[发明专利]道路中心检测方法、机载设备及存储介质

权利要求书

1.一种道路中心检测方法，其特征在于，所述方法包括：

根据已知的道路色调特征和道路饱和度特征，对获取的待检测道路的场景图像进行二值化处理，以得到二值化的场景图像；

从所述二值化的场景图像中去除非道路区域，以得到包含道路区域的二值化场景图像；

对所述包含道路区域的二值化场景图像进行图像分块，以得到多个图像子块；

根据所述多个图像子块包含的道路子区域的质心特征进行线条拟合，得到所述待检测道路的中心线条；

所述根据所述多个图像子块包含的道路子区域的质心特征进行线条拟合，得到所述待检测道路的中心线条，包括：

根据所述多个图像子块包含的道路子区域的像素分布，分别计算所述多个图像子块包含的道路子区域的质心；

从所述多个图像子块包含的道路子区域的质心中，筛选出质心处的像素灰度大于设定灰度阈值的质心作为有效质心；

若所述有效质心的数量大于设定的数量阈值，则根据所述有效质心进行线条拟合，得到所述待检测道路的中心线条；

所述数量阈值根据图像子块的数量设置，所述数量阈值为[N_col*N_row/3]、[N_col*N_row/4]或[N_col*N_row/5]，其中N_col*N_row为图像子块的数量，[]表示取整数操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据已知的道路色调特征和道路饱和度特征，对所述场景图像进行二值化处理，以得到二值化的场景图像，包括：

从所述场景图像中提取色调分量图像和饱和度分量图像；

根据所述道路色调特征，对所述色调分量图像上的像素灰度进行二值化处理，得到二值化的色调图像；以及，

根据所述道路饱和度特征，对所述饱和度分量图像上的像素灰度进行二值化处理，得到二值化的饱和度图像；

对所述二值化的色调图像和所述二值化的饱和度图像进行按位逻辑与运算，得到所述二值化的场景图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述二值化的场景图像中去除非道路区域，包括：

绘制所述二值化的场景图像中至少一个连通区域的包围框；

根据所述至少一个连通区域的包围框的形状特征和面积特征，从所述至少一个连通区域中，筛选出不符合道路特征的连通区域；

将所述不符合道路特征的连通区域的像素灰度值，设置为非道路区域对应的像素灰度值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述至少一个连通区域的包围框的形状特征和面积特征，从所述至少一个连通区域中，筛选出不符合道路特征的连通区域，包括：

针对所述至少一个连通区域中的任一连通区域，执行以下至少一种判断操作：

判断所述连通区域的包围框的顶部与所述二值化的场景图像顶部的距离，以及所述连通区域的包围框的底部与所述二值化的场景图像底部的距离是否均大于设定的尺寸阈值；

判断所述连通区域的包围框与所述连通区域的面积之比是否未在设定的面积比值范围内；

判断所述连通区域的包围框的长宽比是否小于设定的长宽比阈值；

若所述至少一种判断操作的结果均为是，确定所述连通区域是不符合道路特征的连通区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

对所述二值化的场景图像进行去噪处理：

将所述二值化的场景图像中面积小于设定的面积阈值的连通区域去除；和/或，

对所述二值化的场景图像进行孔洞填充。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个图像子块包含的道路子区域的像素分布，分别计算所述多个图像子块包含的道路子区域的质心，包括：

针对所述多个图像子块中的任一图像子块，若所述图像子块包含多个道路子区域，则分别根据所述多个道路子区域的像素分布,分别计算所述多个道路子区域的质心；

计算所述多个道路子区域的质心的平均值，作为所述图像子块的质心。