[发明专利]一种改进Canny车道线边缘检测算法

权利要求书

1.一种改进Canny车道线边缘检测算法，其特征是，它包括以下步骤：

(1)输入梯度幅值阵列经非极大值抑制后的候选边缘图像；

(2)扫描候选边缘图像，对于边缘点f(x,y),判断其8邻域内是否存在候选边缘点，若没有，标记该点为假边缘点，转向第(6)步；否则执行第(3)步；

(3)根据边缘方向准则计算点f(x,y)与其8邻域内扫描到的第一个候选边缘点所对应的边缘方向角度值，满足设定阈值，则转向第(5)步；否则，执行第(4)步；

(4)继续扫描点f(x,y)8邻域内为标记为边缘点的候选边缘点，若找到满足边缘方向角度设定阈值的候选边缘点则转向第5步；否则转向第(6)步，

(5)计算满足边缘方向的各候选边缘点与边缘点f(x,y)间的边缘方向梯度幅值标准差e，将边缘方向梯度幅值标准差最小的点标记为边缘点，并以该点为种子点进行边缘连接，直到所有种子点8邻域内不存在未被标记的候选边缘点为止，转向第(4)步，

(6)继续扫描候选边缘图像，寻找新的候选边缘点，若该点位被标记，转第2步；否则继续扫描候选边缘图像，直到没有新的未被标记的候选边缘点出现。

2.根据权利要求1所述的一种改进Canny车道线边缘检测算法，其特征是，在像素点3×3邻域内通过计算x方向、y方向、45°方向以及135°方向上偏导的方法来计算梯度幅值，其中，

X方向偏导数：

P_x(x,y)＝f(x+1,y)-f(x-1,y)

Y方向偏导数：

P_y(x,y)＝f(x,y+1)-f(x,y-1)

45°方向偏导数：

P_45°(x,y)＝f(x-1,y+1)-f(x+1,y-1)

135°方向偏导数：

P_135°(x,y)＝f(x+1,y+1)-f(x-1,y-1)

水平方向的差分：

G_x(x,y)＝P_x(x,y)+[P_45°(x,y)+P_135°(x,y)]/2

垂直方向的差分：

G_y(x,y)＝P_y(x,y)+[P_45°(x,y)+P_135°(x,y)]/2

梯度幅值：

梯度方向：

通过计算3×3邻域内像素点的梯度幅值和梯度方向，得到图像的梯度幅值阵列和梯度方向阵列；Canny算法通过邻域内梯度幅值非极大值抑制细化边缘和全局内的双阈值检测连接边缘。

3.根据权利要求1所述的一种改进Canny车道线边缘检测算法，其特征是，引入边缘方向梯度幅值标准差作为考量像素点间相似性的指标取代传统的固定高低阈值和梯度阈值，边缘方向梯度幅值标准差

其中，边缘方向梯度幅值标准差表示在像素点边缘方向上，各点梯度幅值的差异程度；边缘方向梯度幅值标准差越小，说明边缘方向上点的梯度幅值差异越小，即该边缘方向越合理。