本申请涉及一种路面代表区域提取方法、装置、设备及可读存储介质，包括获取待分析图像；基于预设的边缘线和预设的宽度值从待分析图像中确定出目标区域图像；随机选取目标区域图像中的至少一个目标子块，并分别计算目标子块与目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度，目标相邻子块包括与目标子块直接相邻和间接相邻的子块；根据目标子块与目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度从目标区域图像内提取出路面代表区域。本申请通过松散的邻域蔓延算法对目标区域图像内随机选取的子块以及与其直接相邻和间接相邻的相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度进行计算，并根据子块间的颜色相似度和纹理相似度从目标区域图像中有效提取出路面代表区域。提取出路面代表区域。提取出路面代表区域。
【技术实现步骤摘要】
一种路面代表区域提取方法、装置、设备及可读存储介质
[0001]本申请涉及自动驾驶和车联网图像数据处理
，特别涉及一种路面代表区域提取方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
[0002]道路路面的状态由固有状态和实时状态两种状态复合而成。其中，固有状态指路面材质和等级，其是道路建设决定的道路固有属性；实时状态主要指临时路面覆盖物或者气象状态，比如积水、冰雪、霜冻、路面渣土、玻璃铁钉、落叶、高温(沥青软化)以及龟裂等。而不同类型的路面或者同一类型路面的不同状态，对车辆的操稳和驾驶安全具有现实意义。因此，在自动驾驶控制中，可通过对路面状态进行识别，以根据不同的路面状态，对人工驾驶或者自动驾驶采取不同的策略(比如不同的安全刹车距离、不同的爬坡ATM档位等)，进而保证行驶安全和经济性。
[0003]不过，由于在所拍摄的图像中，不仅仅包含路面，还包含其它的目标物，比如路旁建筑物、树木、其他车辆以及行人等等。因此，如何在所拍摄的图像中有效快速的提取出最有可能是路面的图像块(即路面代表区域)是当前亟需解决的问题。
技术实现思路
[0004]本申请提供一种路面代表区域提取方法、装置、设备及可读存储介质，以解决相关技术中无法有效提取出路面代表区域的问题。
[0005]第一方面，提供了一种路面代表区域提取方法，包括以下步骤：
[0006]获取待分析图像；
[0007]基于预设的边缘线和预设的宽度值从所述待分析图像中确定出目标区域图像；
[0008]随机选取所述目标区域图像中的至少一个目标子块，并分别计算所述目标子块和目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度，所述目标相邻子块包括与所述目标子块直接相邻和间接相邻的子块；
[0009]根据所述目标子块与所述目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度从目标区域图像内提取出路面代表区域。
[0010]一些实施例中，所述根据所述目标子块与所述目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度从目标区域图像内提取出路面代表区域，包括：
[0011]根据所述目标子块与所述目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度对所述目标子块和所述目标相邻子块间的均匀性进行计算，得到均匀性结果；
[0012]根据所述均匀性结果从目标区域图像内提取出路面代表区域。
[0013]一些实施例中，所述根据所述目标子块与所述目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度对所述目标子块和所述目标相邻子块间的均匀性进行计算，得到均匀性结果，包括：
[0014]判断所述目标子块与所述目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度是否均大
于或等于对应的相似度阈值；
[0015]若是，则判定所述目标子块与所述目标相邻子块是均匀一致的；
[0016]若否，则判定所述目标子块与所述目标相邻子块不是均匀一致的。
[0017]一些实施例中，所述根据所述均匀性结果从目标区域图像内提取出路面代表区域，包括：
[0018]对均匀一致的所述目标子块与所述目标相邻子块进行合并，得到目标块区域；
[0019]当所述目标块区域的面积与所述目标区域图像的面积间的比值大于或等于面积比值阈值时，将所述目标块区域作为路面代表区域进行提取。
[0020]一些实施例中，当所述待分析图像中包含至少部分车体外壳对应的图像时，所述预设的边缘线为所述车体外壳的轮廓线；当所述待分析图像中未包括任何车体外壳对应的图像时，所述预设的边缘线为待分析图像的底线。
[0021]第二方面，提供了一种路面代表区域提取装置，包括：
[0022]图像获取单元，其用于获取待分析图像；
[0023]图像确定单元，其用于基于预设的边缘线和预设的宽度值从所述待分析图像中确定出目标区域图像；
[0024]相似度计算单元，其用于随机选取所述目标区域图像中的至少一个目标子块，并分别计算所述目标子块和目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度，所述目标相邻子块包括与所述目标子块直接相邻和间接相邻的子块；
[0025]路面提取单元，其用于根据所述目标子块与所述目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度从目标区域图像内提取出路面代表区域。
[0026]一些实施例中，所述路面提取单元具体用于：
[0027]根据所述目标子块与所述目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度对所述目标子块和所述目标相邻子块间的均匀性进行计算，得到均匀性结果；
[0028]根据所述均匀性结果从目标区域图像内提取出路面代表区域。
[0029]一些实施例中，所述路面提取单元具体还用于：
[0030]判断所述目标子块与所述目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度是否均大于或等于对应的相似度阈值；
[0031]若是，则判定所述目标子块与所述目标相邻子块是均匀一致的；
[0032]若否，则判定所述目标子块与所述目标相邻子块不是均匀一致的。
[0033]第三方面，提供了一种路面代表区域提取设备，包括：存储器和处理器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行，以实现前述的路面代表区域提取方法。
[0034]第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，以实现前述的路面代表区域提取方法。
[0035]本申请提供了一种路面代表区域提取方法、装置、设备及可读存储介质，包括获取待分析图像；基于预设的边缘线和预设的宽度值从所述待分析图像中确定出目标区域图像；随机选取所述目标区域图像中的至少一个目标子块，并分别计算所述目标子块和目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度，所述目标相邻子块包括与所述目标子块直接相邻和间接相邻的子块；根据所述目标子块与所述目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度
从目标区域图像内提取出路面代表区域。本申请通过松散的邻域蔓延算法对目标区域图像内随机选取的子块以及与其直接相邻和间接相邻的相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度进行计算，并根据子块间的颜色相似度和纹理相似度从目标区域图像中有效提取出路面代表区域。
附图说明
[0036]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0037]图1为本申请实施例提供的一种路面代表区域提取方法的流程示意图；
[0038]图2为本申请实施例提供的与车壳下缘线对应的目标区域图像示意图；
[0039]图3为本申请实施例提供的与图像下缘线对应的目标区域图像示意图；
[0040]图4为本申请实施例提供的一种路面代表区域提取装置的结构示意图；
[0041]图5为本申请实施例提供的一种路面代表区域提取设备的结构示意图。
具体实施方式
[0042]为使本申请实本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种路面代表区域提取方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待分析图像；基于预设的边缘线和预设的宽度值从所述待分析图像中确定出目标区域图像；随机选取所述目标区域图像中的至少一个目标子块，并分别计算所述目标子块和目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度，所述目标相邻子块包括与所述目标子块直接相邻和间接相邻的子块；根据所述目标子块与所述目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度从目标区域图像内提取出路面代表区域。2.如权利要求1所述的路面代表区域提取方法，其特征在于，所述根据所述目标子块与所述目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度从目标区域图像内提取出路面代表区域，包括：根据所述目标子块与所述目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度对所述目标子块和所述目标相邻子块间的均匀性进行计算，得到均匀性结果；根据所述均匀性结果从目标区域图像内提取出路面代表区域。3.如权利要求2所述的路面代表区域提取方法，其特征在于，所述根据所述目标子块与所述目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度对所述目标子块和所述目标相邻子块间的均匀性进行计算，得到均匀性结果，包括：判断所述目标子块与所述目标相邻子块间的颜色相似度和纹理相似度是否均大于或等于对应的相似度阈值；若是，则判定所述目标子块与所述目标相邻子块是均匀一致的；若否，则判定所述目标子块与所述目标相邻子块不是均匀一致的。4.如权利要求3所述的路面代表区域提取方法，其特征在于，所述根据所述均匀性结果从目标区域图像内提取出路面代表区域，包括：对均匀一致的所述目标子块与所述目标相邻子块进行合并，得到目标块区域；当所述目标块区域的面积与所述目标区域图像的面积间的比值大于或等于面积比值阈值时，将所述目标块区域作为路面代表区域进行提取。5.如权利要求1所述的路面代表区域提取方法，其特征在于：当所述待分析图像中包含至少部分车体外壳对应...
【专利技术属性】
技术研发人员：余亮，陈秀，李瑾宁，
申请(专利权)人：东风商用车有限公司，
类型：发明
国别省市：
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