[发明专利]一种基于双目视差的车道线识别方法

权利要求书

1.一种基于双目视差的车道线识别方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

步骤一、构建双目视差前馈补偿通路；

双目视差前馈补偿通路包括颜色拮抗动态编码模块、视差能量模型编码模块、曲率形状编码模块、多尺度特征融合层模块和前馈补偿调节模块；双目视差前馈补偿通路的尺寸与原始道路图像Input(x,y)的尺寸相同，x＝1,2,…,M；y＝1,2,…,N，其中M、N分别表示原始道路图像的长度尺寸与宽度尺寸；

步骤二、颜色拮抗动态编码；

将原始道路图像Input(x,y)各颜色通道分成红、绿、蓝、黄颜色通道R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)、Y(x,y)，对各颜色通道的局部亮度信息进行提取，获得其最大值与平均值；将各颜色通道的局部亮度平均值作为自适应特征调节因子，利用sigmoid激活函数实现单拮抗细胞连接权重的动态化调整，融合不同单拮抗颜色编码响应得到道路图像的初级轮廓响应图SO_contour(x,y)；

步骤三、双目视差信息融合；

根据双目视差信息融合的特征，构建视差能量模型编码模块，模拟初级视皮层简单细胞和复杂细胞的结构差异，构建不同尺度下位置差、相位差的简单细胞感受野模型和下标po₁、po₂表示不同位置差下的左右眼简单细胞感受野；下标ph₁和ph₂表示0°和90°左右眼简单细胞感受野on-off区域交替排列的次序；σ_i表示左右眼简单细胞感受野的尺度，选用3组不同大小的尺度，i＝1,2,3；θ_j表示不同的方向，选用12个不同方向，θ_j＝30°×j,j＝0,1,…,11；计算不同相位下简单细胞的响应输出和复杂细胞的响应输出CC(x,y；σ_i,θ_j)；

步骤四、图像轮廓信息提取与组合；

构建曲率形状编码模块，将末端停止细胞模拟成一个中心简单细胞的末端受到两个移位复杂细胞的抑制作用，建立末端停止细胞组模型；当受到轮廓曲线的响应时，中心简单细胞发出电刺激信号，位于两侧感受野较大的复杂细胞会进行不同角度的旋转抑制电刺激信号，当电刺激信号的值到达最大时，末端停止细胞会根据旋转分量的不同计算凹凸度，利用视差特性对图像轮廓信息进行提取与组合，得到不同尺度下的视差形状编码结果

步骤五、多尺度特征融合；

选择纹理信息最少的大尺度曲率单元中的像素作为基准，分别比较小尺度曲率单元和中尺度曲率单元的像素点，计算不同尺度下曲率细胞响应差的比值，作为图像轮廓像素点和纹理像素点的判别依据，得到对应像素点的权重矩阵W(x,y)：

ψ(·)是校正函数，用于将小于0的数赋值为0；将对应像素点的权重矩阵W(x,y)应用到不同尺度的曲率单元中，得到多尺度特征融合响应图R(x,y)：

步骤六、前馈补偿调节；

将道路图像的初级轮廓响应图SO_contour(x,y)作为前馈信息，以调控系数的形式作用于对应通道的多尺度特征融合响应图R(x,y)，得到车道线的最终轮廓响应图F(x,y)：

F(x,y)＝R(x,y)*SO_contour(x,y) (3)。