[發明專利]一種基于顯著性分析的車道線分割方法及系統、車載終端

有效

• 申請號: 201710197991.0
• 申請日: 2017-03-29
• 公開（公告）號: CN107145824B
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 吳子章;王凡;唐銳
• 申請（專利權）人: 縱目科技（上海）股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46
• 代理公司: 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219
• 代理人: 徐秋平

1.一種基于顯著性分析的車道線分割方法，其特征在于：包括以下步驟：

遍歷路面圖像，獲取所述路面圖像中各個像素值的分布頻率；所述像素值的分布頻率是指在一張圖像中像素值的出現頻率；

計算每個像素值的分布頻率到其他各個像素值的分布頻率的距離之和；

對每個像素值所對應的距離之和取n次冪，再進行歸一化處理，得到每個像素值對應的距離變化空間，其中n≤0.2；

對所述路面圖像進行歸一化處理，得到拉伸圖像；所述路面圖像歸一化處理后的像素點的像素值的變化范圍與像素值對應的距離變化空間的變化范圍相同；

將所述路面圖像的每個像素根據其像素值映射到對應的距離變化空間，得到顯著性分析圖像；

將所述顯著性分析圖像減去所述拉伸圖像，得到差值圖像；

對所述差值圖像進行均衡化處理，得到目標減弱圖像；

對所述路面圖像進行限幅處理，得到限幅圖像；

將所述限幅圖像減去所述目標減弱圖像，得到目標增強圖像；

對所述目標增強圖像進行均衡化處理，得到包含有車道線的目標圖像。

2.根據權利要求1所述的基于顯著性分析的車道線分割方法，其特征在于：所述路面圖像為經過采樣處理的Y通道圖像信息。

3.根據權利要求1所述的基于顯著性分析的車道線分割方法，其特征在于：每個像素值的分布頻率到其他各個像素值的分布頻率的距離為兩個像素值對應的分布頻率的平方和的平方根。

4.根據權利要求1所述的基于顯著性分析的車道線分割方法，其特征在于：對每個像素值所對應的距離之和取n次冪后的取值進行歸一化處理時，將各個取值線性映射至0-255的范圍內；對所述路面圖像進行歸一化處理時，將各個像素點的像素值線性映射至0-255的范圍內。

5.根據權利要求1所述的基于顯著性分析的車道線分割方法，其特征在于：進行均衡化處理時，采用直方圖均衡化算法。

6.一種基于顯著性分析的車道線分割系統，其特征在于：包括分布頻率獲取模塊、計算模塊、距離變化空間獲取模塊、拉伸圖像獲取模塊、顯著性分析圖像獲取模塊、差值圖像獲取模塊、目標減弱圖像獲取模塊、限幅圖像獲取模塊、目標增強圖像獲取模塊和目標圖像獲取模塊；

所述分布頻率獲取模塊用于遍歷路面圖像，獲取所述路面圖像中各個像素值的分布頻率；所述像素值的分布頻率是指在一張圖像中像素值的出現頻率；

所述計算模塊用于計算每個像素值的分布頻率到其他各個像素值的分布頻率的距離之和；

所述距離變化空間獲取模塊用于對每個像素值所對應的距離之和取n次冪，再進行歸一化處理，得到每個像素值對應的距離變化空間，其中n≤0.2；

所述拉伸圖像獲取模塊用于對所述路面圖像進行歸一化處理，得到拉伸圖像；所述路面圖像歸一化處理后的像素點的像素值的變化范圍與像素值對應的距離變化空間的變化范圍相同；

所述顯著性分析圖像獲取模塊用于將所述路面圖像的每個像素根據其像素值映射到對應的距離變化空間，得到顯著性分析圖像；

所述差值圖像獲取模塊用于將所述顯著性分析圖像減去所述拉伸圖像，得到差值圖像；

所述目標減弱圖像獲取模塊用于對所述差值圖像進行均衡化處理，得到目標減弱圖像；

所述限幅圖像獲取模塊用于對所述路面圖像進行限幅處理，得到限幅圖像；

所述目標增強圖像獲取模塊用于將所述限幅圖像減去所述目標減弱圖像，得到目標增強圖像；

所述目標圖像獲取模塊用于對所述目標增強圖像進行均衡化處理，得到包含有車道線的目標圖像。

7.根據權利要求6所述的基于顯著性分析的車道線分割系統，其特征在于：每個像素值的分布頻率到其他各個像素值的分布頻率的距離為兩個像素值對應的分布頻率的平方和的平方根。

8.根據權利要求6所述的基于顯著性分析的車道線分割系統，其特征在于：對每個像素值所對應的距離之和取n次冪后的取值進行歸一化處理時，將各個取值線性映射至0-255的范圍內；對所述路面圖像進行歸一化處理時，將各個像素點的像素值線性映射至0-255的范圍內。