[發明專利]一種基于叉路識別的道路智能提取方法

有效

• 申請號: 201410532916.1
• 申請日: 2014-10-09
• 公開（公告）號: CN104240260A
• 公開（公告）日: 2014-12-24
• 發明（設計）人: 劉耀林;陳昌黎;何青松;危小建;譚榮輝;焦利民;王慧敏
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/46
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 薛玲

1.一種基于叉路識別的道路智能提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：選擇空間分辨率在Nm以內的高分辨率全色遙感影像，無云層覆蓋，對影像進行直方圖分段拉伸，增大道路區域與周圍地物的反差；其中N≤6；

步驟2：根據影像的特征選擇設置追蹤模板參數，包括模板長寬、模板內部預設的方差閾值、模板前進步長、叉路模板閾值、差值閾值；

步驟3：在影像中任意一條道路段的一端，設定追蹤初始線段；初始線段為有向線段，起點記錄為初始點，末點用于指示和計算前進方向，初始化時指向道路延伸方向，線段位于道路中間；

步驟4：令初始點前進一個步長，然后對當前位置點進行叉路檢測、處理和存儲；

步驟5：經過上一步的叉路檢測處理后，以當前位置點為模板起始端點，沿前進方向構造矩形模板，使用旋轉角度紋理匹配法確定下一步前進方向，并保存當前位置點為確認道路點；

步驟6：判斷旋轉角度紋理匹配是否超過預設的方差閾值，

如果是，則終止當前道路段追蹤，保存當前道路段；并順序執行下述步驟7；

如果否，則確認當前道路點，并回轉執行所述的步驟4；

步驟7：遍歷步驟4中存儲的叉路對象，逐個檢查叉路對象是否仍有未被追蹤過的支路，

如果有，則選擇一條可通行支路作為新的追蹤起點，并回轉執行所述的步驟4；

如果否，則順序執行下述步驟8；

步驟8：對追蹤得到的道路網進行后處理，刪除重復路段，增加遺漏路段。

2.根據權利要求1所述的基于叉路識別的道路智能提取方法，其特征在于：步驟2中所述的影像的特征，包括空間分辨率、道路寬度、道路區域的像素均一度。

3.根據權利要求1所述的基于叉路識別的道路智能提取方法，其特征在于：步驟4中所述的對當前位置點進行叉路檢測，包括歷史叉路檢測和常規叉路檢測；所述的歷史叉路檢測，首先檢測當前位置點是否進入到先前已識別叉路的區域內；對已經識別出的叉路會記錄包圍叉路的正方形端點，通過檢測當前點是否在已識別叉路的正方形區域內，判斷是否進入叉路區域；如果判斷沒有進入歷史叉路區域，則進行“常規叉路檢測”；如果判斷已進入歷史叉路區域，則訪問該叉路對象，查看該叉路口是否還有未被追蹤過的支路；如果有，則將當前追蹤點置于該支路上，將前進方向更新為與支路方向一致，沿該支路繼續追蹤，并且將對應叉路對象的該條支路更新設為已追蹤，下次再經過這個叉路口時該條叉路將不再可通行；如果沒有，則代表該叉路口各支路都已追蹤完畢，當前道路段追蹤完畢；所述的常規叉路檢測，以當前道路追蹤模板的最前端點出發，從模板方向向前、向左側90度、向右側90度伸出三個探測模板，每個方向又分布向兩側10度擴展一個輔助探測模板；計算每個探測模板窗口對應區域的像素的灰度均方差，如果小于一定閾值，則認為該方向存在叉路；根據存在支路的組合，將叉路分為不同類型，被檢測出來的叉路將被存儲為一個叉路對象，并記錄該叉路的包括叉路中心點坐標、包圍叉路的正方形框端點坐標、叉路類型、支路坐標對信息；叉路對象保存后，然后根據預設規則，選取叉路的一條支路繼續進行追蹤。

4.根據權利要求1所述的基于叉路識別的道路智能提取方法，其特征在于：步驟5中的具體實現包括以下子步驟：

步驟5.1：以當前的道路追蹤位置點為模板中心線的起始端點，沿前進方向延伸，按預設的長寬構造矩形模板；以兩側各90°為限對矩形模板進行旋轉，計算180°內的每個模板窗口對應的像素的灰度均方差；根據道路特征，相應的極小值對應的角度即為道路的前進方向；

步驟5.2：對于任意像素點，利用式(1)和式(2)計算灰度方差σ2，即：

m(i,j,L,θ)=Σn=1rΣk=-llp(i′,j′)r*(2l+1)---(1)]]>

σ2(i,j,L,θ)=Σn=1rΣk=-ll(p(i′,j′)-m(i,j,L,θ))2r*(2l+1)---(2)]]>

式中，r和(2l+1)分別為矩形模板的長和寬；i′＝i+n*sinθ+k*cosθ，j′＝j+n*cosθ-k*sinθ，i′和j′分別對應矩形模板對應的所有點的位置，θ為模板方向；p(i′，j′)為位置(i′，j′)所對應像素灰度；m(i，j，L，θ)為像素點(i，j)在方向θ上所對應灰度均值；σ(i，j，L，θ)為像素點(i，j)在方向θ上所對應的灰度均方差；

步驟5.3：計算當前模板位置的所有方向候選模板窗口的灰度方差，具有最小值的窗口被認為最有可能出在道路內部，從而其對應模板的中心點被接受為新的道路點，加入之前的道路軌跡；

步驟5.4：前進一個步長，重復上述步驟5.1-5.4，進行角度紋理檢測，并不斷添加更新道路軌跡點。