因此，现有的方法虽然对阴影抑制有一定的效果，但其局限性也是不容忽视的，这 集中体现在两个方面：阴影消除不彻底、容易将道路区域也处理掉。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术旨在解决同类方法消除阴影不彻底、容易将道路区域也处理掉 等问题。使用本专利技术后，将在最大程度保留道路信息的同时对路面阴影进行有效的抑制，为 后续的道路检测提供有力的保障。 技术方案：为实现上述专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案： 一种，包括如下步骤： (1)将道路彩色图像转到HSV色彩空间，并根据HSV图像的三通道值得到每个像素 点的HSV特征（log(H/S)，log(V/S)); (2)将HSV图像中所有像素点的HSV特征投影到一维空间中，并计算在一维空间 的熵值，通过变化投射角a，得到不同投射角a对应的熵值，确定最大熵值对应的投射角 am； (3)基于投射角am对HSV图像进行重构，并对重构后的图像依次进行二值化和空 洞填充得到阴影抑制后的道路图像。 进一步地，所述步骤（2)中计算在一维空间的熵值的具体步骤包括： (a)在一维空间的最大值和最小值之间分成m等份，每一个区间的长度为（最大 值-最小值）/m，统计每个区间内的点的个数； (b)根据公式【主权项】1. 一种，其特征在于，包括如下步骤： (1) 将道路彩色图像转到HSV色彩空间，并根据HSV图像的三通道值得到每个像素点的 HSV特征（log(H/S)，log(V/S)); (2) 将HSV图像中所有像素点的HSV特征投影到一维空间中，并计算在一维空间的熵 值，通过变化投射角a，得到不同投射角a对应的熵值，确定最大熵值对应的投射角a (3) 基于投射角am对HSV图像进行重构，并对重构后的图像依次进行二值化和空洞填 充得到阴影抑制后的道路图像。2. 根据权利要求1所述的，其特征在于，所述步骤（2) 中计算在一维空间的熵值的具体步骤包括： (a) 在一维空间的最大值和最小值之间分成m等份，每一个区间的长度为（最大值-最 小值）/m，统计每个区间内的点的个数； m (b) 根据公式"(l) = -SP/dogP,?计算j：商值，其中]^表示当投射角为a时 /-I 第i个区间内点的个数，N表示各区间点数总和。3. 根据权利要求1所述的，其特征在于，所述步骤（2) 中变化投射角a具体为使a从1°变化到180°，每次变化1°。4. 根据权利要求1所述的，其特征在于，所述步骤（3) 中基于投射角a^对HSV图像进行重构的表达式为： I=log(H/S) ?cosam+log(V/S) ?sinam 其中，I为重构后图像的像素点的值，H、S、V分别为对应像素的点HSV空间的分量值。5. 根据权利要求1所述的，其特征在于，所述步骤（1) 中将道路彩色图像转到HSV色彩空间之前，还包括使用双边滤波对图像进行降噪处理。【专利摘要】本专利技术是，属于图像处理
，用于减少道路检测中路面阴影的干扰。为解决同类方法抑制阴影不彻底、容易将有效的路面区域也处理掉等问题，本专利技术提出一种新的技术方案：首先，将彩色图像转到HSV色彩空间，提取每个像素点的HSV特征(log(H/S)，log(V/S))。接着，将HSV图像中所有像素点的HSV特征投影到一维空间中，并计算在一维空间的熵值，通过变化投射角α，得到不同投射角α对应的熵值，确定最大熵值对应的投射角αm。最后，基于投射角αm对HSV图像进行重构，并对重构后的图像依次进行二值化和空洞填充得到阴影抑制后的道路图像。本方法高效易行，对不同的路面情况适应性较强。【IPC分类】G06T5-00【公开号】CN104809699【申请号】CN201510179627【专利技术人】卢凯悦, 夏思宇 【申请人】东南大学【公开日】2015年7月29日【申请日】2015年4月15日本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于最大熵的路面阴影抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)将道路彩色图像转到HSV色彩空间，并根据HSV图像的三通道值得到每个像素点的HSV特征(log(H/S),log(V/S))；(2)将HSV图像中所有像素点的HSV特征投影到一维空间中，并计算在一维空间的熵值，通过变化投射角α，得到不同投射角α对应的熵值，确定最大熵值对应的投射角αm；(3)基于投射角αm对HSV图像进行重构，并对重构后的图像依次进行二值化和空洞填充得到阴影抑制后的道路图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：卢凯悦，夏思宇，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32