【摘要】 本发明涉及复杂路况下的车道线特征点提取方法与装置，方法包括：用车载设备获得道路的灰度图像；根据道路图像对车道线特征点提取的重要程度将灰度图像划分为不考虑区域和感兴趣区域(ROI)；对感兴趣区域(ROI)进行平滑滤波处理；对平滑滤波处理后的感兴趣区域(ROI)利用基于结构张量场水平集外在曲率进行二值化处理，提取车道线的特征点。本发明能够解决现有方法对车道线存在光照变化、阴影遮挡、破损或污迹覆盖等复杂路况下，车道线特征点提取鲁棒性低的问题。 【专利类型】发明授权 【申请人】河南工业大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】450001 河南省郑州市高新技术产业开发区莲花街河南工业大学信息科学与工程学院 【申请人地区】中国 【申请人城市】郑州市 【申请人区县】中原区 【申请号】CN201210207998.3 【申请日】2012-06-21 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102737248B 【公开公告日】2014-10-29 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102737248B 【授权公告日】2014-10-29 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】G06K9/60; G06K9/32 【发明人】樊超; 狄帅; 徐朝辉; 傅洪亮; 杨铁军; 王珂; 孙崇峰; 徐静波 【主权项内容】一种复杂路况下的车道线特征点提取方法，其特征在于，步骤如下：(1)用车载设备获得道路的灰度图像；(2)根据道路图像对车道线特征点提取的重要程度将灰度图像划分为不考虑区域和感兴趣区域ROI；(3)对感兴趣区域ROI进行平滑滤波处理；(4)对感兴趣区域ROI利用基于结构张量场水平集外在曲率进行二值化处理，提取车道线的特征点；步骤(4)中，利用结构张量场水平集外在曲率方法进行二值化处理的具体过程如下：1)为了凸显车道线方向，分别计算F(u, v)的横向一阶差分梯度wv和纵向一阶差分梯度wu，设道路图像ROI为f(u, v)，其中u代表行v代表列，F(u, v)为采用二维各向异性高斯滤波器G(u, v, σu, σv)对ROI进行平滑滤波处理的滤波结果：wuwv=F(u+1, v)-F(u-1, v)2F(u, v+1)-F(u, v-1)2; ]]>σu为G(u, v, σu, σv)在u方向的滤波标准差，σv为G(u, v, σu, σv)在v方向滤波的标准差；2)对wv和wu进行归一化，得到归一化梯度向量w′(u, v)：w′ (u, v)=wurwvr]]>其中，r=wu2(u, v)+wv2(u, v); ]]>3)构造F(u, v)的结构张量S(u, v)：S(u, v)=abbc]]>其中a=G(u, v, σ o)*(wu′ )2b=G(u, v, σ o)*(wu′ wv′ )c=G(u, v, σ o)*(wv′ )2, ]]>式中, G(u, v, σ o)=12π σ o2exp{-u2+v22σ o2}, ]]>σo为其标准差，符号*表示卷积；4)计算S(u, v)的特征值λ1(u, v)和λ2(u, v)，其中：λ 1(u, v)=a+c+(a-c)2+4b22]]>λ 2(u, v)=a+c-(a-c)2+4b22]]>5)计算S(u, v)的最大特征值所对应的归一化特征向量wΔ(u, v)：wΔ (u, v)=2b4b2+[a-c+(a-c)2+4b2]2a-c+(a-c)2+4b24b2+[a-c+(a-c)2+4b2]; ]]>6)把wΔ(u, v)投影到归一化梯度向量w′(u, v)上得p(u, v)：p(u, v)＝(wΔ(u, v))T·w′(u, v)式中符号“T”和“·”表示矩阵转置和矩阵相乘；7)计算一个新的矢量w~(u, v)=sign(p(u, v))wΔ (u, v)]]>其中sign是一个符号函数，满足：sign(x)=-1ifx< 00ifx=01ifx>0]]>8)在以点(u, v)为中心像素的邻域内计算矢量的散度其中：ρ ~(u, v)=-div(w~(u, v))=-drΣ k=1rw~kT· nk=-2rΣ k=1rw~kT· nk]]>式中r表示组成以点(u, v)为中心的邻域像素数，n表示各邻域像素的单位法向量，符号“·”表示求数量积，d表示函数f(u, v)的维数；9)采用归一化置信度D(u, v, m)∈[0, 1]来衡量点(u, v)方向，根据上述步骤4)计算得到的λ1(u, v)和λ2(u, v)，得到：D(u, v, m)=1-e-(λ Δ (u, v))2/2m2]]>λ Δ (u, v)=Σ i=12Σ j=i+12(λ i(u, v)-λ j(u, v))2]]>式中，m是依赖于道路图像的参数；10)对点(u, v)进行二值化处理从而提取出车道线特征点，其中：f(u, v)=1, ifD· ρ ~(u, v)>K0, else]]>式中K≥0，满足f(u, v)＝1的点为特征点；11)，遍历感兴趣区域ROI，重复1)-10)，得到所有特征点。 【当前权利人】河南工业大学 【当前专利权人地址】河南省郑州市高新技术产业开发区莲花街河南工业大学信息科学与工程学院 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12410000415806196P 【引证次数】1.0 【他引次数】1.0 【家族引证次数】1.0 【家族被引证次数】25

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