用于处理道路图像的方法和设备技术

用于处理道路图像的方法和设备。一种处理由车载摄像机获取的包括道路的场景的图像以生成表示图像的代表所述道路的未占用区域的区域的边界的边界数据的方法，所述方法包括：通过对所述图像迭代地执行低通滤波和下采样N次来对图像进行分解，生成(S10)所述图像的(N+1)级离散小波变换DWT的第N级的LL子带图像，其中，N是等于或大于1的整数；通过对第N级的LL子带图像进行高通滤波并对高通滤波的结果进行下采样来生成(S20)第(N+1)级的子带图像，使得第(N+1)级的子带图像具有这样的像素区域，该像素区域具有代表图像中的道路的未占用区域的基本相等的像素值；以及通过确定所述像素区域的边界来生成(S30)所述边界数据。域的边界来生成(S30)所述边界数据。域的边界来生成(S30)所述边界数据。

【技术实现步骤摘要】
用于处理道路图像的方法和设备


[0001]本文中的示例方面大体上涉及图像处理领域，并且更具体地涉及处理由车载摄像头获取的数字图像。

技术介绍

[0002]检测未被车辆或其它对象占用的道路区域的能力在许多主动安全(AS，Active Safety)技术中是有用的。道路占用的检测是许多主动安全功能的核心，例如横向控制(LC，Lateral Control)和变道辅助(LCA，Lane Change Assist)。此外，通过诸如博特点(BD，Bott
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s Dot)的道路标志物来检测车道在许多主动安全功能中被使用，诸如车道偏离警告(LDW，Lane Departure Warning)、交通阻塞辅助(TJA，Traffic Jam Assist)和自适应巡航控制(ACC，Adaptive Cruise Control)。用LDW功能来配备车辆目前是例如在欧洲新车评估程序(NCAP)测试期间的要求。在过去的几年中，非常希望开发这些技术。

技术实现思路

[0003]已经设计了一种用于处理由车载摄像头获取的道路的图像以生本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种处理包括道路的场景的图像(910)以生成边界数据的方法，所述边界数据表示所述图像中的代表所述道路的未占用区域的区域的边界，所述图像由安装在车辆上的摄像头获取，所述方法包括以下步骤：通过对所述图像(910)迭代地执行低通滤波和下采样N次的迭代过程来生成(S10)所述图像的(N+1)级离散小波变换DWT分解的第N级的LL子带图像(920)，其中，N是等于或大于1的整数；通过对第N级的LL子带图像进行高通滤波并对高通滤波的结果进行下采样来生成(S20)所述图像的(N+1)级DWT分解的第(N+1)级的子带图像(930)，使得第(N+1)级的子带图像(930)具有代表所述图像(910)中的所述道路的所述未占用区域的像素区域(932)，所述像素区域中的像素具有基本上相同的像素值；以及通过确定所述像素区域(932)的边界(931)来生成(S30)所述边界数据。2.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述迭代过程的至少一次迭代中使用具有对称的第一序列的滤波系数(510)的第一低通滤波器(310)。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一序列的滤波系数(510)中的所述滤波系数被设置为帕斯卡三角形的具有与所述第一低通滤波器(310)的阶数相同数量的值的行中的值。4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，用于生成第(N+1)级的子带图像(930)的高通滤波包括应用具有对称的第二序列的滤波系数(520)的高通滤波器(320)。5.根据权利要求4所述的方法，其中：所述第二序列的滤波系数(520)中的间隔的滤波系数被设置为帕斯卡三角形的具有与所述高通滤波器(320)的阶数相同数量的值的行中的对应位置的值，并且所述第二序列的滤波系数(520)中的各个余下的滤波系数被设置为通过将帕斯卡三角形的行中对应位置的值乘以
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1而获得的值。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，(N+1)级DWT分解的第(N+1)级的子带图像(930)是LH子带图像、HL子带图像和HH子带图像之一。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，生成所述图像(910)的(N+1)级DWT分解的第(N+1)级的子带图像(930)的步骤包括通过以下操作之一生成所述图像(910)的(N+1)级DWT分解的第(N+1)级的LH子带图像：第一处理，所述第一处理包括：通过在所述图像(910)的(N+1)级DWT分解的第N级的LL子带图像的行上应用定义了低通滤波器(310)的行内核来生成低通滤波的LL子带图像；对低通滤波的LL子带图像的列按照2倍进行下采样，以生成下采样的子带图像；通过在下采样的子带图像的列上应用定义了高通滤波器(320)的列内核来生成高通滤波的LL子带图像；以及对高通滤波的LL子带图像的行按照2倍进行下采样，以生成第(N+1)级的LH子带图像；第二处理，所述第二处理包括：通过在第N级的LL子带图像的列上应用定义了高通滤波器(320)的列内核来生成高通滤波的LL子带图像；对高通滤波的LL子带图像的行按照2倍进行下采样，以生成下采样的子带图像；
通过在第N级的下采样的子带图像的行上应用定义了低通滤波器(310)的行内核来生成低通滤波的子带图像；以及对低通滤波的子带图像的列按照2倍进行下采样，以生成第(N+1)级的LH子带图像；以及第三处理，所述处理包括：通过在第N级的LL子带图像上应用二维内核来生成滤波的子带图像，所述二维内核能够分成行内核与列内核的乘积，所述行内核定义低通滤波器，并且所述列内核定义高通滤波器；以及对滤波的子带图像的行和列按照2倍进行下采样。8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，在所述图像(910)的(N+1)级DWT分解的直至第N级的各个级中生成不多于两个子带图像，并且其中，在所述图像(910)的(N+1)级DWT分解的第(N+1)级中仅生成子带图像(930)。9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，所述方法还包括以下步骤：通过使用所述图像(910)的图像分辨率的值与N的值之间的预定映射，将N设置为基于所述图像分辨率的值。10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中，生成所述边界数据的步骤包括通过以下操作确定子带图像(930)的所述像素区域(932)的边界(931)：确定第(N+1)级的子带图像(930)中的像素值下降到预定阈值之下的像素的像素位置；使用所确定的像素位置执行轮廓追踪算法以识别第(N+1)级的子带图像的所述像素区域(932)的边界(931)，其中，该边界将所述像素区域(932)的与...

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：APTIV技术有限公司，
类型：发明
国别省市：