申请/专利权人：淮阴工学院

申请日：2021-07-05

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN113449659B

主分类号：G06V20/56

分类号：G06V20/56;G06V10/44;G06V10/25;G06V10/30;G06T7/13;G06T7/136

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2021.10.22#实质审查的生效;2021.09.28#公开

摘要：本发明公开了一种车道线的检测方法，具体包括：利用高斯金字塔来减少图像噪声和细节；设定感兴趣区域并对其进行灰度化处理；采用canny边缘检测和改进的Harris角点检测对图像进行角点检测，并对检测到角点进行去除；提取图像中线段的斜率和宽度特征；采用限制线段角度条件对图像中的若干线段进行去除；采用最小二乘法拟合的方法输出车道线。本发明具有很好的鲁棒性，通过建立高斯金字塔有效的降低图像的噪声和计算的复杂度，Harris角点检测和限制线段角度条件的算法，有效减少因阴影、裂缝和滑痕等对道路车道线检测的干扰，从而提高车道线检测的准确性，本发明方法具有广泛的应用前景和实用价值。

主权项：1.一种车道线的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对输入的图像进行高斯金字塔处理；步骤2：设定图像感兴趣区域ROI并对其进行灰度化处理；步骤3：对图像进行Canny边缘检测和改进的Harris角点检测并对角点进行去除；步骤4：采用限制线段角度条件对其中的线段进行去除；步骤5：对图像中的线段采用拟合的方法，得到相应的车道线；其中，所述步骤3具体包括：步骤3.1：采用Barron算子计算图像中每一个像素在X方向和Y方向上的梯度，具体公式如下： 其中，fx表示图像fx，y的X方向梯度，fy表示图像fx，y的Y方向梯度，表示卷积计算；步骤3.2：计算图像X和Y方向梯度的乘积和各自方向的平方，分别表示为fxfy、和步骤3.3：采用B样条滤波函数对和fxfy进行加权生成矩阵M的元素A、B和C，表示为： 其中，表示图像fx，y的X方向梯度的乘积，表示图像fx，y的Y方向梯度的乘积，fxfy表示图像fx，y的X方向梯度与Y方向梯度的乘积，L表示B样条的3x3滤波模板，表示卷积计算，A表示由L卷积得到，B表示由L卷积得到，C表示由L卷积fxfy得到；步骤3.4：计算每个像素的Harris响应值R，并对大于某一阈值T的Rx，y置为零，公式表示为：R＝[detM-ktrM2]＞T其中，k一般取0.04，detM是矩阵M行列式的值，trM是矩阵M的迹；步骤3.5：在3×3或5×5的邻域内进行非最大值抑制，同时选取局部极大值；步骤3.6：同时满足Rx，y大于一定阈值T和Rx，y是某领域内的局部极大值这两个条件，则被认为是角点；步骤3.7：对检测到的角点进行去除，得到若干的线段。

全文数据：

权利要求：

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