CN109670443A - 一种基于叠加约束的改进型Hough变换的道路线检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于叠加约束的改进型Hough变换的道路线检测方法，包括步骤S1：获取道路图像；步骤S2：对道路图像进行预处理；步骤S3：通过叠加约束的改进型Hough变换对道路线进行检测提取；步骤S4：将步骤S3的检测结果与阈值比较，最终得到输出结果。本发明能够在环境因素多变及道路情况复杂的情况下仍能实时地、准确地检测出当前行驶的道路线信息，有效的提高了检测率和实时性，具有很好的鲁棒性。
Description
技术领域
本发明涉及电池测试领域，特别是一种基于叠加约束的改进型Hough变换的道路线检测方法。
背景技术
随着人们生活水平的提高，科技的不断进步，智能驾驶技术逐渐受到了研究者们的广泛研究和关注。先进驾驶辅助***(Advanced Driver Assistance System，简称：ADAS)是智能驾驶技术的一个分支，而道路线的提取是智能驾驶***的重要组成部分，也是研究自动驾驶的关键点之一，主要是通过检测车辆中的摄像头所获取到的视频原图像的道路线信息。但道路线的检测受天气影响因素以及道路多重环境影响较大，如：视角遮挡、道路阴影、道路有列痕、周边有车辆压线等因素，以至于道路线不易提取且容易检测失效。Hough变换算法是一种检测道路线的技术，但是经典的Hough变换会导致平均处理每帧的时间较长，且在环境多变以及道路复杂的因素下会导致道路线不易被准确提取。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提出一种基于叠加约束的改进型Hough变换的道路线检测方法，能够在环境因素多变及道路情况复杂的情况下仍能实时地、准确地检测出当前行驶的道路线信息，有效的提高了检测率和实时性，具有很好的鲁棒性。
本发明采用以下方案实现：一种基于叠加约束的改进型Hough变换的道路线检测方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取道路图像；
步骤S2：对道路图像进行预处理；
步骤S3：通过叠加约束的改进型Hough变换对道路线进行检测提取；
步骤S4：将步骤S3的检测结果与阈值比较，最终得到输出结果。
进一步地，步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S21：对RGB图像进行动态感兴趣区域(Dynamic region of interest，简称：ROI)的划分；
步骤S22：对步骤S21处理后的RGB道路图像进行颜色空间的转换；
步骤S23：对步骤S22处理后的图像进行二值化处理；
步骤S24：利用形态学滤波算法对步骤S23处理后得到的二值化图像进行去噪处理；其中，形态学滤波算法是对得到的道路图像先腐蚀后膨胀操作处理；腐蚀的目的是为了去除噪点，去除道路图像中的无用信息；而膨胀操作的目的是为了弥补对道路线的过度腐蚀；
步骤S25：对步骤S24去噪后的二值化图像进行边缘提取处理。边缘提取处理采用的是Canny边缘检测。
较佳地，步骤S1通过摄像头获取道路图像。
进一步地，步骤S21中，所述动态感兴趣区域的划分，即设定初始道路线线检测区域为矩形。
进一步地，步骤S22中，所述的颜色空间转换即由RGB转为YCbCr颜色空间，提取道路线中的黄色和白色信息。
进一步地，步骤S23具体为：对Y分量进行约束后进行阈值的比较，大于阈值的保留道路信息，置为255，否则舍弃道路信息，置为0。
进一步地，步骤S3具体包括以下步骤：
步骤S31：对步骤S2预处理过的道路图像进行角度约束筛选；
步骤S32：对步骤S31筛选过后的道路图像进行斜率约束筛选；
步骤S33：对步骤S32筛选过后的道路图像进行左右两侧道路线筛选。
其中，对直线在直角坐标系中的公式如下：
y＝kx+b＝(-cosγ/sinγ)·x+(r/sinγ)；
式中，y表示纵坐标，x表示横坐标，k表示直线的斜率，b表示直线的截距，而γ表示过原点与直线的垂线与x轴正方向的夹角。
所述的直线在极角坐标系中的公式如下：
r＝x·cosγ+y·sinγ；
其中，r表示坐标所在位置的原点到直线的长度距离(需要小于其对角线的长度值)，表示感兴趣区域图像的高度和宽度；而表示过原点与直线的垂线与x轴正方向的夹角(γ∈[0,180°))。
进一步地，根据成像原理，道路线在图像上一般是远小近大的一些线，并且存在消失点，因此可以通过角度区间限制避免一些无效直线的检测，同时降低计算量以提升实时性。因此，在进行直线第一次筛选的时候先对图像进行一个角度的约束。步骤S31具体为：采用Hough变换拟合角度θ，用以避免无效直线的检测；其中，θ为左右道路线与中心线的夹角；并设θ∈[20°,84°]∪[96°,160°]当θ＜90°时，则该直线为左边道路的道路线，而当90°＜θ＜180°时，则该直线为右边道路的道路线。
进一步地，由于84°与90°或者90°与96°相差甚小，所以为了防止因检测点不足而导致拟合函数时出错或者拟合出道路中相似角度的其他线，因而做了一个斜率约束的筛选，主要是为了筛掉水平线、垂直线或者道路标志线等对道路线拟合的影响，保留有用的道路线信息。根据下式计算道路线的斜率以及角度：
k＝(y2-y1)/(x2-x1)；
θ＝arctank-1＝arctan((x2-x1)/(y2-y1))；
其中，(x1，y1)和(x2，y2)为直线上的两点。由于道路线分左右道路线，所以斜率是会涉及正负的。因此只有斜率满足0.1＜|k|＜2.7时，此范围内的道路线才保存下来。由此步骤S32具体为：设只有斜率在0.1＜|k|＜2.7范围内的道路线才保存下来。
进一步地，最后是对左右两侧道路线筛选。为了防止道路线在拟合时出现的拟合不准确的情况，在此基础上进一步筛选出左右两侧中最外侧的道路线，且只有满足下式的道路线才可以保存下来。步骤S33具体为：筛选左右两侧中最外侧的道路线，其中，左右两侧中最外侧的道路线满足：
Ddis＝max|(N/2-(x4+1/k3,4)·(M-y4))|；
式中，M表示图像的宽度，N表示图像的高度，(x4,y4)表示像素坐标点，k3,4表示像素坐标点所在的斜率，Ddis表示取值最大时，即为车辆所在道路线的左右两侧的外侧线。
进一步地，步骤S4进一步包括：将所述输出结果呈现在最初摄像头获取的视频流上。
与现有技术相比，本发明有以下有益效果：本发明利用叠加约束的改进型Hough变换道路线检测，即先对其进行角度约束筛选，此后对其进行斜率约束筛选和左右两侧道路线约束筛选，从而解决了因环境因素多变以及道路情况复杂而导致的道路线不易被准确提取的问题。在阴雨天的、隧道环境的以及夜晚，路面信息含有交通标志线、虚实道路线、道路破损以及旁边车辆行驶压线的情况下仍能高效的检测道路线，且提高了实时性，具有较好的鲁棒性。
附图说明
图1为本发明实施例的算法总体流程图。
图2为本发明实施例的直角坐标系与极坐标系对应关系。
图3为本发明实施例的叠加约束的改进型Hough变换道路线检测流程图。
图4为本发明实施例的改进前后输出图像实例结果图；其中(a)为传统Hough检测输出结果图，(b)为本发明方法输出结果图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
如图1所示，本实施例提供了一种基于叠加约束的改进型Hough变换的道路线检测方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取道路图像；
步骤S2：对道路图像进行预处理；
步骤S3：通过叠加约束的改进型Hough变换对道路线进行检测提取；
步骤S4：将步骤S3的检测结果与阈值比较，最终得到输出结果。
在本实施例中，步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S21：对RGB图像进行动态感兴趣区域(Dynamic region of interest，简称：ROI)的划分；
步骤S22：对步骤S21处理后的RGB道路图像进行颜色空间的转换；
步骤S23：对步骤S22处理后的图像进行二值化处理；
步骤S24：利用形态学滤波算法对步骤S23处理后得到的二值化图像进行去噪处理；其中，形态学滤波算法是对得到的道路图像先腐蚀后膨胀操作处理；腐蚀的目的是为了去除噪点，去除道路图像中的无用信息；而膨胀操作的目的是为了弥补对道路线的过度腐蚀；
步骤S25：对步骤S24去噪后的二值化图像进行边缘提取处理。边缘提取处理采用的是Canny边缘检测。
较佳地，步骤S1通过摄像头获取道路图像。
在本实施例中，步骤S21中，所述动态感兴趣区域的划分，即设定初始道路线线检测区域为矩形，即ROI为矩形。
在本实施例中步骤S22中，所述的颜色空间转换即由RGB转为YCbCr颜色空间，提取道路线中的黄色和白色信息。
在本实施例中，步骤S23具体为：对Y分量进行约束后进行阈值的比较，大于阈值的保留道路信息，置为255，否则舍弃道路信息，置为0。
在本实施例中，如图3所示，步骤S3具体包括以下步骤：
步骤S31：对步骤S2预处理过的道路图像进行角度约束筛选；
步骤S32：对步骤S31筛选过后的道路图像进行斜率约束筛选；
步骤S33：对步骤S32筛选过后的道路图像进行左右两侧道路线筛选。
图2所示的是直角坐标系与极坐标系对应关系。Hough变换的基本原理则是利用两个几何坐标系之间存在的变换关系，把一个空间中那些有相同形状特征的曲线或者直线映射到另外一个空间的点上，最后累计形成峰值，最后把图像中检测任何形状的问题都转化成分析峰值点的问题。
其中，直线在直角坐标系中的公式如下：
y＝kx+b＝(-cosγ/sinγ)·x+(r/sinγ)；
式中，y表示纵坐标，x表示横坐标，k表示直线的斜率，b表示直线的截距，而γ表示过原点与直线的垂线与x轴正方向的夹角。
所述的直线在极角坐标系中的公式如下：
r＝x·cosγ+y·sinγ；
其中，r表示坐标所在位置的原点到直线的长度距离(需要小于其对角线的长度值)，表示感兴趣区域图像的高度和宽度；而表示过原点与直线的垂线与x轴正方向的夹角(γ∈[0,180°))。
在本实施例中，根据成像原理，道路线在图像上一般是远小近大的一些线，并且存在消失点，因此可以通过角度区间限制避免一些无效直线的检测，同时降低计算量以提升实时性。因此，在进行直线第一次筛选的时候先对图像进行一个角度的约束。步骤S31具体为：采用Hough变换拟合角度θ，用以避免无效直线的检测；其中，θ为左右道路线与中心线的夹角；并设θ∈[20°,84°]∪[96°,160°]当θ＜90°时，则该直线为左边道路的道路线，而当90°＜θ＜180°时，则该直线为右边道路的道路线。
在本实施例中，由于84°与90°或者90°与96°相差甚小，所以为了防止因检测点不足而导致拟合函数时出错或者拟合出道路中相似角度的其他线，因而做了一个斜率约束的筛选，主要是为了筛掉水平线、垂直线或者道路标志线等对道路线拟合的影响，保留有用的道路线信息。根据下式计算道路线的斜率以及角度：
k＝(y2-y1)/(x2-x1)；
θ＝arctank-1＝arctan((x2-x1)/(y2-y1))；
其中，(x1，y1)和(x2，y2)为直线上的两点。由于道路线分左右道路线，所以斜率是会涉及正负的。因此只有斜率满足0.1＜|k|＜2.7时，此范围内的道路线才保存下来。由此步骤S32具体为：设只有斜率在0.1＜|k|＜2.7范围内的道路线才保存下来。
在本实施例中，最后是对左右两侧道路线筛选。为了防止道路线在拟合时出现的拟合不准确的情况，在此基础上进一步筛选出左右两侧中最外侧的道路线，且只有满足下式的道路线才可以保存下来。步骤S33具体为：筛选左右两侧中最外侧的道路线，其中，左右两侧中最外侧的道路线满足：
Ddis＝max|(N/2-(x4+1/k3,4)·(M-y4))|；
式中，M表示图像的宽度，N表示图像的高度，(x4,y4)表示像素坐标点，k3,4表示像素坐标点所在的斜率，Ddis表示取值最大时，即为车辆所在道路线的左右两侧的外侧线。
在本实施例中，步骤S4进一步包括：将所述输出结果呈现在最初摄像头获取的视频流上。
图4所示的是本发明实施例改进前后输出图像实例结果图，其中(a)为传统Hough检测输出结果图，(b)为本发明方法输出结果图。可以看出，采用本实施例的方法锁识别出来的道路线更加准确。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。
Claims (10)
1.一种基于叠加约束的改进型Hough变换的道路线检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：获取道路图像；
步骤S2：对道路图像进行预处理；
步骤S3：通过叠加约束的改进型Hough变换对道路线进行检测提取；
步骤S4：将步骤S3的检测结果与阈值比较，最终得到输出结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于叠加约束的改进型Hough变换的道路线检测方法，其特征在于：步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S21：对RGB图像进行动态感兴趣区域的划分；
步骤S22：对步骤S21处理后的RGB道路图像进行颜色空间的转换；
步骤S23：对步骤S22处理后的图像进行二值化处理；
步骤S24：利用形态学滤波算法对步骤S23处理后得到的二值化图像进行去噪处理；
步骤S25：对步骤S24去噪后的二值化图像进行边缘提取处理。
3.根据权利要求2所述的一种基于叠加约束的改进型Hough变换的道路线检测方法，其特征在于：步骤S21中，所述动态感兴趣区域的划分，即设定初始道路线线检测区域为矩形。
4.根据权利要求2所述的一种基于叠加约束的改进型Hough变换的道路线检测方法，其特征在于：步骤S22中，所述的颜色空间转换即由RGB转为YCbCr颜色空间，提取道路线中的黄色和白色信息。
5.根据权利要求2所述的一种基于叠加约束的改进型Hough变换的道路线检测方法，其特征在于：步骤S23具体为：对Y分量进行约束后进行阈值的比较，大于阈值的保留道路信息，置为255，否则舍弃道路信息，置为0。
6.根据权利要求1所述的一种基于叠加约束的改进型Hough变换的道路线检测方法，其特征在于：步骤S3具体包括以下步骤：
步骤S31：对步骤S2预处理过的道路图像进行角度约束筛选；
步骤S32：对步骤S31筛选过后的道路图像进行斜率约束筛选；
步骤S33：对步骤S32筛选过后的道路图像进行左右两侧道路线筛选。
7.根据权利要求6所述的一种基于叠加约束的改进型Hough变换的道路线检测方法，其特征在于：步骤S31具体为：采用Hough变换拟合角度θ，用以避免无效直线的检测；其中，θ为左右道路线与中心线的夹角；并设θ∈[20°,84°]∪[96°,160°]当θ＜90°时，则该直线为左边道路的道路线，而当90°＜θ＜180°时，则该直线为右边道路的道路线。
8.根据权利要求6所述的一种基于叠加约束的改进型Hough变换的道路线检测方法，其特征在于：步骤S32具体为：设只有斜率在0.1＜|k|＜2.7范围内的道路线才保存下来。
9.根据权利要求6所述的一种基于叠加约束的改进型Hough变换的道路线检测方法，其特征在于：步骤S33具体为：筛选左右两侧中最外侧的道路线，其中，左右两侧中最外侧的道路线满足：
Ddis＝max|(N/2-(x4+1/k3,4)·(M-y4))|；
式中，M表示图像的宽度，N表示图像的高度，(x4,y4)表示像素坐标点，k3,4表示像素坐标点所在的斜率，Ddis表示取值最大时，即为车辆所在道路线的左右两侧的外侧线。
10.根据权利要求1所述的一种基于叠加约束的改进型Hough变换的道路线检测方法，其特征在于：步骤S4进一步包括：将所述输出结果呈现在最初摄像头获取的视频流上。
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|---|---|
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111798668A (zh) * | 2020-07-04 | 2020-10-20 | 绍兴市小陆科技服务有限公司 | 一种用于车辆安全行驶的路况预警方法和路况预警装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104392212A (zh) * | 2014-11-14 | 2015-03-04 | 北京工业大学 | 一种基于视觉的道路信息检测及前方车辆识别方法 |
| US20150279017A1 (en) * | 2014-03-28 | 2015-10-01 | Fuji Jukogyo Kabushiki Kaisha | Stereo image processing device for vehicle |
| CN105608429A (zh) * | 2015-12-21 | 2016-05-25 | 重庆大学 | 基于差分激励的鲁棒车道线检测方法 |
| CN105678791A (zh) * | 2016-02-24 | 2016-06-15 | 西安交通大学 | 一种基于参数不唯一的车道线检测与跟踪方法 |
| CN107066952A (zh) * | 2017-03-15 | 2017-08-18 | 中山大学 | 一种车道线检测方法 |
-
2018
- 2018-12-18 CN CN201811547692.6A patent/CN109670443B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150279017A1 (en) * | 2014-03-28 | 2015-10-01 | Fuji Jukogyo Kabushiki Kaisha | Stereo image processing device for vehicle |
| CN104392212A (zh) * | 2014-11-14 | 2015-03-04 | 北京工业大学 | 一种基于视觉的道路信息检测及前方车辆识别方法 |
| CN105608429A (zh) * | 2015-12-21 | 2016-05-25 | 重庆大学 | 基于差分激励的鲁棒车道线检测方法 |
| CN105678791A (zh) * | 2016-02-24 | 2016-06-15 | 西安交通大学 | 一种基于参数不唯一的车道线检测与跟踪方法 |
| CN107066952A (zh) * | 2017-03-15 | 2017-08-18 | 中山大学 | 一种车道线检测方法 |
Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN111798668A (zh) * | 2020-07-04 | 2020-10-20 | 绍兴市小陆科技服务有限公司 | 一种用于车辆安全行驶的路况预警方法和路况预警装置 |
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