[发明专利]基于视觉多特征的复杂道路线提取方法

权利要求书

1.一种基于视觉多特征的复杂道路线提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)摄像头标定；将输入图像转化灰度图像，计算灰度图像的梯度，得到梯度图像；利用梯度图像计算棋盘网格的特征点坐标，通过迭代获取对应位置的坐标映射关系，计算标定参数点矩阵；

(2)透视变换矫正；利用标定参数点矩阵将道路图转化为自上而下的俯视图，俯视图的计算是通过透视变换完成，透视变换要求识别道路形状中的四个顶点坐标，并且四个坐标点应保持一定的排列顺序，坐标数据排列顺序采用逆时针且数据进行归一化处理；

(3)图像滤波及兴趣点提取；对透视变换得到的俯视图进行快速高斯滤波；对滤波后图像进行竖直方向上的边缘增强，计算竖直方向上Sobel边缘Image1，利用HSV颜色空间的S通道和RGB颜色空间的R通道进行阈值化处理得到Image2和Image3，通过滑动窗口搜索计算Image1、Image2和Image3满足组合条件下的二值图像；

(4)快速LSD线检测；利用快速LSD线检测对上步骤(3)得到二值图像进行直线提取，获得直线集合L；检测方式采用增强改进方法LSD_REFINE_ADV，将带弧度的线或曲线拆成多个可以逼近原线段的直线，计算出虚警数量参数，通过增加精度阈值，减少尺寸进一步精确查找直线；

(5)伪道路线剔除及合并；根据道路线与摄像头成像关系对直线集合L进行修正和处理；通过仰角范围限定能排除不符合道路曲线的直线，接着对确定两个或多个直线进行合并，评估两个直线合并条件应满足距离阈值和倾角阈值；

(6)左右边界查找；对线检测结果计算其列投影，设定峰值截取阈值，利用投影向量峰值位置关系判断得到道路线左右边界的中心点坐标；在左右边界中心周围向上滑动窗口来查找并计算道路线延伸区域，延伸区域可由多个子窗口构成，多个子窗口相互连接从二值图像的底部到顶部；子窗口由底部起点搜索，子窗口中心坐标排列方向表示道路线延伸方向；

(7)道路线信息提取；计算左右边界曲线的曲率半径和相对于车道中线的偏移位置；可以通过左右边界的回归系数来计算曲率；将最近的N帧像素偏移差值进行加权平滑，通过标定参数计算偏移位置。

2.如权利要求1所述的基于视觉多特征的复杂道路线提取方法，其特征在于，步骤(1)中，摄像头标定具体包括如下步骤：

(11)根据针孔摄像头参数模型，摄像头内部参数是指标定主点坐标(c_x,c_y)和焦距像素点分量f_x,f_y；标定内部参数时，只考虑车辆坐标系与摄像头坐标系重合，要求摄像头成像平面与棋盘平面尽可能平行，计算棋盘图像的内角点，根据棋盘图像坐标与摄像头坐标转换关系，计算摄像头标定内部参数；

(12)摄像头外部参数是指标定摄像头坐标系与车辆坐标系的相对空间关系，参数为摄像头与前方道路的俯仰角和相对高度h；标定外部参数时，车辆坐标系不与摄像头坐标系重合，为精确计算坐标转换关系，选取多幅棋盘图像进行内角点检测，计算摄像头标定外部参数。

3.如权利要求1所述的基于视觉多特征的复杂道路线提取方法，其特征在于，步骤(3)中，S通道典型阈值范围[170,255]，R通道的典型阈值范围[200,255]。

4.如权利要求1所述的基于视觉多特征的复杂道路线提取方法，其特征在于，步骤(4)中，通过LSD检测得到直线集合为L＝{s₁,s₂,......s_k}，每个定位直线s_i，i＝1,2,......k；表示为：

s_i＝{x_1i,y_1i,x_2i,y_2i,θ_i},

其中(x_1i,y_1i)，(x_2i,y_2i)为直线s_i上起点和终点坐标，i＝1,2,......k，θ_i为直线s_i的倾斜角，可由下式得到：