[发明专利]一种应用于城市环境的距离图像分割方法

说明书

本发明公开了一种应用于城市环境的距离图像分割方法。该方法为：首先对距离图像中每行像素点的不同大小的距离值进行数量统计，产生直方图；然后根据直方图利用随机抽样一致算法进行直线拟合，得到每行中道路部分对应的距离值，将距离图像每行像素中在此距离值及其上下部分区间中的像素点分割出来，得到道路部分的分割结果；最后以图像左上角第一个像素作为中心像素队列的初始中心像素，进行8‑邻域的广度优先遍历，将剩余像素部分进行分割。本发明提高了整体分割效率和分割的准确性，从而提高了后续处理的准确性。

技术领域

本发明涉及图像分割技术领域，特别是一种应用于城市环境的距离图像分割方法。

背景技术

随着传感器技术的进步，距离图像的获取途径越来越多，如何理解以距离图像表示的三维场景是无人车辆导航、突发事件处理等领域要解决的重要问题。单纯利用三维点云进行环境理解的方法复杂度高、时间效率低，使用距离图像进行城市环境分割的方法，能够快速有效地将场景分割为各种物体，并为下一步的目标检测和跟踪提供很好的预处理结果。将道路部分和其余部分分开处理是使用多的方式，可适应多种场景。

目前常用来分割距离图像中道路部分的方式是计算各个像素对应点的法向量，或将距离图像投影成三维点云进行处理，这样的方式难以达到无人车实时性处理的要求，而对非道路部分的分割，多数算法对阈值的敏感性过强。

发明内容

本发明的目的在于提供一种应用于城市环境的距离图像分割方法，从而较好地将距离图像分割成块。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种应用于城市环境的距离图像分割方法，包括以下步骤：

步骤1、设定城市环境的距离图像P由h行、w列像素组成，每个像素的值对应为距离值，距离值最大为d；统计每行像素的距离值在各个区间上的数量，得出统计直方图P₁；

步骤2、利用随机抽样一致算法在统计直方图P₁中拟合直线y＝kx+b；

步骤3、根据直线y＝kx+b取上下部分距离值区间，将距离图像P对应行中符合此区间的距离值像素标记为道路部分；

步骤4、以距离图像P的第1行第1列作为中心像素，对距离图像进行8-邻域广度优先遍历，遍历条件为：邻近像素与中心像素被判定为连通区域；遍历的顺序方向为从左至右、从上至下，直至第h行w列，遍历结束即完成距离图像的分割。

进一步地，步骤1中所述的统计每行像素的距离值在各个区间上的数量，得出统计直方图P₁，具体如下：

步骤1-1、初始设定P₁为一个由h行、w_1列像素组成的图像，每列表示的数值大小为1，设定距离图像P的扫描行数为i＝1，列数为j；

步骤1-2、将距离图像P第i行中的距离值四舍五入取整，统计每个距离值的个数，将此值填入直方图P₁中第i行第j列，其中

步骤1-3、扫描行数i＝i+1，重复步骤1-2，直到ih为止，得到完整的统计直方图P₁。

进一步地，步骤2中所述的利用随机抽样一致算法在统计直方图P₁中拟合直线y＝kx+b，具体如下：

步骤2-1、将统计直方图P₁中所有小于阈值T₁的元素置0，其余元素置为1，并将P₁中所有值为1的元素的行列信息，统计到集合Q中作为坐标信息；

步骤2-2、设置直线方程y＝kx+b，随机取集合Q中不相同的两个坐标(y₁,x₁),(y₂,x₂)，计算两个坐标连成的直线参数：