[发明专利]一种行道线参数实时提取方法

权利要求书

1.一种行道线参数实时提取方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一、获取图像的原始图像坐标(x_raw,y_raw,z_raw)，对原始图像做逆透视变换，得到经过逆透视变换后的IPM图像坐标；

步骤二、截取IPM图像的下半部分进行卷积变换，得到一个N*M的矩阵的卷积核barfilter，其中N＝l_w+2floor(0.6l_w),M＝floor(0.6l_w)

式中：l_w表示逆透视变换后图像中的行道线宽度；barfilter(i,j)为卷积核；

步骤三、将卷积变换后的输出图像分为左右两侧，逐行计算卷积图像左、右两侧灰度值的数值微分，得到微分图，

dif(i,j)＝0.5(respons(i,j+1)-respons(i,j-1))

式中：dif(i,j)为输出的微分图，respons(i,j)为IPM图像使用bar filter卷积以后的输出图；

步骤四、对微分图进行逐行扫描，根据极值点邻域内的微分值是否异号确定极值点的位置，若dif(i,j)*dif(i,j+1)0，则说明该点为极值点；然后进一步判断极值点的性质，若respons(i,j)th2，th2为正数，则说明该点为极大值点；若respons(i,j)th1，th1为负数，则说明该极值点为极小值点，从而得到极值点分布图；

步骤五、判断极值点的横坐标是否大于0.5*W，W为卷积后图像的宽度；若横坐标小于0.5*W，将该极值点放入左侧极值点集中；若横坐标大于0.5*W，将该极值点放入右侧极值点集中；

步骤六、根据左、右侧极值点集中每个极值点的灰度值分别找出左侧极值点集以及右侧极值点集中的最大极值点，根据左、右侧极值点集中最大极值点的元素信息extreme(i,j,flag,val)，其中：i，j表示最大极值点的坐标；flag表示极值点的性质，1表示极大值点、-1表示极小值点、0表示普通点；val记录了该极值点处该点的bar filter卷积响应值；将最大极值点的坐标(i，j)变换还原成原始图像坐标(x_i，y_i)，然后以最大极值点处的原始图像坐标、最大极值点处的IPM图像bar filter卷积值w_i作为权重进行带权直线拟合，

求解即得直线x＝k*y+b中的参数k，b。

2.根据权利要求1所述的行道线参数实时提取方法，其特征在于：将原始图像坐标(x_raw,y_raw,z_raw)进行IPM变换，得到IPM变换后的图像坐标u，v，

式中：m_ij为原始图像转换为IPM坐标的变换矩阵M在i行j列的值，z_raw取值为1。

3.根据权利要求2所述的行道线参数实时提取方法，其特征在于：将最大极值点的坐标经过一次线性变换还原成IPM坐标，再经一次仿射变换还原成原始图像坐标，具体如下：

式中m′_ij为原始图像转换为IPM坐标的变换矩阵M的逆矩阵M^-1中在i行j列的值。

4.根据权利要求1所述的行道线参数实时提取方法，其特征在于：步骤六中对F函数的两个变量求偏导：

矩阵形式为：

求解即得直线x＝k*y+b中的参数k，b。