[發明專利]一種基于霍夫變換的車道線檢測方法及終端設備有效
| 申請號： | 201710585689.2 | 申請日： | 2017-07-18 |
| 公開（公告）號： | CN107392139B | 公開（公告）日： | 2020-10-20 |
| 發明（設計）人： | 李陽;高語函 | 申請（專利權）人： | 海信集團有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/38;G06K9/40 |
| 代理公司： | 北京弘權知識產權代理事務所(普通合伙) 11363 | 代理人： | 逯長明;許偉群 |
| 地址： | 266071 山*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 變換 車道 檢測 方法 終端設備 | ||
1.一種基于霍夫變換的車道線檢測方法，其特征在于，包括：
通過預設濾波模板對路面圖像進行濾波，計算各個像素的橫向梯度，所述預設濾波模板包括一行濾波因子，設定所述濾波因子的數量為n，其中，n為大于1的奇數，所述預設濾波模板中間的濾波因子為0，并且第a個濾波因子與第(n+1-a)個濾波因子互為相反數；
將所述橫向梯度為正數或負數的像素作為待處理像素，將所述待處理像素的橫向梯度置為0后，根據各個像素的橫向梯度獲取梯度圖像；
對所述梯度圖像進行二值化處理，獲取所述梯度圖像對應的二值化圖像，并對所述二值化圖像進行霍夫變換，獲取相應的霍夫矩陣；
根據各個坐標值對應的投票數對所述霍夫矩陣進行局部極大值搜索，獲取所述霍夫矩陣中的局部極大值，并獲取所述局部極大值對應的坐標值，其中，所述霍夫矩陣包括：所述二值化圖像中灰度值為255的各個像素點在極坐標參數空間下的坐標值(ρ,θ)，以及各個坐標值對應的投票數；
根據所述霍夫矩陣中局部極大值的數量確定相應的約束條件，并判斷所述局部極大值對應的坐標值是否滿足所述約束條件，其中，如果所述局部極大值的數量大于等于2，根據兩條車道線的相似性和幾何角度來確定所述約束條件，如果所述局部極大值的數量為1，根據兩條車道線的幾何角度來確定所述約束條件；
確定滿足所述約束條件的坐標值為目標坐標值，根據所述目標坐標值確定車道線在所述路面圖像中的位置。
2.根據權利要求1所述的基于霍夫變換的車道線檢測方法，其特征在于，所述通過預設濾波模板對路面圖像進行濾波，計算各個像素的橫向梯度，具體為：
若所述預設濾波模板為[-1 0 1]，通過以下公式計算目標像素的橫向梯度：
G＝a1*(-1)+a2*0+a3*1 公式(1)；
其中，G為所述目標像素的橫向梯度，a1為所述目標像素左側相鄰的像素的灰度值，a2為所述目標像素的灰度值，a3為所述目標像素右側相鄰的像素的灰度值。
3.根據權利要求1所述的基于霍夫變換的車道線檢測方法，其特征在于，
設定所述霍夫矩陣中局部極大值的數量為k，若k≥2，所述根據所述霍夫矩陣中局部極大值的數量，確定相應的約束條件，并判斷所述局部極大值對應的坐標值是否滿足所述約束條件，包括：
根據所述霍夫矩陣中局部極大值的數量，確定所述約束條件包括以下的四個公式：
abs(ρ1-ρ2)+abs(θ1-θ2)*200＞T1 and abs(ρ1-ρ2)+abs(θ1-θ2)*200＜T2 (公式2)；
abs(θ1-θ2)＞T3 and abs(θ1-θ2)＜T4 (公式3)；
(θ1＞90 and θ2＜＝90)or(θ1＜＝90 and θ2＞90) (公式4)；
abs((θ1-90)+(θ2-90))＜T5 (公式5)；
其中，(ρ1,θ1)和(ρ2,θ2)為所述霍夫矩陣中的兩個局部極大值分別對應的坐標值，T1、T2、T3、T4和T5分別為預先設置的約束參數；
將所述局部極大值對應的坐標值對所述四個公式進行兩兩匹配；
若存在兩個坐標值匹配所述四個公式，確定所述兩個坐標值滿足所述約束條件。
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