道路区域检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像模式识别技术领域，提供了一种道路区域检测方法及系统，其中的方法包括如下步骤：Ｓ１：获取待检测道路的图像；Ｓ２：对所述获取的图像数据进行处理，确定平滑区域；Ｓ３：确定所述平滑区域中像素面积最大的平滑区域；Ｓ４：根据其它平滑区域与所述像素面积最大的平滑区域的位置关系，确定道路候选区域；Ｓ５：对道路候选区域进行修正，得到最终的道路区域。本发明专利技术解决了现有的基于颜色分割道路区域方法在处理阴影、水迹、道路颜色不均匀等方面的问题，既可应用于结构化道路，解决边界提取困难的问题，又可应用于非结构化道路。在保证识别率的基础上，增强了检测的实时性和鲁棒性，方法简单快速有效。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像模式识别
，特别涉及一种基于紋理的道路区域检 测方法及其系统。
技术介绍
般是指高速公路和部分结构化较好的公路，这类道路具有清晰的车道线和道路 边界，因此，针对它的道路检测问题可以简化为车道线或道路边界的检测问题。 非结构化道路一般指结构化程度较低的道路，这类道路没有清晰的车道线和道 路边界，再加上阴影、水迹、泥沙等又改变了道路的表面特征，道路区域和非 道路区域更难以区分，所以针对此类道路的检测技术尚处于研究阶段。目前针对道路区域的检测方法可以分为三类基于道路特征的方法、基于 道路模型的方法和基于神经网络的方法。基于道路特征的检测方法是通过分析 il^各区域和非道路区域在颜色或者紋理特征上的不同，通过聚类或区域生长的 方法获得道路区域。基于模型的方法是先假设出道路模型，根据图像找出最匹 配的道路模型，这类方法检测出的道路区域较为完整，但是对于复杂的路面形 状，无法建立准确的模型。基于神经网络的方法利用神经网络的学习特性，但 是需要大量的训练集。由于后两者在检测及实时性上的局限性，目前普遍采用 基于道路特征的检测方法。道路区域的特征一般有颜色和紋理。目前基于紋理的分割方法主要是利 用灰度共生矩阵，此方法不能满足实时性的需要，因此目前提取道路区域的方 法主要是利用道路的颜色基本一致的特点，采用基于颜色的分割。基本思想是 选取车辆前方一小块梯形区域作为样本来获得道路标准颜色，然后或是利用图像的彩色信息直接进行分割，或是进行彩色空间的变换以后，结合直方图等其 它手段进行分割，或是对彩色信息量进行统计分析后再分割。其基本流程如图l所示a)输入图像；b)根据该输入图像获得道路的标准 颜色；c)通过其它区域的颜色与标准颜色的比较得到道路候选区域；d)在所确 定的候选区域的基础上，利用路宽、面积等约束去掉非路信息；e)输出确定的道路区域。这种方法的主要优点是对道路形状不敏感，需要的先验知识少，当道路颜 色单一时的检测效果很好。但它依赖于道路标准色的选取，对阴影和水迹较敏感，当路况环境存在以下几种情况时将出现问题1) 当道路有投射阴影时，所选的图像下方梯形区域涵盖的颜色信息不全，导致提取的道路区域不完整；2) 当非路的墙体或车体颜色与道路相近时，且也满足一定的宽度要求时， 导致提取的道路区域不准确；3) 道路区域的颜色并非单一。
技术实现思路
鉴于基于颜色的道路区域检测所存在的缺陷，以及结构化及非结构化道路 中道路边界提取的困难，本专利技术提供一种两类道路都适用的基于紋理的道路区 域检测技术，具体表现为 一种道路区域检测方法及系统。一种道路区域检测方法，包括如下步骤Sl:获取待检测道路的图像；S2:对所述获取的图像数据进行处理，确定平滑区域； S3:确定所述平滑区域中像素面积最大的平滑区域； S4:根据其它平滑区域与所述像素面积最大的平滑区域的位置关系，确定 道路候选区域；S5:对道路候选区域进行修正，得到最终的道路区域。 另一方面，本专利技术提供一种道路区域检测系统，包括 图像采集单元，用于获取待检测道路的图像；数据处理单元，用于对获取的图像数据进行处理，确定平滑区域，根据平 滑区域中像素面积最大的平滑区域与其它平滑区域间的位置关系，确定il^各候 选区域，并对道路候选区域进行^f多正，得到最终的道路区域；道路区域输出单元，用于输出最终得到的道路区域。其中的翁:据处理单元包括平滑区域选择单元，用于确定所采集道^各图<象中的平滑区域； 平滑区域连通单元，用于连通相邻的平滑区域，并根据平滑区域中像素面积最大的平滑区域与其它平滑区域间的位置关系确定道路候选区域；形态学修正单元，用于对道路候选区域进行形态学修正生成确定的道路区 域图像。与现有技术相比，本专利技术仅处理图像消失线以下部分，解决了现有的基于 颜色分割道路区域方法在处理阴影、水迹、道路颜色不均匀等方面的问题，既 可应用于结构化道路，解决边界提取困难的问题，又可应用于非结构化道路。 在保证识别率的基础上，增强了检测的实时性和鲁棒性，方法简单快速有效。 附图说明图1是现有技术中基于颜色分割道路区域方法的流程图2是根据本专利技术实施例的基于紋理分割道路区域方法的流程图3是#^居本专利技术实施例的系统逻辑结构示意图4是根据本专利技术实施例的计算水平、垂直、45G及135G方向上的梯度值 的小块分组示意图。 具体实施例方式为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的"^兌明。本专利技术实施例所提供的道路区域检测方法的基本流程如图2所示。 Sl:获取待检测道路的图像；S2:对所述获取的图像数据进行处理，确定平滑区域；S3:确定所述平滑区域中像素面积最大的平滑区域；S4:根据其它平滑区域与所述像素面积最大的平滑区域的位置关系，确定 道路4美选区域；S5:对道路候选区域进行修正，得到最终的道路区域。另一方面，本专利技术还提供一种用于实现上述方法的道路区域检测系统，图 3为该系统的逻辑结构示意图。如图3所示，本专利技术的il^各区域;险测系统包括 图像采集单元l、数据处理单元2和道路区域输出单元3。其中图像采集单元 1用于获取待检测道路的图像，并将该图像输入数据处理单元2;数据处理单 元2对输入的图像进行一系列模式识别处理，获得平滑区域，然后根据各平滑 区域间的位置关系，得到道路候选区域；再根据道路的面积等几何性状对道路候选区域进行形态学修正，最终生成确定的道路区域图像由道路区域输出单元 3输出。其中，数据处理单元2包括平滑区域选择单元21、平滑区域连通单元22 和形态学修正单元23。平滑区域选择单元21包括区域分割单元211和梯度计算单元212，其中 区域分割单元211用于将来自于图像采集单元1的图像分成若干个局部小区 域，梯度计算单元212用于计算各局部小区域的梯度以此来衡量它们的平滑 性，从而确定图像中的平滑区域。平滑区域连通单元22包括邻接连通单元221和邻近连通单元222,其中， 邻接连通单元221用于连通紧密相连的平滑区域，邻近连通单元222用于以通 过邻接连通单元221获得的最大连通平滑区域为基准，利用紧邻性原则选择其 他能够作为道^各候选区域的平滑区域共同作为道路候选区域。形态学修正单元23用于根据道路的面积等几何性状对道路候选区域进行 形态学修正。其中包括空洞填充单元231和小区域排除单元232,分别用于填 充作为道路候选区域的连通平滑区域内部的空洞和删除面积较小的独立平滑 区域，从而生成确定的道路区域图像。下面以车载道路区域检测系统为例来对本专利技术作进一步说明。首先，作为图像采集单元的车载图像采集器获得车辆前方或者后方的图 像，然后将获取到的图像输入至数据处理单元。然后，本专利技术利用道路区域基本平滑这一特征，将上述获取到的图像进行 分块，在分块的局部小区域内采用计算梯度的方法来衡量其平滑程度，得到平 滑区域。此处需要说明的是，本专利技术仅对图像中消失线以下的部分做分块处理， "消失线"也就是"地平线，，，即仅对所获取图像中的陆地图像部分进行处理。 其中的消失线确定技术是现有技术，在透视投影的假设下，对于一个摄像机， 在场景中一系列的平行线(可简单理解为地面上的一系列平行线，如车道线) 映射到图像上为一系列直线相本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种道路区域检测方法，其特征在于，包括如下步骤：　Ｓ１：获取待检测道路的图像；　Ｓ２：对所述获取的图像数据进行处理，确定平滑区域；　Ｓ３：确定所述平滑区域中像素面积最大的平滑区域；　Ｓ４：根据其它平滑区域与所述像素面积最大的平滑区域的位置关系，确定道路候选区域；　Ｓ５：对道路候选区域进行修正，得到最终的道路区域。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘威，董卉，袁淮，
申请(专利权)人：东软集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：89[中国|沈阳]