[发明专利]一种基于图像的路网结构矢量拟合方法

权利要求书

1.一种基于图像的路网结构矢量拟合方法，其特征在于，基于RANSAC算法的原型，设计DL-RANSAC多尺度矢量拟合算法，用于二值图像目标结构的矢量拟合与便捷存储；

DL-RANSAC算法中，拟合返回的结果包含三个部分：坐标点集、拟合直线的斜率k和偏置b；根据k和b进行计算，仅保留拟合坐标点集表示区间内的两个端点坐标，即线段Line的数据结构如公式1所示；

Line＝[point_left(x₁,y₁),point_right(x₂,y₂)] (1)

首先，算法的输入；给定一个具有目标结构骨架的二值图像，并设定基准算法RANSAC的相关参数：直线拟合最小的像素点个数n，迭代次数k,及迭代过程中额外点与拟合直线间的距离阈值t；对于DL-RANSAC的双循环机制，需要设定两个动态阈值来控制外循环的终止边界：长线段像素点阈值及最短线段像素点阈值；

算法的内循环执行RANSAC，每次拟合的线段集合保存之后，原图中相应的像素点会被删除，通过外循环的动态参数机制，以及最终原图中所剩余像素点数量不满足要求时，算法终止；

算法最终输出拟合的线段集合，包含垂直于x轴的线段集合及非垂直于x轴的线段集合。

2.根据权利要求1所述的基于图像的路网结构矢量拟合方法，其特征在于：

DL-RANSAC算法的输入：具有道路骨架的二值图像Image_data；直线拟合的最小像素点个数n；内循环RANSAC的迭代次k；非拟合像素点与拟合直线的距离阈值t；满足目标拟合直线要求的最小像素点个数动态阈值N_minFit,N_minGap；

DL-RANSAC算法的输出：非垂直于x轴的线段集合Lines_Novx；垂直于x轴的线段集合Lines_Vx；

DL-RANSAC算法的具体流程如下：

(1)初始化Image_data并返回道路像素坐标集合P_XYs；声明P_original＝P_XYs；

(2)初始化输出集合Lines_Novx和Lines_Vx为空；

(3)初始化外循环迭代次数batch＝1；

(4)

(5)N_minFit＝N_minFit/batch；

(6)While Lines_Novx有结果产生；

(7)从内循环RANSAC产生拟合模型RANSAC_model和拟合模型的点集合RANSAC_fitdata；

(8)从点集合RANSAC_fitdata中获取端点生成拟合线段Line_Novx；

(9)P_XYs＝P_XYs-RANSAC_fitdata‘

(10)将Line_Novx加入Lines_Novx；

(11)End While；

(12)While Lines_Vx有结果产生；

(13)从P_XYs中获得线段Line_Vx；

(14)P_XYs＝P_XYs-Line_Vx中的点集合；

(15)将Line_Novx加入Lines_Novx；

(16)End While；

(17)End While

(18)batch＝batch+1。