[發(fā)明專利]一種從單幅圖像檢測道路消失點的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210012694.1
• 申請日: 2012-01-16
• 公開（公告）號: CN102609938A
• 公開（公告）日: 2012-07-25
• 發(fā)明（設計）人: 陸系群
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 林懷禹

1.一種從單幅圖像檢測道路消失點的方法，其特征在于：利用一幅道路圖像中位于道路的標識線，或車輛軌跡上的像素點梯度方向應具有一致性，以及位于道路路面的像素點具有相似的紋理色彩特征，采用基于線段方法來檢測圖像中道路消失點，具體步驟如下：

(1)輸入一幅道路圖像；

(2)設定一個長度閾值T₁，角度偏差閾值T₂，以及將用于直線擬合圖像邊緣的數目N₁，長度閾值逐次減少的數值T₃，和滿足方向一致性要求的圖像邊緣的數目N₂；

(3)采用圖像邊緣檢測方法得到道路圖像中每個像素點的梯度方向和邊緣點；

(4)采用光柵掃描方式和八連通方法去除圖像中孤立的邊緣點，連接邊緣點，得到圖像邊緣；

(5)檢查前一步驟(4)得到的所有圖像邊緣的長度是否滿足步驟(2)事先設置好的長度閾值T₁，如果在當前長度閾值T₁下，能收集到的用于直線擬合N₁條符合長度要求的圖像邊緣，則跳轉到下一步驟(6)，反之則逐漸減少長度閾值T₁，每次從當前長度閾值T₁減少T₃，直到能收集到N₁條符合長度要求的圖像邊緣；

(6)針對得到的N₁條滿足長度要求的圖像邊緣，計算每條滿足長度要求的圖像邊緣上像素點梯度方向一致性的測度值：

Ci=Σpk,pk+1∈edge_list(i)|θ^(pk)-θ^(pk+1)|,---(1)]]>

其中p_k和p_k+1是第i條滿足長度要求圖像邊緣上的兩個像素點，和分別是這兩個像素點上的梯度方向，符號||表示求絕對值，C_i就是第i條滿足長度要求的圖像邊緣上像素點梯度方向一致性的測度值；

(7)依據公式(1)，將N₁條滿足長度要求的圖像邊緣按照各自計算出來的像素點梯度方向一致性的測度值從小到大進行排列，然后從小到大選擇N₂條方向一致性較好的圖像邊緣，即它們的方向一致性測度值C比較小；

(8)針對從步驟(7)得到的每一條滿足長度和方向一致性要求的圖像邊緣，假設第i條滿足長度和方向一致性要求圖像邊緣上共有n_i個點，這些點構成如下齊次坐標矩陣Aⁱ：

Ai=x1iy1i1·········xniiynii1,---(2)]]>

其中公式(2)中x和y表示位于第i條滿足長度和方向一致性要求圖像邊緣上像素點的空間坐標，上標i表示滿足長度和方向一致性要求圖像邊緣的序號，而下標則表示在該圖像邊緣上像素點的序號，范圍從1到n_i，然后采用奇異值分解方法分解這些得到的矩陣Aⁱ，這些矩陣的個數等同于滿足長度和方向一致性要求的圖像邊緣的數目N₂，矩陣Aⁱ最小奇異值所對應的單位奇異矢量就是滿足長度和方向一致性要求第i條圖像邊緣擬合的直線參數矢量[a_i?b_i?c_i]，該直線方程為a_ix+b_iy+c_i＝0，換句話說是采用最小二乘方法得到這些圖像邊緣擬合的直線；

(9)根據所得到直線的參數，計算這些直線之間的交點，假設第i條和第j條圖像邊緣擬合得到的直線參數矢量分別為[a_i?b_i?c_i]和通過直線參數矢量叉積得到第i條和第j條圖像邊緣擬合直線的交點；

(10)針對每兩條相交的直線，從它們的交點開始沿著這兩條直線往圖像下方方向檢查這兩條直線上每個像素點的梯度方向與所在直線方向之間的差異：

COR(lis)=#(|θ^(pk)-θ(li)|<T2,pk∈lis)length(lis),---(3)]]>

s表示直線l_i和直線l_j的交點，其中表示直線l_i從交點s開始沿著直線朝向圖像下方的那一段，p_k表示位于線段上的一個像素點，而表示該像素點上的梯度方向，θ(l_i)表示直線l_i的方向(即)，T₂就是步驟(2)中設置的角度偏差閾值，#是一個計數器，計算位于上有多少個像素點的梯度方向和直線方向θ(l_i)之間絕對值差異小于角度偏差閾值T₂，表示直線l_i從交點s開始沿著直線朝向圖像下方那一段的長度，公式(3)中值越小標明直線段上像素點的梯度方向和所在直線的方向越一致；

(11)一般道路圖像中道路標識線或車輛軌跡都是從遠處的消失點朝向圖像下方的，而不會朝向圖像上方，所以圖像中直線方向的范圍應該是[0°，180°)，其中180°方向直線和0°方向直線同屬水平線，垂直向下的直線應該是90°，現(xiàn)在考慮每兩條朝向圖像下方相交直線所包裹區(qū)域內部紋理色彩之間的差異性：

CTdiff(lis,ljs)=||1#(Ω1)Σp1∈Ω1c(p1)-1#(Ω2)Σp2∈Ω2c(p2)||---(4)]]>

直線l_i和直線l_j相交于s點，其中和分別表示直線l_i和直線l_j從交點s開始沿著各自直線朝向圖像下方的那一段，相交直線和圖像邊界所包裹的圖像區(qū)域被通過交點s，并均分直線l_i和直線l_j之間夾角的中分線分成兩個部分：Ω₁和Ω₂，公式(4)就是用來計算這兩部分之間的紋理色彩的差異性，#(Ω₁)和#(Ω₂)表示分別落在Ω₁和Ω₂區(qū)域內的像素點個數，而p₁和p₂分別表示落在Ω₁和Ω₂內的像素點，c(p₁)和c(p₂)表示這些點上的色彩，符號||||表示區(qū)域Ω₁和Ω₂之間色彩平均差異的范數；

(12)依照公式(3)和(4)，構造相交于s點直線段和的能量函數：

E(lis,ljs)=CTdiff(lis,ljs)-COR(lis)-COR(ljs)---(5)]]>

檢查每兩條相交直線的能量函數，具有最小能量直線對的交點就是檢測到的道路消失點。