一種基于Beamlet變換的車道線檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于Beamlet變換的車道線檢測(cè)方法，包括以下步驟：首先讀取原始彩色圖像，將其轉(zhuǎn)換成灰度圖像，再對(duì)灰度圖像進(jìn)行預(yù)處理，采用直方圖均衡化方法進(jìn)行增強(qiáng)，以提高目標(biāo)車道線的分辨率，然后采用基于小波變換的方法進(jìn)行平滑處理，進(jìn)行預(yù)處理之后，再使用大津法進(jìn)行二值化處理，最后使用Beamlet變換對(duì)二值圖像進(jìn)行車道線邊緣檢測(cè)，包括1)二進(jìn)分塊；2)建立小線基；3)Beamlet變換，得到小線系數(shù)；4)閾值化；5)計(jì)算小線的方向；6)分析連通性，得到最終車道線檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明一種基于Beamlet變換的車道線檢測(cè)方法，其檢測(cè)到的邊緣線段包含位置和方向信息，檢測(cè)到的邊緣比較連貫，更準(zhǔn)確。
【專利說(shuō)明】-種基于Beamlet變換的車道線檢測(cè)方法 【【技術(shù)領(lǐng)域】】
[0001] 本發(fā)明涉及一種車道線檢測(cè)方法，具體涉及一種基于Beamlet變換的車道線檢測(cè) 方法。 【【背景技術(shù)】】
[0002] 在道路行駛中，由于駕駛員注意力不集中、疲勞或醉酒駕駛?cè)菀资管囕v偏離車道 而造成車禍。為了提高駕駛的安全性和操作的簡(jiǎn)單性，使用相應(yīng)的輔助駕駛系統(tǒng)可以預(yù)防 和減少此類事故的發(fā)生。其中車道線檢測(cè)是該輔助駕駛系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。
[0003] 車道線檢測(cè)的準(zhǔn)確性直接影響后續(xù)跟蹤的結(jié)果，因此對(duì)車道線的檢測(cè)方法的選擇 尤為關(guān)鍵。目前車道線檢測(cè)方法主要有：第一種是基于模型的檢測(cè)，使用最多的是直線模 型，這種方法簡(jiǎn)單快速，但是不能精確描述車道線位置；第二種是基于特征的檢測(cè)，如常用 的Canny算子、Sobel算子等邊緣檢測(cè)方法，這些邊緣算子會(huì)引入道路上的其他噪聲信息。 目前對(duì)車道線進(jìn)行直線特征提取大多使用Hough變換，但由于圖像的透視效果，必須先做 逆透視變換才能得到近似于線性的車道線。 【
【發(fā)明內(nèi)容】
】
[0004] 本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有的車道線檢測(cè)技術(shù)運(yùn)算復(fù)雜、速度較慢、提取不精確 等缺陷或不足，提供了一種基于Beamlet變換的車道線檢測(cè)方法。
[0005] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取如下的技術(shù)方案：
[0006] 一種基于Beamlet變換的車道線檢測(cè)方法，包括以下步驟：
[0007] 步驟一，讀取車載攝像機(jī)拍攝的圖像作為原始彩色圖像，將原始彩色圖像轉(zhuǎn)化成 灰度圖像；
[0008] 步驟二，使用直方圖均衡方法對(duì)灰度圖像進(jìn)行增強(qiáng)；
[0009] 步驟三，采用基于小波變換的平滑處理方法，對(duì)增強(qiáng)后的灰度圖像進(jìn)行平滑，以去 除噪聲；
[0010] 步驟四，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理之后，用大津法對(duì)步驟三得到的圖像進(jìn)行二值化處理， 得到二值圖像；
[0011] 步驟五，使用Beamlet變換對(duì)二值圖像進(jìn)行車道線邊緣檢測(cè)，具體步驟如下：
[0012] 1)分塊：選取一定的尺度s，將步驟四得到的二值圖像進(jìn)行二進(jìn)分塊；
[0013] 2)建立小線基：對(duì)每個(gè)二進(jìn)分塊，小線為連接不在同一邊上的任意兩個(gè)頂點(diǎn)的直 線段，記錄下每個(gè)小線上像素點(diǎn)的坐標(biāo)以及小線的長(zhǎng)度；
[0014] 3)Beamlet變換：分別計(jì)算每個(gè)小線的Beamlet變換系數(shù)，并保存每個(gè)方塊中小線 系數(shù)的最大值及對(duì)應(yīng)的小線；
[0015] 4)閾值化：設(shè)定閾值Th，閾值Th的范圍為0 < Th彡1，若上述步驟3)保存的小 線系數(shù)>Th，則保留該小線；
[0016] 5)計(jì)算小線的方向：分別計(jì)算每個(gè)小線在X，y方向上的距離變化，由此得到用角 度表示的小線方向；
[0017] 6)分析連通性：設(shè)定角度差閾值為Γ，距離差閾值為2像素，對(duì)于步驟4)保留的 小線，對(duì)每個(gè)二進(jìn)分塊的八個(gè)鄰域分塊進(jìn)行檢測(cè)，滿足條件的則連接，遍歷所有二進(jìn)分塊， 得到最終車道線檢測(cè)結(jié)果。
[0018] 本發(fā)明進(jìn)一步改進(jìn)在于，步驟五的步驟3)中，
[0019] Beamlet變換Tg(b)的計(jì)算公式為：
[0020]
【權(quán)利要求】
1. 一種基于Beamlet變換的車道線檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一，讀取車載攝像機(jī)拍攝的圖像作為原始彩色圖像，將原始彩色圖像轉(zhuǎn)化成灰度 圖像； 步驟二，使用直方圖均衡方法對(duì)灰度圖像進(jìn)行增強(qiáng)； 步驟三，采用基于小波變換的平滑處理方法，對(duì)增強(qiáng)后的灰度圖像進(jìn)行平滑，以去除噪 聲； 步驟四，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理之后，用大津法對(duì)步驟三得到的圖像進(jìn)行二值化處理，得到 二值圖像； 步驟五，使用Beamlet變換對(duì)二值圖像進(jìn)行車道線邊緣檢測(cè)，具體步驟如下： 1) 分塊：選取一定的尺度s，將步驟四得到的二值圖像進(jìn)行二進(jìn)分塊； 2) 建立小線基：對(duì)每個(gè)二進(jìn)分塊，小線為連接不在同一邊上的任意兩個(gè)頂點(diǎn)的直線 段，記錄下每個(gè)小線上像素點(diǎn)的坐標(biāo)以及小線的長(zhǎng)度； 3. Beamlet變換：分別計(jì)算每個(gè)小線的Beamlet變換系數(shù)，并保存每個(gè)方塊中小線系數(shù) 的最大值及對(duì)應(yīng)的小線； 4) 閾值化：設(shè)定閾值Th，閾值Th的范圍為0 < Th < 1，若上述步驟3)保存的小線系 數(shù)〉！!!，則保留該小線； 5) 計(jì)算小線的方向：分別計(jì)算每個(gè)小線在X，y方向上的距離變化，由此得到用角度表 示的小線方向； 6) 分析連通性：設(shè)定角度差閾值為Γ，距離差閾值為2像素，對(duì)于步驟4)保留的小 線，對(duì)每個(gè)二進(jìn)分塊的八個(gè)鄰域分塊進(jìn)行檢測(cè)，滿足條件的則連接，遍歷所有二進(jìn)分塊，得 到最終車道線檢測(cè)結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Beamlet變換的車道線檢測(cè)方法，其特征在于，步驟 五的步驟3)中， Beamlet變換Tg(b)的計(jì)算公式為：
(1) 其中，BE是小線集，b是一個(gè)小線，x(l)沿小線方向上的一個(gè)單位長(zhǎng)度路徑，1是小線 的單位長(zhǎng)度，g(x(l))是一個(gè)連續(xù)函數(shù)； 對(duì)離散的數(shù)字圖像，函數(shù)g定義為在小線b上的像素點(diǎn)灰度值g(x, y)的和值，則：
(2) Beamlet的系數(shù)定義為： T(b) = Tg(b)/L(b) (3) 其中，L(b)為小線的長(zhǎng)度。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK104063869SQ201410305527
【公開日】2014年9月24日 申請(qǐng)日期:2014年6月27日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月27日
【發(fā)明者】陳杰 申請(qǐng)人:南京通用電器有限公司