一种基于数字图像的汽车与路沿石距离检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于数字图像的汽车与路沿石距离检测方法，该方法采用以下的装置来采集车辆与路沿石之间的距离:红外线状激光发射器，红外面阵相机，MCU。其中，红外线状激光发射器用于发射红外线状激光，从而在车辆两侧的路面上投射出红外样条；红外面阵相机用于拍摄红外线激光投射处的图像，供MCU分析车辆与路沿石的距离；MCU用于接收图像信号，识别路沿石位置，并分析车辆与路沿石距离。本发明专利技术的基于数字图像的汽车与路沿石距离检测方法包括：采集红外面阵相机的图像数据；对采集到的图像进行阈值分割；对阈值分割后的图像进行形态学处理，并提取出图像的中心线；识别路沿石在图像中的坐标位置；计算路沿石在车辆坐标系中的位置，计算车辆与路沿石之间的距离。

Method for detecting distance of vehicle and road stone based on digital image

The invention discloses a vehicle and road based on digital image Yanshi distance detection method, this method uses the following device to collect vehicle and curb the distance between shape: infrared laser transmitter, infrared array camera, MCU. Among them, the shape of infrared laser transmitter is used for transmitting infrared laser shaped, resulting in the road on both sides of the vehicle onto the infrared spline; infrared array camera for capturing images of infrared laser projection at the MCU for analysis of vehicle and curb the distance; MCU is used to receive the image signal recognition, Lu Yanshi position, and analysis of vehicle and curb distance. The invention of the automobile and road based on digital image Yanshi distance detection method includes: image data acquisition of infrared array camera; threshold segmentation of the collected image; the image threshold segmentation after morphological processing, and extracting the center line image recognition; coordinate position of road edge stone in the image; calculation of road position along the stone in the vehicle coordinate system, calculation of vehicle and the distance between the road edge stone.

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字图像的汽车与路沿石距离检测方法
本专利技术属于机器视觉
，尤其涉及一种基于数字图像的汽车与路沿石距离方法。
技术介绍
随着我国汽车保有量的增加，汽车的安全驾驶技术日益受到人们重视。由于驾驶舱对驾驶员视野的限制，驾驶员一般情况下无法直接观测到车辆左右侧的物体。对于新手驾驶员，当车辆行驶于道路两侧时，很容易由于判不准确而使车辆与路沿石发生碰撞，从而对车辆及道路造成破坏。目前，许多车辆配备有基于数字图像处理技术的车道偏离预警系统。该类系统装置能够检测车辆与道路标志线之间的空间关系，并对驾驶员偏离车道的行为进行警告。但是该类系统对道路环境的要求较高，尤其当道路标志线不够清晰，或者大气能见度较差时，系统容易失效。并且该类系统只探测车辆前方的信息，不能直接给出车辆两侧与路沿石的距离。
技术实现思路
针对以上问题，本专利技术的目的在于，提供一种基于数字图像的汽车与路沿石距离检测方法，实现车辆与路沿石之间距离的直接测量。一种基于数字图像的汽车与路沿石距离检测方法，包括以下步骤：步骤1，利用安装在车辆上的红外线状激光发射器在车辆两侧的路面上投射红外样条，接着利用安装在车辆上的红外面阵相机采集路面图像，所述路面图像中含有红外样条；步骤2，采用中值滤波器对采集到的路面图像进行滤波处理，得到滤波后路面图像的像素灰度值步骤3，在图像坐标系下，将滤波后的路面图像进行阈值分割，得到二值化图像；所述图像坐标系以采集到的路面图像左下角为原点，水平方向为X轴，垂直方向为Y轴；设该路面图像的灰度级为n级，n＝0,1，2，…，N，N为大于等于0的整数；包括：步骤31，将各灰度级依次作为初始分割阈值将路面图像分割为前景图像和背景图像；所述前景图像为路面图像中的红外样条部分，所述背景图像为路面图像中除过前景图像后剩余的部分；计算每一灰度级下前景图像和背景图像的类间方差gn：gn＝w0(u0-u)+w1(u1-u)2w0为当前灰度级下前景图像占路面图像的比例，w1为当前灰度级下背景图像占路面图像的比例；0≤w0≤1，0≤w1≤1；u为路面图像的平均灰度，以的平均值作为路面图像的平均灰度；u0为当前灰度级下前景图像的平均灰度：u1为当前灰度级下背景图像的平均灰度：其中，f(x′,y′)为当前灰度级下前景图像中像素点的灰度值，f(x″,y″)为当前灰度级下背景图像中像素点的灰度值，Nfg为当前灰度级下前景图像中像素点的数量，Nbg为当前灰度级下背景图像中像素点的数量，Sfg为当前灰度级下前景图像中像素点构成的集合，Sbg为当前灰度级下背景图像中像素点构成的集合；步骤32，将类间方差最大时的灰度级作为最终的分割阈值，将路面图像分割为二值化图像；步骤4，对二值化图像进行形态学闭运算，使得二值化图像中的红外样条连续；步骤5，利用长度为2的光栅对步骤四得到的二值化图像进行遍历，得到红外样条的中心点集合(xi,f(xi))，i＝1,2,3，…；包括：步骤51，利用长度为2的光栅对步骤四得到的二值化图像进行遍历，若光栅内容为0和1时，则此时光栅搜索到的像素点为二值化图像中红外样条的边界点；步骤52，通过步骤51得到的红外样条的边界点集合，得到红外样条的中心点集合(xi,f(xi))，i＝1,2,3，…；步骤6，通过红外样条的中心点集合，得到路沿石在图像坐标系中的位置Edge：Edge＝{x|x＝argmax[fi′(x)],且fi″(x)≤σ}其中，fi′＝f(xi)-f(xi-1)，fi″＝f(xi)-2f(xi-1)+f(xi-2)，σ→0；步骤7，将路沿石在图像坐标系中的位置Edge转换为车辆坐标系下的车辆与路沿石的距离Dst：Dst＝ax2+by2+cx+dy+m其中，x，y分别为路沿石在图像坐标系下的坐标位置，Edge为路沿石在图像坐标系下的X轴坐标x的集合；a,b,c,d,m为常数；a为6.222×10-4，b为0.2409，c为0.5568，d为-212.1，d为4.696×104；所述车辆坐标系以车辆的重心为原点，以车辆的侧倾轴为X轴，以车辆的俯仰轴为Y轴，以车辆的横摆轴为Z轴。进一步地，步骤2中所述的采用中值滤波器对采集到的路面图像进行滤波处理，滤波后路面图像的像素灰度值为:其中，为滤波后路面图像的像素灰度值，Sxy为路面图像像素点(x，y)的任意一个邻域，g(s,t)为该邻域内的像素点的灰度值。与现有技术相比，本专利技术具有以下技术效果：(1)本专利技术采用红外线状激光发射器在道路上产生红外样条特征，能够避免可见光样条对其他驾驶员及行人照成视觉干扰；(2)本专利技术中红外样条特征的检测受外界光线干扰较小，故本专利技术所述的方法在白天和夜晚均能够适用；(3)本专利技术能够用于检测不同高度的路沿石位置，为车辆计算机系统对驾驶员进行预警提供可靠依据。附图说明图1为本专利技术的路沿石测距传感器安装位置正面示意图；图2为本专利技术的路沿石测距传感器安装位置俯视示意图；图3为本专利技术的车辆与路沿石距离检测方法流程图；图4为本专利技术中动态分割后红外样条的二值化图像；图5为本专利技术中动态分割前红外样条的路面图像；图6为本专利技术的所采用的动态阈值分割方法流程图；图7为本专利技术的红外样条中心线提取过程示意图；图8为本专利技术的标定函数曲线示意图。下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细阐述。具体实施方式下面通过附图和实施例，进一步阐述本专利技术。为了实现上述任务，本专利技术采用以下技术方案得以实现，基于数字图像的汽车与路沿石距离检测装置包括:红外线状激光发射器，红外面阵相机，MCU。所述的红外线状激光发射器用于发射红外线状激光，从而在车辆两侧的路面上投射出红外样条；所述的红外面阵相机用于拍摄红外线激光投射处的图像，供MCU分析车辆与路沿石的距离；所述的MCU用于接收图像信号，识别路沿石位置，并分析车辆与路沿石距离。如图1和图2所示：红外线状激光发射器和红外面阵相机均安装于车辆的左侧面；红外线状激光发射器安装于车辆的中柱位置，其发射端向下倾斜，用于在路面上投射出红外样条特征；红外面阵相机安装于车辆左前门外侧，用于采集红外样条曲线的图像特征。红外线状激光发射器发出的线激光束所在平面与车辆的中心对称面垂直。如图3所示，本专利技术所述的车辆与路沿石距离检测方法，包括：步骤1，利用安装在车辆上的红外线状激光发射器在车辆两侧的路面上投射红外样条，接着利用安装在车辆上的红外面阵相机采集路面图像；系统开始工作时，红外线状激光发射器在路面上投射出一条红外样条，该红外样条能够被装有偏光镜的红外面阵相机所捕获。步骤2，以采集到的路面图像左下角为原点，水平方向为X轴，垂直方向为Y轴建立图像坐标系；采用中值滤波器对采集到的路面图像进行滤波处理，滤波后路面图像的像素灰度值为:其中，为滤波后路面图像的像素灰度值，Sxy为路面图像像素点(x，y)的任意一个邻域，g(s,t)为该邻域内的像素点的灰度值。步骤3，由于车辆所运行的光线环境较为复杂，本专利技术采用动态阈值分割的方法对滤波后的路面图像进行阈值分割，得到二值化图像。图4为动态阈值分割后得到的二值化图像，图5为动态阈值分割前的路面图像。设该路面图像的灰度级为n级，n＝0,1，2，…，N，N为大于等于0的整数；步骤31，将各灰度级依次作为初始分割阈值将路面图像分割为前景图像和背本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于数字图像的汽车与路沿石距离检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用安装在车辆上的红外线状激光发射器在车辆两侧的路面上投射红外样条，接着利用安装在车辆上的红外面阵相机采集路面图像，所述路面图像中含有红外样条；步骤2，采用中值滤波器对采集到的路面图像进行滤波处理，得到滤波后路面图像的像素灰度值

【技术特征摘要】
1.一种基于数字图像的汽车与路沿石距离检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用安装在车辆上的红外线状激光发射器在车辆两侧的路面上投射红外样条，接着利用安装在车辆上的红外面阵相机采集路面图像，所述路面图像中含有红外样条；步骤2，采用中值滤波器对采集到的路面图像进行滤波处理，得到滤波后路面图像的像素灰度值步骤3，在图像坐标系下，将滤波后的路面图像进行阈值分割，得到二值化图像；所述图像坐标系以采集到的路面图像左下角为原点，水平方向为X轴，垂直方向为Y轴；设该路面图像的灰度级为n级，n＝0,1，2，…，N，N为大于等于0的整数；包括：步骤31，将各灰度级依次作为初始分割阈值将路面图像分割为前景图像和背景图像；所述前景图像为路面图像中的红外样条部分，所述背景图像为路面图像中除过前景图像后剩余的部分；计算每一灰度级下前景图像和背景图像的类间方差gn：gn＝w0(u0-u)+w1(u1-u)2w0为当前灰度级下前景图像占路面图像的比例，w1为当前灰度级下背景图像占路面图像的比例；0≤w0≤1，0≤w1≤1；u为路面图像的平均灰度，以的平均值作为路面图像的平均灰度；u0为当前灰度级下前景图像的平均灰度：u1为当前灰度级下背景图像的平均灰度：其中，f(x′,y′)为当前灰度级下前景图像中像素点的灰度值，f(x″,y″)为当前灰度级下背景图像中像素点的灰度值，Nfg为当前灰度级下前景图像中像素点的数量，Nbg为当前灰度级下背景图像中像素点的数量，Sfg为当前灰度级下前景图像中像素点构成的集合，Sbg为当前灰度级下背景图像中像素点构成的集合；步骤32，将类间方差最大时的灰度级作为最终的分割阈值，将路面图像分割为二值化图像；步骤4，对...

【专利技术属性】
技术研发人员：王建锋，吴学勤，刘新雨，宋文凤，李娟娟，魏芳，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61