一种改进的从单幅图像检测道路的方法技术

本发明专利技术提供了一种基于图像检测道路的方法。本发明专利技术根据一般道路图像中存在方向一致性较好的直线以及道路路面上像素点具有相似色彩分布的特征来检测道路消失点。检测道路消失点是通过满足上述条件的两条交叉直线的交点来实现，这两条交叉直线之间的区域会覆盖图像中部分道路区域,有时也会覆盖图像中部分非道路区域。利用这个初始分割结果,针对道路区域中色彩和纹理特征分布相对比较集中的特点为道路区域建立高斯分布模型,而针对非道路区域中色彩和纹理特征分布相对比较分散的特点为图像中非道路区域建立非参数分布加均匀分布模型,然后采用一个简单的似然度比例分类器能修正在检测消失点过程中附带检测到的初始道路部分。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种改进的检测道路的方法，尤其是涉及一种自底向上从单幅图像检测道路的全自动方法。
技术介绍
实时道路监控，智能行走机器人或自动驾驶车辆等计算机视觉系统中面临的一个重要问题就是检测前方可行的道路以及检测道路中的障碍物等。在没有任何有关道路的先验知识帮助下，从单幅图像检测道路在数学上是一个病态问题。目前多数方法是针对在人工环境下拍摄得到的图像，如室内和城市街道图像等，进行道路检测。因为这些图像满足“曼哈顿世界”(ManhattanWorld)的假设，即图像中多数直线的方向与真实三维世界坐标系中相互正交的坐标轴相符，因此将这些线条按照不同方向进行聚类可以帮助计算机估计三维场景的空间结构信息。然而在非人工环境中拍摄得到的图像与在人工环境下拍摄得到的图像有很大的差异性，如郊区、沙漠和荒野等地，从这些图像中检测到的多数直线是由树木、植被、远处山脉和天空中云彩等产生，而这些直线方向与真实三维世界中相互正交的坐标系并不相符，因而这些直线对于估计图像中道路会造成很大的干扰。根据目前已查阅的技术文献来看，现有基于图像的道路检测技术中的一类在2010年8月发表于IEEE图像处理期刊的论文(本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像检测道路的方法，其特征在于该方法包括下列步骤：输入道路图像；基于图像中每个像素点属于道路区域或非道路区域的似然度预判该像素点属于道路区域或者非道路区域；根据所述输入道路图像的一视觉特征修正对每个像素点属于道路区域或者非道路区域的预判。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像检测道路的方法，其特征在于该方法包括下列步骤：输入道路图像；基于图像中每个像素点属于道路区域或非道路区域的似然度预判该像素点属于道路区域或者非道路区域；根据所述输入道路图像的一视觉特征修正对每个像素点属于道路区域或者非道路区域的预判。2.根据权利要求1所述的基于图像检测道路的方法，其中所述的视觉特征为所述道路图像中的天际线，所述修正包括：确定所述道路图像中的天际线；根据图像中每个像素点与所述天际线的相对位置关系修正对于该像素点属于道路区域或者非道路区域的预判。3.根据权利要求1或2所述的基于图像检测道路的方法，其特征在于其中所述的对图像中每个像素点属于道路区域或非道路区域的似然度的预判包括：将所输入道路图像分割成初始道路区域和初始非道路区域；确定图像中每个像素点属于道路区域的似然度和属于非道路区域的似然度；将每个像素点属于道路区域的似然度和属于非道路区域的似然度的比值与一阈值比较以预判该像素点是否属于道路区域。4.根据权利要求2或3所述的基于图像检测道路的方法，其特征在于其中所述的检测所述道路图像中的天际线的步骤包括：基于图像特征预估一天际线，该预估天际线将所述道路图像分成第一区域及第二区域；校正所预估的天际线的高度，以使得所述第一区域及第二区域的组间非相似度最大化。5.根据权利要求4所述的基于图像检测道路的方法，其特征在于该方法包括基于图像的色彩特征预估所述天际线。6.根据前述任一权利要求所述的基于图像检测道路的方法，其特征在于在对每个像素点属于道路区域或者非道路区域预判之前，对所述输入道路图像进行压缩。7.根据权利要求6所述的基于图像检测道路的方法，其特征在于其中
\t所述图像压缩通过先低通滤波然后采样的方式进行。8.根据前述任一权利要求所述的基于图像检测道路的方法，其特征在于所述将输入道路图像分割成初始道路区域和初始非道路区域包括：将图像左下边界点、右下边界点及图像中点两两连接构成一三角区域，并确定此三角区域为初始道路区域；及将图像中上述三角区域以外的区域确定为初始非道路区域。9.根据权利要求1‐7中任一权利要求所述的基于图像检测道路的方法，其特征在于所述将输入道路图像分割成初始道路区域和初始非道路区域包括：确定道路图像中像素点的梯度方向和边缘点；连接边缘点以得到图像边缘；确定所得到的图像边缘中符合预定要求的图像边缘；针对上述符合预定要求的图像边缘得到这些图像边缘拟合的直线；确定所得到直线之间的交点；构造相交于各交点的直线对的能量函数并根据各直线对能量确定一直线对的交点为检测到的道路消失点；及由上述确定道路消失点的两条直线把图像分割成所述初始道路区域及所述初始非道路区域。10.根据前述任一权利要求所述的基于图像检测道路的方法，其特征在于所述确定图像中每个像素点属于道路区域的似然度和属于非道路区域的似然度包括：确定初始道路区域内像素点的特定视觉特征的统计分布模型，并根据该统计分布模型和像素点上特定视觉特征计算图像中每个像素点属于道路区域的似然度；及确定初始非道路区域内像素点的特定视觉特征的统计分布模型，并根据该统计分布模型和像素点上特定视觉特征确定图像中每个像素点属于非道路区域的似然度。11.根据权利要求10所述的基于图像检测道路的方法，其特征在于所述特定视觉特征包括色彩特征。12.根据权利要求10所述的基于图像检测道路的方法，其特征在于所述特定视觉特征还包括纹理特征。13.根据权利要求11或12所述的基于图像检测道路的方法，其特征在于：所述初始道路区域内像素点的色彩特征和/或纹理特征的统计分布模型
\t为高斯分布模型；及所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆系群，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33