一种基于超像素生成的行车环境图像分割方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于超像素生成的行车环境图像分割方法与装置，用于对行车过程中采集到的复杂的周遭环境进行有效的图像分割，该基于超像素生成的行车环境图像分割方法包括：对行车环境图像进行超像素生成，得到一生成结果；对所述生成结果进行聚类处理并得到聚类结果；对所述聚类结果进行区域划分并获取所述行车环境图像中的驾驶区域。本发明专利技术基于超像素生成，对行车过程中采集到的复杂的周遭环境进行有效的图像分割，形成有语义的区域划分。对应对复杂多变的交通环境，判断当前驾驶情况的安全程度，以及辅助驾驶员了解行驶状况，有极大的帮助。

【技术实现步骤摘要】
一种基于超像素生成的行车环境图像分割方法与装置
本专利技术涉及数字图像处理
，尤其涉及一种基于超像素生成的行车环境图像分割方法与装置。
技术介绍
近年来，随着我国公路交通运输网络的完善、物流事业的蓬勃发展、以及人民生活水平的提高，人们会越来越倾向于选择车辆出行或代步，致使越来越多的车辆行驶在道路上。由于在行车过程中，驾驶员会产生疲劳，道路路面环境会不断变化，以及光照强弱变化、阴天、雾霾等天气因素带来的影响，给车辆的安全行驶带来极大的威胁，极端条件下还可能会导致安全事故，造成生命和财产的损失。为解决这一困扰汽车安全行驶的问题，汽车安全辅助驾驶系统应运而生。汽车安全辅助驾驶系统是一种能在行车过程中主动帮助驾驶员排除潜在危险要素的辅助设备，它能使驾驶员提前感知到对车辆可能造成危害的车辆或行人并提前预警，帮助驾驶员做出有利于安全行车的决策，从而提高驾驶安全性，有效杜绝交通事故的产生。在汽车安全辅助驾驶系统中，随着图像处理技术和计算机视觉发展，对图像的理解要求越来越高。愈来愈多的技术指向了对一幅图像场景的语义分割。图像分割主要应用在机器人、智能驾驶等领域。签于此，特提成本专利技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于公开一种基于超像素生成的行车环境图像分割方法与装置，用于解决对行车过程中采集到的复杂的周遭环境进行有效的图像分割问题。为达上述目的，根据本专利技术的一个方面，公开一种基于超像素生成的行车环境图像分割方法，并采用如下技术方案:一种基于超像素生成的行车环境图像分割方法包括：对行车环境图像进行超像素生成，得到一生成结果；对所述生成结果进行聚类处理并得到聚类结果；对所述聚类结果进行区域划分并获取所述行车环境图像中的驾驶区域。进一步地，所述对行车环境图像进行超像素生成，得到一生成结果包括：构建所述行车环境图像顶点和边的抽象模型；依据像素点之间的关系计算所述行车环境图像上像素级别的相似程度；根据像素点之间的相似程度，进行超像素生成，并筛选掉小于预设阈值的超像素，得到所述生成结果。进一步地，所述构建所述行车环境图像顶点和边的抽象模型包括：将所述行车环境图像中的像素点抽象为图论中点的概念，并将相邻像素点之间的连接抽象成边。进一步地，所述对所述生成结果进行聚类处理并得到聚类结果包括；根据所述生成结果计算区块之间的各类特征以及相似程度；根据所述各类特征以及所述相似度程度对所述区块进行合并。进一步地，在所述根据所述各类特征以及所述相似度程度对所述区块进行合并之后，所述行车环境图像分割方法还包括：根据预设聚类完成标准判断所述聚类是否完成，并得到一判断结果；在所述判断结果为没有完成聚类时，返回执行所述根据所述生成结果计算区块之间的各类特征以及相似程度；在所述判断结果为完成聚类时，根据所述聚类结果进行划分所述驾驶区域。根据本专利技术的另外一个方面，提供一种基于超像素生成的行车环境图像分割装置，并采用如下技术方案：一种基于超像素生成的行车环境图像分割装置，包括：生成模块，用于对行车环境图像进行超像素生成，得到一生成结果；聚类模块，用于对所述生成结果进行聚类处理并得到聚类结果；第一划分模块，用于对所述聚类结果进行区域划分并获取所述行车环境图像中的驾驶区域。进一步地，所述生成模块包括：构建模块，用于构建所述行车环境图像顶点和边的抽象模型；第一计算模块，用于依据像素点之间的关系计算所述行车环境图像上像素级别的相似程度；生成子模块，用于根据像素点之间的相似程度，进行超像素生成，并筛选掉小于预设阈值的超像素，得到所述生成结果。进一步地，所述构建模块包括：抽象模块，用于将所述行车环境图像中的像素点抽象为图论中点的概念，并将相邻像素点之间的连接抽象成边。进一步地，所述聚类模块包括；第二计算模块，用于根据所述生成结果计算区块之间的各类特征以及相似程度；合并模块，用于根据所述各类特征以及所述相似度程度对所述区块进行合并。进一步地，所述的行车环境图像分割装置还包括：判断模块，用于根据预设聚类完成标准判断所述聚类是否完成，并得到一判断结果；返回执行模块，用于在所述判断结果为没有完成聚类时，返回执行所述根据所述生成结果计算区块之间的各类特征以及相似程度；第二划分模块，用于在所述判断结果为完成聚类时，根据所述聚类结果进行划分所述驾驶区域。本专利技术的主要目的，基于超像素生成的行车环境图像分割方法，提供一种理解驾驶环境，以解决辅助驾驶中环境判断的问题，具体是通过对行车环境图像基于超像素生成，对行车过程中采集到的复杂的周遭环境进行有效的图像分割，形成有语义的区域划分。对应对复杂多变的交通环境，判断当前驾驶情况的安全程度，以及辅助驾驶员了解行驶状况，有极大的帮助。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例所述的基于超像素生成的行车环境图像分割方法流程图；图2为本专利技术实施例所述一副原始行车环境图像的示意图；图3-1为本专利技术实施例所述的对行车环境图像经50次迭代超像素生成图后对应的黑白图；图3-2为本专利技术实施例所述的对行车环境图像经300次迭代超像素生成图后对应的黑白图；图3-3为本专利技术实施例所述的对行车环境图像经1000次迭代超像素生成图后对应的黑白图；图4-1为本专利技术实施例所述的对超像素图片进行第一次聚类的示意图；图4-2为本专利技术实施例所述的对超像素图片进行第二次聚类的示意图；图4-3为本专利技术实施例所述的对超像素图片进行聚类完成并进行驾驶区域划分的示意图；图5本专利技术实施例所述的基于超像素生成的行车环境图像分割方法具体流程示意图；图6为本专利技术实施例所述的基于超像素生成的行车环境图像分割示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的实施例进行详细说明，但是本专利技术可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。实施例一图1为本专利技术实施例一所述的基于超像素生成的行车环境图像分割方法流程图。参见图1所示，一种基于超像素生成的行车环境图像分割方法包括：S101：对行车环境图像进行超像素生成，得到一生成结果；S103：对所述生成结果进行聚类处理并得到聚类结果；S105：对所述聚类结果进行区域划分并获取所述行车环境图像中的驾驶区域。首先，超像素是指将原本像素级别的图像，划分为区域级别的图像。在示意图上是对区块(region)进行随机着色，看作是对原始信息的基本抽象，如图2和图3-1所示，其中，图2为本专利技术实施例所述一副原始行车环境图像的示意图，图3-1为本专利技术实施例所述的对行车环境图像进行超像素生成后的超像素图像对应的黑白图，具体可参见图2至图3-1所示。具体到本实施例，在步骤S101中，则将图2所示的原始行车环境图像进行超像素生成，在步骤S103中，对所述生成结果进行聚类处理并得到聚类结果。具体而言是对步骤S101中获取的超像素图像进行聚类处理，先根据超像素点之间的距离特征生成像素区块，提取获取的区块的各类特征，，然后根据区块的连接关系以及区块之间的特征相似度进行聚类，得到聚类结果，完成聚类。在步骤S105中，对步骤S103中的聚类结果进行区域划分并获取所述行车环境图像中的驾驶区域，从本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于超像素生成的行车环境图像分割方法，其特征在于，包括：对行车环境图像进行超像素生成，得到一生成结果；对所述生成结果进行聚类处理并得到聚类结果；对所述聚类结果进行区域划分并获取所述行车环境图像中的驾驶区域。

【技术特征摘要】
1.一种基于超像素生成的行车环境图像分割方法，其特征在于，包括：对行车环境图像进行超像素生成，得到一生成结果；对所述生成结果进行聚类处理并得到聚类结果；对所述聚类结果进行区域划分并获取所述行车环境图像中的驾驶区域。2.如权利要求1所述的行车环境图像分割方法，其特征在于，所述对行车环境图像进行超像素生成，得到一生成结果包括：构建所述行车环境图像顶点和边的抽象模型；依据像素点之间的关系计算所述行车环境图像上像素级别的相似程度；根据像素点之间的相似程度，进行超像素生成，并筛选掉小于预设阈值的超像素，得到所述生成结果。3.如权利要求2所述的行车环境图像分割方法，其特征在于，所述构建所述行车环境图像顶点和边的抽象模型包括：将所述行车环境图像中的像素点抽象为图论中点的概念，并将相邻像素点之间的连接抽象成边。4.如权利要求2所述的行车环境图像分割方法，其特征在于，所述对所述生成结果进行聚类处理并得到聚类结果包括；根据所述生成结果计算区块之间的各类特征以及相似程度；根据所述各类特征以及所述相似度程度对所述区块进行合并。5.如权利要求4所述的行车环境图像分割方法，其特征在于，在所述根据所述各类特征以及所述相似度程度对所述区块进行合并之后，所述行车环境图像分割方法还包括：根据预设聚类完成标准判断所述聚类是否完成，并得到一判断结果；在所述判断结果为没有完成聚类时，返回执行所述根据所述生成结果计算区块之间的各类特征以及相似程度；在所述判断结果为完成聚类时，根据所述聚类结果进行划分所述驾驶区域。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：王力，崔峰，孟然，朱海涛，姜安，
申请(专利权)人：北京中科慧眼科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11