專(zhuān)利名稱(chēng)：道路識(shí)別方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)，尤指 一種道路識(shí)別方法及裝置。
背景技術(shù)：
路面識(shí)別是圖像內(nèi)容分析的重要組成部分。不同的事物具有不同的形狀 和表面，在二維圖像中的表示為不同的邊緣、不同的顏色和不同的紋理特征。 道路的特征可以通過(guò)對(duì)大量道路圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)獲得。
目前，通過(guò)模型匹配、結(jié)構(gòu)信息、目標(biāo)跟蹤、色度信息等方法從圖像中 識(shí)別出道路。比如，可以采用基于直線模型的道路識(shí)別方法、結(jié)構(gòu)信息和神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的道路識(shí)別方法，還可以利用紋理特征區(qū)分砂石路面、水泥路面 等。
由于采用上述現(xiàn)有道路識(shí)別方法均是針對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行分析的，因此信 息處理量大，道路識(shí)別的速度慢，且對(duì)非結(jié)構(gòu)化道路識(shí)別效果較差。這樣， 一方面降低了道路識(shí)別的準(zhǔn)確性，另 一 方面也降低了處理速度。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種道路識(shí)別方法，能夠提高道 路識(shí)別的準(zhǔn)確度和處理速度。
本發(fā)明的另一目的在于提供一種道路識(shí)別裝置，能夠提高道路識(shí)別的準(zhǔn) 確度和處理速度。
為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案具體是這樣實(shí)現(xiàn)的 一種道路識(shí)別方法，該方法包括以下步驟
A. 對(duì)輸入的圖像信息的邊緣特征進(jìn)行分析，獲取可能的道路邊緣組；
B. 根據(jù)獲得的可能的道路邊緣組，分割出輸入圖像中可能的道路邊緣組之
間的區(qū)域；
C.對(duì)分割出輸入圖像中可能的道路邊緣組之間的區(qū)域進(jìn)行紋理分析，確定 道路區(qū)域；并根據(jù)道路特征確定道路區(qū)域的路面類(lèi)型。 所述步驟A具體包括
Al.提取輸入圖像的邊緣圖，根據(jù)圖像邊緣特征進(jìn)行圖中邊緣的分割和連
接；
A2.將所述圖像邊緣按預(yù)設(shè)規(guī)則分組，并輸入預(yù)先訓(xùn)練的道路邊緣分類(lèi) 器，根據(jù)分類(lèi)結(jié)果確定可能的道路邊緣組。 所述步驟A1中具體包括
對(duì)所述輸入圖像提取輸入圖像的邊緣圖，對(duì)提取的邊緣圖進(jìn)行二值化；對(duì) 二值化后的邊緣去除散點(diǎn)噪聲，然后根據(jù)邊緣的形狀特征將粘連的邊緣斷開(kāi)或 者將斷裂的邊緣連接起來(lái)。
步驟A1之前還包括對(duì)輸入的圖像進(jìn)行去噪、濾波處理。
所述提取的方法為
Sobel算子、或Roberts算子、或Laplacian算子、或Canny算子；
或者，根據(jù)道路邊緣的特征設(shè)計(jì)需要的邊緣提取方法。
該方法進(jìn)一步包括計(jì)算分類(lèi)器的分類(lèi)結(jié)果的置信度，根據(jù)置信度判斷分 類(lèi)結(jié)果的可信程度；
對(duì)于分類(lèi)結(jié)果可信程度較低的邊緣組，進(jìn)一步對(duì)其對(duì)應(yīng)的原始圖像中的相 應(yīng)區(qū)域進(jìn)行局部特征分析；或者增加其對(duì)應(yīng)的紋理特征分析的比重。
步驟C中所述紋理分析的方法為
局部二維模式LBP特征和主分量分析PCA相結(jié)合的紋理分析方法； 或者，利用預(yù)先訓(xùn)練的紋理分類(lèi)器對(duì)可能的路面區(qū)域進(jìn)行分類(lèi)。 所述紋理分析采用分塊進(jìn)行分析；所述道路邊緣的局部特征類(lèi)似的作為 同一塊。
該方法還包括進(jìn)一步利用色度信息進(jìn)行識(shí)別。
一種道路識(shí)別裝置，該裝置包括邊緣分析單元、道路區(qū)域分割單元、紋
理分析單元和路面類(lèi)型確定單元，其中，
邊緣分析單元，用于對(duì)輸入的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)、邊緣分類(lèi)，獲取可能
的道路邊纟彖組；
道路區(qū)域分割單元，用于分割出輸入圖像中可能的道路邊緣組之間的區(qū) 域，作為可能的道路區(qū)域；
紋理分析單元，用于對(duì)分割出的可能的道路邊緣組之間的區(qū)域進(jìn)行紋理 分析，確定道路區(qū)域；
所述邊緣分析單元包括邊緣檢測(cè)模塊和邊緣分類(lèi)模塊，其中，
邊緣檢測(cè)模塊，用于從輸入圖像提取邊緣圖，并根據(jù)輸入圖像的邊緣特征 對(duì)邊緣圖進(jìn)行邊緣的分割和連接；
邊緣分類(lèi)模塊，用于將圖像中的邊緣根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則分組，利用預(yù)先訓(xùn)練的 道路邊緣分類(lèi)器對(duì)多個(gè)邊緣組分別進(jìn)行分類(lèi)，根據(jù)分類(lèi)結(jié)果找出可能的道路邊 緣組。
所述邊緣檢測(cè)模塊進(jìn)一步用于，在提取邊緣圖之前，先對(duì)輸入的圖像進(jìn)行 去噪、濾波處理。
所述裝置還包括路面類(lèi)型確認(rèn)單元，用于根據(jù)道路特征確定道路區(qū)域 的路面類(lèi)型。
由上述技術(shù)方案可見(jiàn)，本發(fā)明先分析輸入圖像的邊緣特征，找出其中可 能是道路邊緣的邊緣組，然后與原輸入圖像相結(jié)合，分割出輸入圖像中可能 的道^各區(qū)域，再對(duì)可能的道路區(qū)域分別進(jìn)行紋理分析，確定道路區(qū)域。乂人本 發(fā)明方案可見(jiàn)，本發(fā)明利用圖像的邊緣特征和紋理特征相結(jié)合進(jìn)行分析，提 高了道路識(shí)別的準(zhǔn)確度。而且，由于邊緣分析的速度高于紋理分析的速度， 本發(fā)明先采用邊緣分析去除大量的非道路的區(qū)域，而僅保留邊緣符合道路要 求的區(qū)域，減少了紋理分析的信息處理量，提高了處理速度。


圖1是本發(fā)明道路識(shí)別裝置的組成結(jié)構(gòu)示意圖2是本發(fā)明道路識(shí)別的方法流程圖。
具體實(shí)施例方式
為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下參照附圖并舉 實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。
圖l是本發(fā)明道路識(shí)別裝置的組成結(jié)構(gòu)示意圖，如圖l所示，該裝置包 括邊緣分析單元、道路區(qū)域分割單元、紋理分析單元和路面類(lèi)型確認(rèn)單元。 其中，
邊緣分析單元，用于對(duì)輸入的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)、邊緣分類(lèi)，獲取可能 的道路邊緣組。邊緣分析單元可以包括邊緣檢測(cè)模塊和邊緣分類(lèi)模塊。
邊緣檢測(cè)模塊，用于從輸入圖像提取邊緣圖，根據(jù)輸入圖像的邊緣特征 對(duì)邊緣圖進(jìn)行邊緣的分割和連接。
提取輸入圖像的邊緣圖可以采用Sobel算子、Roberts算子、Laplacian 算子、Canny算子等現(xiàn)有邊緣提取算子，也可以采用其他的邊緣提取方法如 根據(jù)道路邊緣的特征設(shè)計(jì)需要的邊緣提取方法。
邊緣提取的具體步驟大致可以包括提取輸入圖像的邊緣，對(duì)提取的邊 緣進(jìn)行邊緣圖的二值化；對(duì)二值化后的邊緣進(jìn)行分析，采用濾波器去除散點(diǎn) 噪聲，然后根據(jù)邊緣的形狀特征將粘連的邊緣斷開(kāi)或者將斷裂的邊緣連接起 來(lái)。
進(jìn)一步地，在提取邊緣圖之前，邊緣檢測(cè)模塊可以先用于對(duì)輸入的圖像 進(jìn)行去噪、濾波等預(yù)處理。
邊緣分類(lèi)模塊，用于對(duì)圖像中的邊緣圖，根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則分組，并利用預(yù) 先訓(xùn)練的道路邊緣分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)，根據(jù)分類(lèi)結(jié)果找出可能的道路邊緣組。
其中，進(jìn)行邊緣分組的預(yù)設(shè)規(guī)則可以是，同一組中的邊緣具有類(lèi)似的長(zhǎng) 度、在某些區(qū)域近似平行、邊緣間的寬度符合預(yù)設(shè)寬度等，且一個(gè)邊緣可以 與不同的邊緣構(gòu)成邊緣組。為了提高處理速度，可以先利用一些明顯規(guī)則去 除其中明顯不是道路邊緣的邊緣，如采用線狀規(guī)則去除大量不屬于道路邊緣
的邊緣。
與圖像中的其它事物相比，道路邊緣具有較為獨(dú)特的特征，比如線狀特 征，且兩個(gè)邊緣之間具有一定的寬度等。因此，可以預(yù)先訓(xùn)練一個(gè)道路邊緣 分類(lèi)器，將圖像中的邊緣組分為道路邊緣和非道路邊緣兩類(lèi)，其中分類(lèi)結(jié)果 為道路邊緣的就是可能的道路邊緣組。
道路區(qū)域分割單元，用于分割出輸入圖像中可能的道路邊緣組之間的區(qū) 域，作為可能的道路區(qū)域。
如果可能的道路區(qū)域中含有其他邊緣，需要標(biāo)記出這些邊緣，并在紋理 分析時(shí)對(duì)這些邊緣對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行特殊的處理。
紋理分析單元，用于對(duì)分割出的可能的道路邊緣組之間的區(qū)域進(jìn)行紋理 分析，確定道路區(qū)域。
紋理分析可以采用局部二維才莫式(LBP， Local Binary Pattern)特征、 主分量分析(PCA， Principal Component Analysis)等方法相結(jié)合的紋理分 析方法；也可以訓(xùn)練紋理分類(lèi)的紋理分類(lèi)器，紋理分類(lèi)器的輸出為水泥路面、 砂石路面、瀝青路面、磚路、土路等路面類(lèi)型，如果纟丈理分析的結(jié)果不屬于 路面，則輸出非路面。
路面類(lèi)型確認(rèn)單元，用于根據(jù)道路特征確定道路區(qū)域的路面類(lèi)型。
需要說(shuō)明的是，如果采用紋理分類(lèi)器，其輸出結(jié)果中已經(jīng)包含了是否為 路面和^各面類(lèi)型兩個(gè)部分，那么，路面類(lèi)型確認(rèn)單元可以省略。
本發(fā)明裝置先分析輸入圖像的邊緣特征，找出其中可能是道路邊緣的邊 緣組，然后與原輸入圖像相結(jié)合，分割出輸入圖像中可能的道路區(qū)域，再對(duì) 可能的道路區(qū)域分別進(jìn)行紋理分析，確定道路區(qū)域。從本發(fā)明道路識(shí)別裝置 可見(jiàn)，本發(fā)明利用圖像的邊緣特征和紋理特征相結(jié)合進(jìn)行分析，提高了道路 識(shí)別的準(zhǔn)確度。而且，由于邊緣分析的速度大于紋理分析的速度，本發(fā)明先 采用邊緣分析去除大量的非道路的區(qū)域，而僅保留邊緣符合道路要求的區(qū) 域，減少了紋理分析的信息處理量，提高了處理速度。
圖2是本發(fā)明道路識(shí)別的方法流程圖，如圖2所示，包括以下步驟
步驟200:對(duì)輸入的圖像信息的邊緣特征進(jìn)行分析，獲取可能的道路邊 緣組。
本步驟包括邊緣檢測(cè)和邊緣分類(lèi)兩個(gè)過(guò)程；其中，邊緣檢測(cè)是用于提取 輸入圖像的邊緣圖，并根據(jù)邊緣特征進(jìn)行邊緣的分割和連接，得到輸入圖像 的邊緣特征。提取輸入圖像的邊緣特征可以包括提取輸入圖像的邊緣圖， 對(duì)提取的邊緣圖進(jìn)行二值化；對(duì)二值化后的邊緣進(jìn)行處理，采用濾波器去除 散點(diǎn)噪聲，然后根據(jù)邊緣的形狀特征將粘連的邊緣斷開(kāi)或者將斷裂的邊緣連
接起來(lái)。
進(jìn)一步地，在提取邊緣圖之前，還可以先對(duì)輸入的圖像進(jìn)行去噪、濾波
等預(yù)處理。
其中， 一種判斷邊緣粘連并斷開(kāi)粘連部分的方法是，根據(jù)道路邊緣的線 狀特點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)一個(gè)連通邊緣的最長(zhǎng)的方向，然后在與此方向垂直的方向上進(jìn) 行此連通邊緣的積分投影，計(jì)算平均的投影長(zhǎng)度，也就是該邊緣的平均寬度， 寬度與平均寬度差別過(guò)大(如可以預(yù)先設(shè)置一個(gè)誤差范圍，寬度大于該誤差 范圍時(shí)認(rèn)為差別很大，此誤差范圍可以是一個(gè)固定值，也可以根據(jù)邊緣寬度 的均值和方差確定，如讓其等于兩倍方差)的地方認(rèn)為是邊緣粘連的地方， 在此處進(jìn)行斷開(kāi)，斷開(kāi)時(shí)保留符合原邊緣方向的邊緣點(diǎn)。這樣就可以分開(kāi)與 道路邊緣粘連的建筑邊緣、樹(shù)木邊緣等。
另一種判斷邊緣斷裂并連接斷裂部分的方法是，根據(jù)道路的連續(xù)延伸特 點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)一個(gè)連通邊緣和其附近其它邊緣的最長(zhǎng)的方向，計(jì)算各自平均的寬 度，如果附近某個(gè)邊緣與初始的邊緣具有類(lèi)似的方向和寬度，且如果斷裂部 分連起來(lái)后構(gòu)成的邊緣仍保持此方向和寬度，則認(rèn)為這兩個(gè)邊緣是同一個(gè)邊 緣，將其連接起來(lái)。這里描述的方向可以是直線的方向也可以是曲線的延伸 方向。
如果道路上存在車(chē)道線，車(chē)道線也會(huì)形成線狀邊緣，可以根據(jù)其與道路 邊緣的關(guān)系輔助判斷道路邊緣?？梢圆捎蒙刃畔⒑托螤钚畔⒔Y(jié)合的方法識(shí) 別出車(chē)道線。
邊緣分類(lèi)是將邊緣組輸入預(yù)先訓(xùn)練的道路邊緣分類(lèi)器，根據(jù)分類(lèi)結(jié)果找 出可能的道路邊緣組。其中，與圖像中的其它事物相比，道路邊緣具有一定 特點(diǎn)，可以根據(jù)這些特點(diǎn)設(shè)計(jì)道路邊緣分類(lèi)器。 較佳地，由于拍攝位置和道路類(lèi)別的影響，圖像中道路的邊緣可能是多種 多樣的。如在直道區(qū)域，道路的邊緣可能是兩條近似平行的直線；在彎道區(qū)域， 道路的邊緣可能是兩條趨向類(lèi)似的曲線。如果從坡下拍攝，道路可能是發(fā)散的 兩條射線等。雖然道路邊緣是多種多樣的，但是又具有一定的特點(diǎn)，這也是從 線條圖中也可以分辨出道路的原因。統(tǒng)計(jì)分析可以從多幅圖像中找出其共同的 特征。因此，本步驟中邊緣分類(lèi)的方法可以是基于統(tǒng)計(jì)分析的方法。具體實(shí)現(xiàn) 包括首先，選擇一批包含不同道路的多幅圖像，對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)定即標(biāo)定圖像 中哪些地方屬于道路；然后對(duì)這些圖像進(jìn)行邊緣提取，根據(jù)標(biāo)定結(jié)果找出道路 邊緣，并將該道路對(duì)應(yīng)的邊緣組加入道路邊緣分類(lèi)器的正樣本集。其他事物對(duì) 應(yīng)的邊緣組加入道路邊緣分類(lèi)器的反樣本集；根據(jù)正/反樣本集訓(xùn)練道路邊緣分 類(lèi)器。道路邊緣分類(lèi)器為一個(gè)兩類(lèi)分類(lèi)器，其輸入為邊緣組，輸出為此邊緣組 是否是道路邊緣組。訓(xùn)練道路邊緣分類(lèi)器的過(guò)程可以采用支持向量機(jī)(SVM, Support Vector machine )方法、逐步增強(qiáng)(Boosting )方法等。 之后，對(duì)于待分析的圖像，對(duì)其進(jìn)行邊緣提取，然后將邊緣進(jìn)行分組，將 多組邊緣分別輸入道路邊緣分類(lèi)器，以檢測(cè)出道路邊緣。 之外，還可以進(jìn)一步計(jì)算分類(lèi)器的分類(lèi)結(jié)果的置信度，根據(jù)置信度判斷分 類(lèi)結(jié)果的可信程度；對(duì)于分類(lèi)結(jié)果可信程度較低的邊緣組，可以在對(duì)其對(duì)應(yīng)的 原始圖像進(jìn)行局部特征分析；或者增加其對(duì)應(yīng)的紋理特征分析的比重。簡(jiǎn)單來(lái) 講，對(duì)于輸入的邊緣組，假設(shè)道路邊緣分類(lèi)器認(rèn)為其是道路邊緣的概率為rl， 不是道路邊緣的概率為r2, rl+r2=l。當(dāng)rl〉r2時(shí)，認(rèn)為是道路邊緣，rl<r2 時(shí)，認(rèn)為不是道路邊緣。 置信度P的一種定義為<formula>formula see original document page 10</formula> ， P的值越大，分類(lèi)結(jié)果的可 max(rl，r2) 信程度越高。置信度高可能是是道路邊緣的可信程度高也可能是非道路邊緣
的可信程度高。分類(lèi)結(jié)果可信程度較低時(shí)，指的是是道路邊緣和非道路邊緣 的概率差不多，分類(lèi)器無(wú)法明確確定。
置信度的計(jì)算屬于本領(lǐng)域技術(shù)人員的慣用技術(shù)手段，具體實(shí)現(xiàn)手段很多， 這里不對(duì)具體方法做限制。
步驟201:根據(jù)獲得的可能的道路邊緣組，分割出輸入圖像中可能的道 路邊緣組之間的區(qū)域，也就是可能的路面區(qū)域。
分割的方法可以是分別用線段連接一個(gè)可能道路邊緣組的兩端，這兩個(gè) 線段和對(duì)應(yīng)可能的道路邊緣組構(gòu)成一個(gè)閉合范圍，其中的區(qū)域就是分割出來(lái) 的可能的^各面區(qū)域。
步驟202:對(duì)分割出的輸入圖像中可能的道路邊緣組之間的區(qū)域進(jìn)行紋 理分析，確定道路區(qū)域；并根據(jù)道路特征確定道路區(qū)域的路面類(lèi)型。
紋理分析可以采用局部二維模式(LBP, Local Binary Pattern)特征、 主分量分析(PCA， Principal Component Analysis)等方法相結(jié)合的紋理分 析方法。也可以訓(xùn)練對(duì)紋理進(jìn)行分類(lèi)的紋理分類(lèi)器，紋理分類(lèi)器的輸出為水 泥路面、砂石路面、瀝青路面、磚路、土路等路面類(lèi)型，如果紋理分析的結(jié) 果不屬于路面，則輸出非路面。
為解決陰影的影響，進(jìn)行紋理分析時(shí)分塊進(jìn)行，道路邊緣的局部特征類(lèi) 似的作為同一塊進(jìn)行處理；紋理特征滿足路面特征的區(qū)域被認(rèn)為是道路；公 用相同的道路邊緣的路面區(qū)域，通常是同一條道路的不同部分，因此需要合 并相同的道路邊緣的路面區(qū)域。
本步驟可以采用現(xiàn)有技術(shù)實(shí)現(xiàn)，具體實(shí)現(xiàn)的方法屬于本領(lǐng)域技術(shù)人員常 用技術(shù)手段，這里不再贅述。
》口果路面存在較多車(chē)輛，比如堵車(chē)時(shí)，首先可以通過(guò)車(chē)輛^r測(cè)去除車(chē)輛
區(qū)域，只對(duì)未被車(chē)輛擋住的圖像區(qū)域進(jìn)行紋理分析；或者根據(jù)車(chē)輛特點(diǎn)確定
是否是路面，具體方法可以是根據(jù)車(chē)輛排列狀況或車(chē)燈信息確定車(chē)輛是否在
行駛，如果車(chē)輛在行駛，則車(chē)輛所在的位置為路面位置，此區(qū)域?yàn)槁访鎱^(qū)域，
如果輸入圖像中可能的路面區(qū)域中存在多個(gè)這樣的路面區(qū)域，則認(rèn)為輸入圖像中可能的道路邊緣之間的區(qū)域?yàn)槁访鎱^(qū)域。
如果兩個(gè)道路區(qū)域公用同一個(gè)道路邊緣，且兩個(gè)道路區(qū)域具有類(lèi)似的紋 理信息，則認(rèn)為這兩個(gè)道路區(qū)域是同一條道路的不同部分，可以將其合并為 同一條道路。
色度信息也是道路的一種信息，也可以用來(lái)進(jìn)行道路識(shí)別。但是由于色 度信息受拍攝條件影響較大，這里只作為 一種輔助信息。
以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范 圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換以及改進(jìn)等， 均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種道路識(shí)別方法，其特征在于，該方法包括以下步驟A.對(duì)輸入的圖像信息的邊緣特征進(jìn)行分析，獲取可能的道路邊緣組；B.根據(jù)獲得的可能的道路邊緣組，分割出輸入圖像中可能的道路邊緣組之間的區(qū)域；C.對(duì)分割出輸入圖像中可能的道路邊緣組之間的區(qū)域進(jìn)行紋理分析，確定道路區(qū)域；并根據(jù)道路特征確定道路區(qū)域的路面類(lèi)型。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的道路識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟A具 體包括Al.提取輸入圖像的邊緣圖，根據(jù)邊緣特征進(jìn)行邊緣的分割和連接； A2.將所述圖像邊緣按預(yù)設(shè)規(guī)則分組，并輸入預(yù)先訓(xùn)練的道路邊緣分類(lèi) 器，根據(jù)分類(lèi)結(jié)果確定可能的道路邊緣組。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的道路識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟A1中 具體包括對(duì)所述輸入圖像提取輸入圖像的邊緣圖，對(duì)提取的邊緣圖進(jìn)行二值化；對(duì) 二值化后的邊緣去除散點(diǎn)噪聲，然后根據(jù)邊緣的形狀特征將粘連的邊緣斷開(kāi)或 者將斷裂的邊緣連接起來(lái)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的道路識(shí)別方法，其特征在于，步驟A1之前還包 括對(duì)輸入的圖像進(jìn)行去噪、濾波處理。
5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的道路識(shí)別方法，其特征在于，所述提取的方法為 Sobel算子、或Roberts算子、或Laplacian算子、或Canny算子；或者，根據(jù)道路邊緣的特征設(shè)計(jì)需要的邊緣提取方法。
6. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的道路識(shí)別方法，其特征在于，該方法進(jìn)一步包 括計(jì)算分類(lèi)器的分類(lèi)結(jié)果的置信度，根據(jù)置信度判斷分類(lèi)結(jié)果的可信程度；對(duì)于分類(lèi)結(jié)果可信程度較低的邊緣組，進(jìn)一步對(duì)其對(duì)應(yīng)的原始圖像中的相 應(yīng)區(qū)域進(jìn)行局部特征分析；或者增加其對(duì)應(yīng)的紋理特征分析的比重。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的道路識(shí)別方法，其特征在于，步驟C中所述紋 理分析的方法為局部二維模式LBP特征和主分量分析PCA相結(jié)合的紋理分析方法； 或者，利用預(yù)先訓(xùn)練的紋理分類(lèi)器對(duì)可能的路面區(qū)域進(jìn)行分類(lèi)。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的道路識(shí)別方法，其特征在于，所述紋理分析采用 分塊進(jìn)行分析；所述道路邊緣的局部特征類(lèi)似的作為同一塊。
9. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的道路識(shí)別方法，其特征在于，該方法還包括進(jìn) 一步利用色度信息進(jìn)行識(shí)別。
10. —種道路識(shí)別裝置，其特征在于，該裝置包括邊緣分析單元、道路 區(qū)域分割單元、紋理分析單元和路面類(lèi)型確定單元，其中，邊緣分析單元，用于對(duì)輸入的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)、邊緣分類(lèi)，獲取可能 的道路邊緣組；道路區(qū)域分割單元，用于分割出輸入圖像中可能的道路邊緣組之間的區(qū) 域，作為可能的道路區(qū)域；紋理分析單元，用于對(duì)分割出的可能的道路邊緣組之間的區(qū)域進(jìn)行紋理 分析，確定道路區(qū)域；
11. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的道路識(shí)別裝置，其特征在于，所述邊緣分析 單元包括邊緣檢測(cè)模塊和邊緣分類(lèi)模塊，其中，邊緣檢測(cè)模塊，用于從輸入圖像提取邊緣圖，并根據(jù)輸入圖像的邊緣特征 對(duì)邊緣圖進(jìn)行邊緣的分割和連接；邊緣分類(lèi)模塊，用于將圖像中的邊緣根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則分組，利用預(yù)先訓(xùn)練的 道路邊緣分類(lèi)器對(duì)多個(gè)邊緣組分別進(jìn)行分類(lèi)，根據(jù)分類(lèi)結(jié)果找出可能的道路邊 緣組。
12. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的道路識(shí)別裝置，其特征在于，所述邊緣檢測(cè) 模塊進(jìn)一步用于，在提取邊緣圖之前，先對(duì)輸入的圖像進(jìn)行去噪、濾波處理。
13. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的道路識(shí)別裝置，其特征在于，所迷裝置還包 括路面類(lèi)型確認(rèn)單元，用于根據(jù)道路特征確定道路區(qū)域的路面類(lèi)型。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種道路識(shí)別方法及裝置，本發(fā)明先分析輸入圖像的邊緣特征，找出其中可能是道路邊緣的邊緣組，然后與原輸入圖像相結(jié)合，分割出輸入圖像中可能的道路區(qū)域，再對(duì)可能的道路區(qū)域分別進(jìn)行紋理分析，確定道路區(qū)域。從本發(fā)明方案可見(jiàn)，本發(fā)明利用圖像的邊緣特征和紋理特征相結(jié)合進(jìn)行分析，提高了道路識(shí)別的準(zhǔn)確度。而且，由于邊緣分析的速度大于紋理分析的速度，本發(fā)明先采用邊緣分析去除大量的非道路的區(qū)域，而僅保留邊緣符合道路要求的區(qū)域，減少了紋理分析的信息處理量，提高了處理速度。
文檔編號(hào)G06K9/46GK101339616SQ20081011828
公開(kāi)日2009年1月7日 申請(qǐng)日期2008年8月12日 優(yōu)先權(quán)日2008年8月12日
發(fā)明者王俊艷 申請(qǐng)人:北京中星微電子有限公司