[发明专利]图像路面区域的提取方法

说明书

图像中路面区域的提取方法，输入原始图像，获取原始图像中各个像素的粗估计透过率，得到粗估计透过率图像；对粗估计透过率图像进行引导滤波优化，得到具有保边效果的引导滤波图像；对引导滤波透过率图像进行修正；通过差值操作得到差值图并转换为二值图像，对二值图像进行区域分割后实现路面区域的提取。本发明算法简便、效率较高，将行坐标和亮度作为约束因子，减小了其他暗色区域的影响，保证了差值图中路面区域亮度明显，易于分割，在路面边缘不是很明显的情况下仍然能够快速准确地提取路面区域。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，特别涉及一种提取图像中部分区域的方法，尤其适用于提取图像中的路面等边缘信息不明显的区域。

背景技术

生活中成像设备越来越多，人们也越来越习惯于以图像去获取信息，图像处理技术应运而生。图像分割是图像处理中的一项重要技术，由于图像的多样性，至今也没有一种分割算法能够应用到所有图像上，也没有制定出一种能够判断分割算法好坏的标准。由于算法通用性上的限制，只能在解决具体的问题上提出特定的方法。目前，图像的分割算法主要有阈值分割法、边缘检测法和区域提取法三大类。

阈值分割法是最早提出来的，是基于图像的灰度进行计算。阈值分割法的主要思想是利用一个灰度阈值将灰度分为两类，其关键是找到一个最优的分割阈值。根据图像本身的特点和分割目的的最优阈值的选择准则有直方图法、最大熵法、最小误差法、最大类间方差法等。基于此许多人也提出了新方法，如严学强等人为了使算法计算量减小，提出了基于量化直方图的最大熵阈值算法，采用最大熵阈值算法处理量化后的直方图；程杰等人对最大类间方差进行了改进，运用对直方图的预处理和轮廓追踪，找到了最佳分割阈值。总之，这类方法的中心思想就是利用一系列工具找到最优阈值。

边缘检测法是利用图像的一阶导数极值或者二阶导数的零点来判断图像的边缘，其中心思想是用构造的对图像灰度突变敏感的差分算子来进行检测边缘，进而分割图像。这类算子有Sobel算子、Canny算子、Prewitt算子等。例如Canny边缘检测，先用高斯滤波器对图像进行平滑操作以减少噪声；其次用一阶有限差分算子来计算梯度的幅值和方向；然后进行非极大值抑制操作来保留局部梯度最大的点；最后用双阈值限制找到边缘并且连接。总的来说这种方法对边缘区域比较明显的图像比较适用，但对边缘信息不明显的区域，如路面等区域，这种方法将失去优势。

区域提取法是将有某种相似性质的像素点联通起来构成最终的分割区域。其基本思想是选取目标区域的一个小块，然后利用一定的规则判断像素点是否与既定像素有相似的性质，若是加入其中，令其不断生长，最终形成区域。采用这种方法分割后的图像在空间上是连续的，但会造成图像过度分割。王广君等人将区域增长和人工智能结合起来，提出了基于四叉树结构的分割方法，对多个目标的图像分割有很好的适用性。王楠等人充分利用了彩色图像的颜色信息，对灰度图和彩色信息分别处理，根据图像的具体信息进行自适应分割。

但现实生活中即使在很好的天气下拍的图像都会含有少量雾的存在，加上图像中的路面区域边缘信息本来就不明显，目前还没有特别适用于提取图像中诸如地面等边缘信息不明显区域的方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种图像中路面区域的提取方法，可以克服路面边缘信息不明显的问题，利用亮度信息提取出路面区域。

为了实现上述目的，本发明采取如下的技术解决方案：

图像中路面区域的提取方法，包括以下步骤：输入原始图像，

步骤一、获取原始图像中各个像素点的粗估计透过率，得到粗估计透过率图像：

获取原始图像的暗通道图像，选出暗通道图像中像素亮度最大的前P个像素点所对应的区域，将该区域与原始图像相应区域内最大的像素灰度值作为大气光强度的值，根据暗原色先验条件计算图像中各像素点的粗估计透过率得到粗估计透过率图像；