[发明专利]一种基于显著性分析的车道线分割方法及系统、车载终端

权利要求书

1.一种基于显著性分析的车道线分割方法，其特征在于：包括以下步骤：

遍历路面图像，获取所述路面图像中各个像素值的分布频率；所述像素值的分布频率是指在一张图像中像素值的出现频率；

计算每个像素值的分布频率到其他各个像素值的分布频率的距离之和；

对每个像素值所对应的距离之和取n次幂，再进行归一化处理，得到每个像素值对应的距离变化空间，其中n≤0.2；

对所述路面图像进行归一化处理，得到拉伸图像；所述路面图像归一化处理后的像素点的像素值的变化范围与像素值对应的距离变化空间的变化范围相同；

将所述路面图像的每个像素根据其像素值映射到对应的距离变化空间，得到显著性分析图像；

将所述显著性分析图像减去所述拉伸图像，得到差值图像；

对所述差值图像进行均衡化处理，得到目标减弱图像；

对所述路面图像进行限幅处理，得到限幅图像；

将所述限幅图像减去所述目标减弱图像，得到目标增强图像；

对所述目标增强图像进行均衡化处理，得到包含有车道线的目标图像。

2.根据权利要求1所述的基于显著性分析的车道线分割方法，其特征在于：所述路面图像为经过采样处理的Y通道图像信息。

3.根据权利要求1所述的基于显著性分析的车道线分割方法，其特征在于：每个像素值的分布频率到其他各个像素值的分布频率的距离为两个像素值对应的分布频率的平方和的平方根。

4.根据权利要求1所述的基于显著性分析的车道线分割方法，其特征在于：对每个像素值所对应的距离之和取n次幂后的取值进行归一化处理时，将各个取值线性映射至0-255的范围内；对所述路面图像进行归一化处理时，将各个像素点的像素值线性映射至0-255的范围内。

5.根据权利要求1所述的基于显著性分析的车道线分割方法，其特征在于：进行均衡化处理时，采用直方图均衡化算法。

6.一种基于显著性分析的车道线分割系统，其特征在于：包括分布频率获取模块、计算模块、距离变化空间获取模块、拉伸图像获取模块、显著性分析图像获取模块、差值图像获取模块、目标减弱图像获取模块、限幅图像获取模块、目标增强图像获取模块和目标图像获取模块；

所述分布频率获取模块用于遍历路面图像，获取所述路面图像中各个像素值的分布频率；所述像素值的分布频率是指在一张图像中像素值的出现频率；

所述计算模块用于计算每个像素值的分布频率到其他各个像素值的分布频率的距离之和；

所述距离变化空间获取模块用于对每个像素值所对应的距离之和取n次幂，再进行归一化处理，得到每个像素值对应的距离变化空间，其中n≤0.2；

所述拉伸图像获取模块用于对所述路面图像进行归一化处理，得到拉伸图像；所述路面图像归一化处理后的像素点的像素值的变化范围与像素值对应的距离变化空间的变化范围相同；

所述显著性分析图像获取模块用于将所述路面图像的每个像素根据其像素值映射到对应的距离变化空间，得到显著性分析图像；

所述差值图像获取模块用于将所述显著性分析图像减去所述拉伸图像，得到差值图像；

所述目标减弱图像获取模块用于对所述差值图像进行均衡化处理，得到目标减弱图像；

所述限幅图像获取模块用于对所述路面图像进行限幅处理，得到限幅图像；

所述目标增强图像获取模块用于将所述限幅图像减去所述目标减弱图像，得到目标增强图像；

所述目标图像获取模块用于对所述目标增强图像进行均衡化处理，得到包含有车道线的目标图像。

7.根据权利要求6所述的基于显著性分析的车道线分割系统，其特征在于：每个像素值的分布频率到其他各个像素值的分布频率的距离为两个像素值对应的分布频率的平方和的平方根。

8.根据权利要求6所述的基于显著性分析的车道线分割系统，其特征在于：对每个像素值所对应的距离之和取n次幂后的取值进行归一化处理时，将各个取值线性映射至0-255的范围内；对所述路面图像进行归一化处理时，将各个像素点的像素值线性映射至0-255的范围内。