一种基于roi的强鲁棒性实时车道侦测算法
【专利摘要】本发明提供了一种基于ROI的强鲁棒性实时车道侦测算法，为了实现弯道检测，将影像分离成上下两部分，并分别称为近景区域和远景区域，分别用Hough及双曲线对模型进行求解。在整张影像主要采用横向梯度算子进行过滤，以提高计算速度实现实时侦测的目的，并采用滑动ROI窗口策略对车道边界图进行梯度方向角的区域统计，剔除异常梯度方向角的边界噪音，以保证车道检测的正确率；在远景区域中采用的双曲线对模型中，主要承接近景模型中的参数作为初始参数，并最终通过搜索策略来最终确定K参数，实现弯道部分的检测。此算法在较为复杂的路况及环境中具有较好的鲁棒性能，能够实时的提供车道咨询信息。
【专利说明】—种基于ROI的强鲁棒性实时车道侦测算法
【技术领域】
[0001]本发明涉及行车用安全侦测领域，具体涉及一种基于ROI的强鲁棒性实时车道侦测算法。
【背景技术】
[0002]最近，ITS变的流行起来，因为人们更多的关注车辆安全方面。有很多关于ITS的基于视觉的研究课题，包括障碍探测、行人避让、车道线偏离警示、防碰撞等。在这些具有挑战性的任务里，车道线检测是ITS最重要的部分之一。这项技术的主体是通过一些特性从复杂的环境中分离出车道线咨询；然而，绝大多数的已经存在的车道线检测技术对恶劣天气及树林阴影的影响很敏感。车道线检测是智能交通系统(ITS)里的一个重要组成部分，提出了一种在复杂环境下的弯道检测系统，例如:树荫、复杂路况、路上有路标。
[0003]当前的研究已经用不同的技术实现了车道线的检测，例如:基于颜色的算法、基于边缘的算法、基于柱状图的算法、基于视角转换的算法、基于模型的算法。然而，基于颜色的算法用只用了一个全局的阈值或特定的颜色信息去提取车道线标示，但这可能在有阴影或者天气不好的时候收到影响。对于基于边缘的算法，难点在于消除噪音边缘。尽管有文献提出算法详细讨论了整个问题，但是还存着很多不足。对于基于柱状的算法，他们仅仅能在车前没有其它车辆及其路标的时候才能运行。基于视角转换的算法，难点在于矫正摄像头，并且这种算法在斜坡及有风的情况下没有效率。基于模型的算法用模型代替车道线，它对于噪音较多及车道线咨询消失的时候具有更好的鲁棒性。为了接收更为可靠的模型参数，应用更好的噪音剔除算法。
【发明内容】
[0004]为了解决上述问题，本发明提供了一种基于ROI的强鲁棒性实时车道侦测算法，首先侦测第一张影像以提取自适应阈值，随后运用带有自适应阈值的横向梯度算子对车道线资讯过滤并用模糊所搜策略修补车道线资讯，考虑到Hough运算量，需要排除车道线杂讯及冗余资讯，采用了基于滑动ROI及影像关联的方法提取有效车道线；随后，在近景区域内采用快速查表的Hough转换方法对直道进行搜索运算并显示；在远景区域内运用双曲线对模型并承接Hough运算的结果计算双曲线对参数，同时采用搜索策略确定K参数数值，拟合出弯道车道，最后输出显示整体车道。这种方法能够在存在树林阴影、其它车道标识、其它车辆等复杂情况下精确提取车道线信息。
[0005]为了达到上述目的，本发明是通过以下技术方案实现的:
本发明提供了一种基于ROI的强鲁棒性实时车道侦测算法，所述算法具体包括以下步骤，步骤一、首先侦测第一张影像以提取初始自适应阀值；
步骤二、并在摄取的影像上建立坐标系，左上角为原点，横向为X轴，纵向为y轴；靠近影像底部的部分称为近景区域，远离的部分称为远景区域；
步骤三、采用带有自适应阈值的横向梯度算子对影像灰度图进行车道线资讯过滤，首先进行车道资讯提取:在进行车道边缘检测之前将RGB图像转换成灰阶图，从RGB模型转成灰阶图的公式为
【权利要求】
1.一种基于ROI的强鲁棒性实时车道侦测算法，其特征在于:所述算法具体包括以下步骤: 步骤一、首先侦测第一张影像以提取初始自适应阀值； 步骤二、并在摄取的影像上建立坐标系，左上角为原点，横向为X轴，纵向为I轴；靠近影像底部的部分称为近景区域，远离的部分称为远景区域； 步骤三、采用带有自适应阈值的横向梯度算子对影像灰度图进行车道线资讯过滤，首先进行车道资讯提取:在进行车道边缘检测之前将RGB图像转换成灰阶图，从RGB模型转成灰阶图的公式为:Gray = R+G-B ;其中R，G，B为数值分布在[0，255]的分量；然后采用横向梯度算子的遮罩的方式进行车道线侦测，阈值采用自适应阈值，其遮罩为:
2.根据权利要求1所示的一种基于ROI的强鲁棒性实时车道侦测算法，其特征在于:所述算法还包括:在步骤三中对运用横向梯度算子过滤后的车道线资讯进行模糊搜索修补策略，模糊搜索修补策略所采用的遮罩为:
【文档编号】G06K9/62GK103902985SQ201410148832
【公开日】2014年7月2日 申请日期:2014年4月15日 优先权日:2014年4月15日
【发明者】陈孟元, 柴灿, 郎朗 申请人:安徽工程大学