用于具有有限內(nèi)部存儲器的處理器的動態(tài)線檢測系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】線檢測系統(tǒng)利用本地存儲器計算出圖像空間像素數(shù)據(jù)的從圖像空間至霍夫空間的部分轉換結果。針對與部分轉換中存在的線相對應的邊緣分析結果。針對在之前計算出的部分結果中檢測出的其它線來計算線以識別圖像中的最長線。
【專利說明】用于具有有限內(nèi)部存儲器的處理器的動態(tài)線檢測系統(tǒng)
[0001]相關申請的交叉引用
[0002]本申請請求2011年11月21日提交的美國專利申請N0.13/300, 993的優(yōu)先權，該申請的內(nèi)容在此通過引用以其整體并入本文。
【技術領域】
[0003]本發(fā)明的實施例涉及圖像處理，而且具體涉及檢測圖像中的線。
【背景技術】
[0004]基于計算機的圖像處理和圖像分析技術可被用來在數(shù)字化圖像中檢測形狀(例如，線、圓圈或橢圓)。例如，可針對來自車載相機的圖像分析其中的線形或其它內(nèi)容；該領域中的具體應用包括駕駛輔助系統(tǒng)，其通過將路上的車道標記識別為線來識別車道標記。這些系統(tǒng)隨后可確定所駕駛的車輛處于車道的什么位置，例如，警告車輛駕駛員是否移動地太靠近車道邊緣。能夠進行精確實時分析的快速穩(wěn)定的線檢測方法是這種系統(tǒng)所需的。一種方式使用被稱為霍夫變換的技術，除了其它優(yōu)勢之外，其還能夠檢測噪聲圖像以及具有亮度變化的圖像中的線形。
[0005]自車載相機捕獲的圖像首先被預處理以識別出圖像中的邊緣(例如，利用Sobel或Prewitt算子)，由此創(chuàng)建“邊緣圖像”。霍夫變換隨后被用來通過首先將圖像中的數(shù)據(jù)從“圖像空間”轉換成“霍夫空間”來確定邊緣圖像中的哪個邊緣是線。圖像空間指的是圖像中的普通(x，y)坐標數(shù)據(jù)的表達式，其中可利用等式(I)表示線，如下所示。
[0006]y = mx+b (I)
[0007]在等式⑴中，m是線的斜率，b是線與y軸交叉的位置。在霍夫空間，該同一線通過利用第一參數(shù)P (它是線與原點之間的最短距離)和第二參數(shù)Θ (它是該最短線路與X軸之間的角度)表示?？傮w上，可利用下述等式(2)中的關系表示霍夫空間中的線。
[0008]p=x cos Θ +y sin Θ (2)
[0009]尤其，圖像空間中的線減小為坐標為(P，Θ )的霍夫空間中的單個點，同時圖像空間中的非線性形狀產(chǎn)生霍夫空間中的曲線或其它非點形狀。
[0010]這樣，理論上，可簡單地針對單點來搜索所轉換的霍夫空間數(shù)據(jù)，單點的位置揭示了圖像空間中的哪個邊緣對應于這些線。實際上，霍夫變換通過利用等式(2)對于每個(X，y)邊緣像素針對Θ值的預定組計算大量P值來轉換并搜索U，y)邊緣像素數(shù)據(jù)。保持尺寸為P X Θ的二維陣列(“累加器陣列”)；陣列中的每個單元累計了具體(P，Θ)對已經(jīng)被計算(以及被上舍入或下舍入具有最近值的陣列中單元中)的次數(shù)的實時統(tǒng)計或“投票”。由于屬于直線的(x，y)邊緣像素的組比不對應于直線的(x，y)邊緣像素的組更頻繁地產(chǎn)生相同的(P，Θ)對，所以二維累加器陣列中的更高的投票數(shù)預示著與線相對應的(P，Θ)對。因此，可針對局部最大值來搜索二維累加器陣列中的投票，該局部最大值對應于初始圖像的(x，y)空間中的線。
[0011]示例可進一步示意出圖像空間和霍夫空間之間的關系。圖1A和IB分別示出了路面100及其相應霍夫變換200的簡化表示。路面情景100包括包括中央車道標記102a，104a和邊緣車道標記106a，108a以及一個車道中的汽車IlOa以及車道外的其它對象112a，114a，116a。路面情景100所示的(x，y)圖像空間中的(0，0)原點118被布置在情景100的近似中心。如上所述，圖像空間中的線減小為霍夫空間中的點；在圖1B所示的霍夫空間150中，線102a, 104a, 106a, 108a對應于點102b, 104b, 106b, 108b (但是，注意，用于產(chǎn)生圖1B的轉換程序中的偽影產(chǎn)生了點102b，104b，106b，108b周圍的噪聲)。由于中央車道標記102a，104a靠近原點118，它們的P值(即，線102a，104a與原點118之間的最短距離)較小，如霍夫空間150中它們的相應點102b, 104b所反映的那樣。由于點102a, 104a處于原點118的相對側，它們的Θ值近似相反地相等,也如霍夫空間150所反映的那樣。與原點118遠離的邊緣車道標記106a，108a具有更大的P值，如所示。路面情景100中的其它對象110a，112a，114a，116a包括許多曲線和其它形狀，因此被轉換成(P，Θ )對的帶110b，112b,114b,116b。
[0012]實施霍夫變換的計算機處理器在存儲器中存儲了邊緣圖像，并且要求可在任意時間獲取對邊緣圖像的任意部分的訪問，這取決于邊緣處在其中的什么位置。此外，現(xiàn)有系統(tǒng)和方法要求大量二維累加器陣列來記錄針對P和Θ值的投票；這兩個要求取決于快速存儲器。通常，計算機系統(tǒng)中的存儲器分等級地配置，其中相對較小的快速(但是昂貴)存儲器靠近處理器，而較慢的(但是便宜)更遠離存儲器。注意，在本說明書中，術語“本地存儲器”被用來表示快速存儲器，但是該術語不是用于進行限制的而是可應用至架構上比那種大的較慢存儲器(此處稱為“主”或“系統(tǒng)”存儲器)靠近處理器的各種類型的寄存器文件、高速緩存、LI或L2存儲器、或任意其它類型的存儲器。
[0013]二維累加器陣列和邊緣圖像的大尺寸以及霍夫變換對其的不可預測的“隨機”訪問，不僅意味著它們不能適應本地存儲器，而且意味著累加器陣列和邊緣圖像的一部分不能有效地被高速緩存；除非本地存儲器或高速緩存足夠大到能夠存儲整個邊緣圖像和累加器陣列，霍夫變換將運行地非常慢，因為它對遠程主存儲器進行重復的隨機訪問?，F(xiàn)代桌面計算機處理器可能具有足夠大的本地存儲器來很好地運行霍夫變換，但是低功耗移動或數(shù)字信號處理器，諸如基于車輛的圖像檢測系統(tǒng)中使用的處理器不是這樣的。對于正在開發(fā)的產(chǎn)生尺寸一直增大的數(shù)字圖像的低成本高分辨率數(shù)碼相機，問題僅僅變得更糟。因此，需要能夠在具有有限本地存儲器的處理器上快速運行的有效的線檢測系統(tǒng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0014]本發(fā)明的實施例包括用于通過動態(tài)地使用有限本地存儲器空間來檢測圖像中的線的系統(tǒng)和方法。利用霍夫變換，從圖像空間(x，y)邊緣數(shù)據(jù)產(chǎn)生的霍夫空間(P，Θ)數(shù)據(jù)在傳輸過程中被分析(例如，僅僅利用一維累加器陣列)，從而減小所需的存儲空間。對于Θ值的給定組(例如，處于O和180度之間的范圍)中的Θ的每個值，針對與檢測到的邊緣相對應的每個(X，y)像素計算P值的組。P值被存儲在一維陣列中，隨后對其搜索最大值。如果檢測到的局部最大值大于已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的那些(對于之前分析的θ的值)，局部最大值的組被更新成新檢測到的更大值。因此，θ的每個值被依次分析。
[0015]在一個方面中，一種用于檢測圖像中的線的方法包括:接收與圖像中的檢測到的邊緣相對應的圖像空間像素數(shù)據(jù)。利用本地存儲器計算出圖像空間像素數(shù)據(jù)至霍夫空間的部分轉換結果。檢測與部分轉換中存在的線相對應的邊緣。將所述線與在之前計算出的部分轉換中檢測出的其它線進行比較以識別出圖像中的最長線。
[0016]在各種實施例中，計算部分轉換包括對圖像空間像素數(shù)據(jù)的線性訪問。Θ值的范圍可被劃分成預定范圍內(nèi)的多個離散值，而且Θ的值可被分配給每個部分轉換。計算部分轉換的結果可包括(i)利用圖像空間像素數(shù)據(jù)和Θ的預定值來計算多個P值以及(ii)在本地存儲器中存儲與P值相對應的投票。分析結果可包括搜索本地存儲器中存儲的投票的最大數(shù)，而且投票的最大數(shù)可與預定閾值進行比較。將所述線與其它線進行比較包括將針對所述線的投票與針對之前檢測出的線的投票進行比較。
[0017]分析結果可進一步包括在檢測到的線陣列中存儲所述線；存儲線可包括對之前檢測到的更短的線進行重寫。如果所述線不處于當前存儲在檢測到的線陣列中的之前檢測到的線的噪聲值內(nèi)，則可以在檢測到的線陣列中存儲所述線；可替換地或者此外，如果所述線滿足(i)處于當前存儲在檢測到的線陣列中的之前檢測到的線的噪聲值內(nèi)、以及(ii)比之前檢測到的線長，則在檢測到的線陣列中存儲所述線。
[0018]在另一方面中，一種用于檢測圖像中的線的系統(tǒng)包括本地存儲器、經(jīng)由高速接口連接至本地存儲器的處理器。處理器被配置用于接收與圖像中的檢測到的邊緣相對應的圖像空間像素數(shù)據(jù)；利用本地存儲器計算出圖像空間像素數(shù)據(jù)從圖像空間至霍夫空間的部分轉換的結果；針對與部分轉換中存在的線相對應的邊緣分析結果；以及將所述線與在之前計算出的部分結果中檢測出的其它線進行比較以識別出圖像中的最長線。
[0019]在各種實施例中，系統(tǒng)還包括經(jīng)由慢速接口連接至處理器的主存儲器，用于存儲圖像。圖像的尺寸可大于本地存儲器的尺寸，而且處理器可以是數(shù)字信號處理器。相機可產(chǎn)生圖像。輸入端口可從本地存儲介質或從網(wǎng)絡接收圖像或圖像空間像素數(shù)據(jù)。處理器可被進一步配置用于檢測圖像中的邊緣以及用于產(chǎn)生圖像空間像素數(shù)據(jù)。本地存儲器可包括用于存儲線的檢測線陣列。計算部分轉換的結果可包括(i)利用圖像空間像素數(shù)據(jù)和Θ的預定值來計算多個P值以及(ii)在本地存儲器中存儲與P值相對應的投票。分析結果可包括搜索本地存儲器中存儲的投票的最大數(shù)。
[0020]在另一方面中，車道檢測系統(tǒng)分析從車載相機接收的路面圖像。系統(tǒng)包括本地存儲器和經(jīng)由高速接口連接至本地存儲器的處理器。處理器接收從相機接收與路面圖像中的檢測到的邊緣相對應的圖像空間像素數(shù)據(jù)，利用本地存儲器計算出圖像空間像素數(shù)據(jù)從圖像空間至霍夫空間的部分轉換的結果，針對與部分轉換中存在的線相對應的邊緣分析結果，將所述線與在之前計算出的部分結果中檢測出的其它線進行比較以識別出圖像中的最長線，以及至少部分地基于識別出的最長線來檢測車道。線可包括車道標記。
[0021]在另一方面中，本發(fā)明涉及一種配置有靜態(tài)或數(shù)碼相機及上述車道檢測系統(tǒng)的車輛。車輛可包括用于在車道檢測系統(tǒng)檢測到偏移的情況下警告駕駛員的各個電路，或者可包括用于自動改變車輛路線以校對偏移的轉向控制邏輯。在又另一方面中，本發(fā)明涉及一種移動裝置，例如“智能電話”，其配備有數(shù)字靜物攝影機或視頻相機并且被編程來實現(xiàn)上述車道檢測功能。移動裝置可進一步被編程來在檢測到偏移時利用視覺或音頻提示警告駕駛員。
[0022]在另一方面中，一種用于檢測圖像中的線的方法包括(a)接收與圖像中的檢測到的邊緣相對應的圖像空間像素數(shù)據(jù)；(b)利用本地存儲器來計算圖像空間像素數(shù)據(jù)至霍夫空間像素數(shù)據(jù)的部分轉換的結果；(C)檢測與部分轉換中存在的線相對應的邊緣；(d)重復步驟(b)和(C);以及(e)比較在步驟(C)中檢測到的線與步驟(C)的之前重復中檢測到的其它線以識別出圖像中的最長線。
[0023]參考下面的說明、附圖以及權利要求，這些和其它目標以及在此公開的本發(fā)明的這些優(yōu)勢和特征將變得更加明顯。而且，應該理解的是，此處描述的各種實施例的特征不是相互排斥的，而是可以存在于各種組合和排列中。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0024]附圖中，不同示圖中的類似參考標號一般指的是相同部分。下文中，參考后面的附圖描述了本發(fā)明的各種實施例，其中:
[0025]圖1A和IB分別描繪了路面情景及其霍夫空間變換；
[0026]圖2是根據(jù)本發(fā)明實施例的用于檢測圖像中的線的方法的流程圖；
[0027]圖3是根據(jù)本發(fā)明實施例的用于檢測圖像中的線的系統(tǒng)的框圖；
[0028]圖4A - 4B是表示根據(jù)本發(fā)明實施例的一維累加器陣列的表格；以及
[0029]圖5是表示根據(jù)本發(fā)明實施例的檢測線陣列的表格。
【具體實施方式】
[0030]圖1圖示了用于利用具有有限本地存儲器的處理器檢測圖像中的線的方法200。首先呈現(xiàn)方法200中的每個步驟的簡要概覽；下文將更詳細描述每個步驟。在第一步驟202中，從輸入源接收與源圖像中檢測到的一個或多個邊緣相對應的圖像空間(X，y)像素數(shù)據(jù)。像素數(shù)據(jù)的尺寸使得其不能同時被存儲在本地存儲器中。數(shù)據(jù)可按照表格或陣列進行存儲，或者存儲為有序列表，或者與二維(x，y)結構對應或可轉換成二維(x，y)結構的任意其它格式。任意這種格式被當作是圖像空間(X，y)像素數(shù)據(jù)，如該術語在此處的使用一樣。
[0031]在第二步驟204中，利用本地存儲器部分地計算(X，y)像素數(shù)據(jù)從圖像空間至霍夫空間的轉換。在第三步驟206中，針對與部分轉換中存在的線相對應的邊緣來分析部分轉換的結果。在第四步驟208中，將該線與之前計算的部分結果中檢測到的其它線進行比較以識別出圖像中的最長線。如下文將要詳細描述的那樣，可針對Θ的每個值重復第二步驟204、第三步驟206和第四步驟208，而且針對通過步驟的每個新循環(huán)重新使用小的本地存儲器。隨著在每個循環(huán)中識別出了新的線，它們與之前識別出并且根據(jù)它們的尺寸和/或其它因素而保存或忽略的線進行比較。
[0032]回到第一步驟202，更詳細地說，可從諸如相機或其它圖像獲取裝置、本地存儲介質(例如，CD，DVD，硬盤，閃存，或其他這種介質)、網(wǎng)絡連接或計算機存儲器之類的任意適當源接收以及經(jīng)由輸入端口傳遞圖像空間(x，y)像素數(shù)據(jù)。像素數(shù)據(jù)可以是任意格式(例如JPEG，GIF, PNG或BMP)的邊緣圖像，而且包括原始圖像中的邊緣的位置的二維表示。例如，圖像中檢測到的邊緣可由比圖像中的非邊緣區(qū)域更暗的顏色表示。可替換地或者此外，像素數(shù)據(jù)可包括描述原始圖像中的邊緣的(x，y)坐標的數(shù)字；(x，y)值可被壓縮或解壓，而且可具有任意格式(例如，整數(shù)、定點、浮點)。在一個實施例中，針對所有邊緣像素的(X，y)坐標被存儲在線性陣列中。由于邊緣像素被線性地且確定地訪問(例如，在圖像中從左至右和從上至下，或任意其它順序)，一次僅僅能讀取邊緣像素的一部分(以及存儲在例如本地存儲器中)；當邊緣像素的本地存儲接近耗盡時，可能在需要新的邊緣像素組之前提取它們，從而允許此處描述的方法的不間斷操作。
[0033]本發(fā)明并不限于原始圖像中檢測到的邊緣的任意具體表示，傳遞該信息的任意方法都處于本發(fā)明的范圍。創(chuàng)建(x，y)像素數(shù)據(jù)的邊緣檢測功能可與本發(fā)明的方法200運行在相同處理器或系統(tǒng)上或者可運行在分開的處理器或系統(tǒng)上。實現(xiàn)邊緣檢測功能的系統(tǒng)可直接從數(shù)碼相機或其它圖像獲取裝置接收圖像和/或視頻幀，或者圖像可首先由其它系統(tǒng)處理和/或存儲在其它系統(tǒng)上。
[0034]在第二步驟204，利用本地存儲器部分地計算(X，y)像素數(shù)據(jù)從圖像空間至霍夫空間的轉換。在一個實施例中，從Θ值的預定組選擇Θ的單個值；隨后利用等式(2)、接收的(X，y)像素的組以及Θ的單個值計算多個P值。Θ值的重置通過步驟204被用于后續(xù)循環(huán)中，但是僅僅Θ的單個值被用在每個循環(huán)中從而限制所產(chǎn)生的P值的數(shù)量以及存儲它們的累計投票所需的存儲器空間。如果本地存儲器的尺寸允許，可在每個循環(huán)針對多于Θ的一個值計算P值。在一個實施例中，與計算的P值相關的數(shù)據(jù)(例如，投票，下文將更詳細地描述)被存儲在本地存儲器中的一維累加器陣列中。
[0035]不同應用的Θ值的范圍可不同；例如，設計成對包含未知形狀的圖像進行掃描的系統(tǒng)可從O至180度掃描Θ，而車載系統(tǒng)(其中表示車道標記的線可被假設為落入已知角度范圍)可僅僅從O至90度或45至135度掃描Θ。還可調節(jié)范圍內(nèi)Θ值的數(shù)量(即，每個Θ值的步長尺寸)；以附加的處理時間為代價，更多的Θ值可產(chǎn)生更精確的結果。但是，注意，附加的Θ值可能不要求附加的本地存儲器空間，這是因為每個Θ值重復使用空間。在各種實施例中，10、100或1000個Θ值可被用于預定范圍。
[0036]更具體地，針對P值范圍的投票的實時統(tǒng)計在本地存儲器中累計；每次計算新P時，相應的投票計數(shù)遞增。在一個實施例中，投票被存儲在一維累加器陣列中，但是本發(fā)明并不限于任意具體數(shù)據(jù)結構，用于存儲的任意適當系統(tǒng)都處于本發(fā)明的范圍內(nèi)。本地存儲器可被分成與介于例如O - 10、-10 - 10,-100 - 100或O - 100之間的P值相對應的投票箱或桶。在一個實施例中，箱的范圍由輸入圖像的尺寸動態(tài)確定，而且上限由圖像上的對角線距離確定。箱之間的P的步長尺寸可增大以節(jié)省存儲器空間或減小以改進線檢測的精確度。在各種實施例中，步長尺寸是0.1、0.5、1.0或5.0。P的每個值可在其被計算時被記錄在累加器陣列中或者多個P值。在一個實施例中，輸入圖像尺寸是720X480像素的尺寸，而且累加器陣列要求3170字節(jié)的本地存儲器。
[0037]在第三步驟206，針對對應于轉換過程的該部分中存在的線的邊緣，分析部分轉換(即，至與Θ的單個值相對應的霍夫空間的轉換的一部分)的結果。在一個實施例中，針對預定數(shù)量的局部最大值分析累計的投票。預定數(shù)量可針對不同應用而變化；車載系統(tǒng)可被配置成搜索兩個最大值，例如，該兩個最大值可對應于與車輛最近的兩個車道標記。但是，系統(tǒng)可被配置成搜索任意數(shù)量的(即，一個或多個)的最大值。閾值可被規(guī)定，而且候選投票計數(shù)可僅僅在其超過閾值時才被當作是潛在最大值。閾值取決于應用并且直接被識別而不需要過度實驗。例如，其可被向下調節(jié)以檢測更短的線或者被向上調節(jié)以檢測更長線。在一個實施例中，如果沒有在圖像中找到線，則閾值被動態(tài)地向下調節(jié)，或者如果找到太多線則向下調節(jié)。如果已經(jīng)在累加器陣列的第一部分中中找到預定數(shù)量的最大值，而且隨后在累加器陣列的第二部分中發(fā)現(xiàn)更大的最大值，則更大的最大值替換已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的具有最小值的那些最大值。一旦找到預定數(shù)量的最大值，將來的投票技術可與已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的具有最小值的最大值而不是閾值進行比較。
[0038]如果其它潛在最大值落入已經(jīng)檢測到的最大值的噪聲范圍內(nèi)，則可拋棄它們。車道標記可能太厚，例如，使得針對組成其左邊邊緣及其右邊邊緣的線來檢測最大投票計數(shù)，而且車道檢測系統(tǒng)可優(yōu)選僅僅針對每個車道標記檢測一條線。因此，在檢測到最大值時，在選擇該檢測到的局部最大值之前可能參照噪聲值，針對之前檢測到的最大值搜索噪聲值與最大值的距離內(nèi)的(P，Θ)空間。如果找到一個，則當前檢測到的最大值被拋棄。在一個實施例中，如果當前最大值的投票計數(shù)較大，則之前檢測到的最大值被拋棄而當前的那個被采用，即使兩條線都處于彼此噪聲值內(nèi)。例如當所捕獲的圖像包括具有與實線緊鄰的虛線的通車道標記時，該方案可提升。如果與虛線之一相對應的局部最大值被首先檢測到并保存時，最大值與相鄰實線相對應時最大值被拋棄，檢測長的線?？舍槍或Θ中的每個來定義單獨的噪聲參數(shù)，而且可針對預定數(shù)量的最大值的每個定義不同噪聲參數(shù)(例如，第一最大值/線可被配置成使用比第二最大值/線更低噪聲容限)。在一個實施例中，不同噪聲參數(shù)組可與針對每個檢測到的最大值保存的投票數(shù)一起存儲在數(shù)據(jù)結構中。
[0039]在第四步驟208，該線或部分轉換中檢測到的線可與之前計算出的部分結果中檢測到的其它線進行比較。其它線可存在本地存儲器中并且可按照諸如檢測線陣列之類的數(shù)據(jù)結構布置于其中。新檢測到的線可填充檢測線陣列中的一個空隙，或者取代陣列中的現(xiàn)有線，如果其具有比至少一個已經(jīng)存在的線更大的投票數(shù)而且處于具有更大投票計數(shù)的任意已經(jīng)存在的線的P和/或Θ噪聲參數(shù)之外。注意，如上所述，如果新檢測到的線具有比已經(jīng)存在的線更大的投票計數(shù)，新檢測到的線可替代已經(jīng)存在的線，即使其處于噪聲參數(shù)之內(nèi)。檢測值陣列可包括針對檢測到的線的數(shù)量，P，Θ，和/或投票計數(shù)的段。
[0040]在一個實施例中，部分轉換的結果被分析(例如，如步驟三206)并且分析的結果(例如，步驟四208中找到的一個或多個線)隨后與之前計算出的結果進行比較。在另一實施例中，步驟三206和步驟四208并行執(zhí)行，而且累加器陣列中的每個投票計數(shù)可以在與累加器陣列中其鄰近項進行比較的同時與檢測線陣列的項目進行比較。本發(fā)明不限于此處描述的步驟202，204，206，208的任意具體順序，而且步驟的任意組合或劃分都處于本發(fā)明的范圍內(nèi)。
[0041]圖3中圖示了用于利用具有有限本地存儲器304的處理器302來檢測線的系統(tǒng)300。處理器302可以是數(shù)字信號處理器或低功耗處理器。在一個實施例中，本地存儲器304是與處理器302相鄰布置的高速緩存，如圖3所示；在另一實施例中，本地存儲器304處于處理器內(nèi)部(例如，LI存儲器)。多層次存儲器系統(tǒng)中的任意本地存儲器都落入本發(fā)明的范圍，但是，本發(fā)明不限于任意具體布置或類型的本地存儲器304。
[0042]本地存儲器304經(jīng)由高速鏈接306連接至處理器302，使得處理器302能夠快速地對本地存儲器304讀取或寫入內(nèi)容(例如，在一個、五個或十個時鐘周期內(nèi))。相反，主存儲器308被布置成遠離處理器302并經(jīng)由低速鏈路310進行連接。容量比本地存儲器304大的主存儲器308要求比本地存儲器304遠遠更多的時鐘周期來讓處理器302進行存儲和提取數(shù)據(jù)(例如，100次循環(huán))。因此，根據(jù)本發(fā)明，本地存儲器304中的一維累加器或檢測線陣列的存儲實現(xiàn)了能夠比其它可能性遠遠更快執(zhí)行的霍夫變換，這至少是因為本地存儲器304沒有大到足以存儲整個圖像和/或二維累加器陣列。如果本地存儲器304和主存儲器308之間的傳遞是期望的，則直接存儲器訪問可被用來最大化傳遞。
[0043]在一個實施例中，邊緣檢測器312經(jīng)由輸入端口 314將(x，y)像素數(shù)據(jù)提供給處理器302。邊緣檢測器312可以是單獨的組件(或單獨組件的一部分)或者可以被布置在處理器302內(nèi)。本發(fā)明并不限于邊緣檢測器312的任意具體布置(或實現(xiàn)方式)。邊緣檢測器312可從相機316接收圖像，例如車載相機。用戶接口 318可被用來向處理器302輸入用戶命令、參數(shù)或其它數(shù)據(jù)(例如，上述閾值和/或噪聲參數(shù))，而且可相對應處理器302被本地布置或遠程布置(例如，經(jīng)由網(wǎng)絡連接)。用戶接口 318可被用來向用戶輸出數(shù)據(jù)，例如通過在車輛偏移地太靠近車道邊緣時發(fā)出響鈴警告或提供視覺提醒。在一個實施例中，處理器302經(jīng)由致動器連接至車輛的轉向系統(tǒng)，并且可使得車輛轉向從而不那么靠近車道邊緣。在另一實施例中，處理器302是移動裝置的中央處理器，例如“智能手機”，其包含相機并且可被配置在車輛內(nèi)以使得制造的內(nèi)部相機持續(xù)掃描車輛前方的道路，同時裝置的顯示器(以及其上配置的響應于車道檢測的偏離警告)保持容易被用戶看到。
[0044]圖4A，4B和5分別圖示了根據(jù)本發(fā)明實施例的一維累加器陣列400a，400b和檢測線陣列500的示例。陣列400a，400b，500的尺寸及其中的值被選為示例性的，而且并不是限制性的。圖4A圖示了(x，y)邊緣數(shù)據(jù)從圖像空間至霍夫空間的部分轉換的結果；具體地，針對(X，y)數(shù)據(jù)的給定Θ值在陣列中累計P投票。在該示例中，Θ是10 ;35個P值被計算出來大約等于三(第一最大值402)，34個P值被計算出來大約等于五(第二最大值404)。兩個最大值402，404可對應于同一寬線的邊緣；因此，在該示例中，P噪聲參數(shù)被設置成三以避免同一線的這種雙檢測。因此，兩個最大值402中僅僅較大的那個被添加至檢測線陣列500作為第一項406。
[0045]圖4B圖示了針對Θ的新值(即，20)的(x，y)數(shù)據(jù)的部分轉換。兩個最大值被再次檢測；三的P值處的第一最大值408 (29個投票)以及九的P值處的第二最大值410 (58個投票)。在該示例中，Θ噪聲參數(shù)被設置成五；由于第一最大值408具有比Θ噪聲參數(shù)的幅值相距第一檢測到的最大值406的更大的Θ，所以第一最大值408被添加至檢測線陣列500中的空隙412。但是，一旦檢測到第二最大值410，由于其具有更大的投票計數(shù)(而且相對于檢測到的線處于P和Θ噪聲參數(shù)之外)在檢測線陣列500中代替了第一最大值408而且重寫了第二空隙412。
[0046]還應該注意的是，本發(fā)明的實施例可被提供為在制造的一個或多個主體中嵌入的一個或多個計算機可讀程序。制造的主體可以是任意適當?shù)挠布O備，例如，軟盤、硬盤、⑶ROM、CD-RW、CD-R、DVD ROM、DVD-RW、DVD-R 和閃存卡、PROM、RAM、ROM 或磁帶?？傮w上，計算機可讀程序可以任意編程語言實現(xiàn)?？刹捎玫恼Z言的一些示例包括C，C++，或JAVA。軟件程序可被進一步翻譯成機器語言或虛擬機器指令并且以該形式存儲于程序文件中。隨后，程序文件可被存儲在制造的一個或多個主體中。
[0047]以上已經(jīng)描述了本發(fā)明的具體實施例。但是，但是應該特別注意的是，本發(fā)明并不限于這些實施例，實際上對于本發(fā)明，對在此明確描述的內(nèi)容的添加和修改也落入本發(fā)明的范圍內(nèi)。而且，應該理解的是，在此描述的各種實施例的特征不是相互排斥的，而是可以在不脫離本發(fā)明的范圍的情況下存在于各種組合和排列中，即使這種組合或排列未在此明確指出。實際上，在不脫離本發(fā)明的范圍的情況下，本領域技術人員可以得到對在此明確描述的內(nèi)容的變化、修改和其它實現(xiàn)方式。這樣，本發(fā)明并不是僅僅被前述示意性描述所限制。
【權利要求】
1.一種用于檢測圖像中的線的方法，所述方法包括: 接收與圖像中的檢測到的邊緣相對應的圖像空間像素數(shù)據(jù)； 利用本地存儲器計算出圖像空間像素數(shù)據(jù)至霍夫空間的部分轉換結果； 檢測與部分轉換中存在的線相對應的邊緣；以及 將所述線與在之前計算出的部分轉換中檢測出的其它線進行比較以識別出圖像中的最長線。
2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中計算部分轉換包括對圖像空間像素數(shù)據(jù)的線性訪問。
3.根據(jù)權利要求1所述的方法，進一步包括將Θ值的范圍劃分成預定范圍內(nèi)的多個離散值并且將Θ的值分配給每個部分轉換。
4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中計算部分轉換的結果包括(i)利用圖像空間像素數(shù)據(jù)和Θ的預定值來計算多個P值以及(ii)在本地存儲器中存儲與P值相對應的投票。
5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中分析結果包括搜索本地存儲器中存儲的投票的最大數(shù)。
6.根據(jù)權利要求5所述的方法，進一步包括將投票的最大數(shù)與預定閾值進行比較。
7.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中將所述線與其它線進行比較包括將針對所述線的投票與針對之前檢測出的線的投票進行比較。
8.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中分析結果進一步包括在檢測到的線陣列中存儲所述線。
9.根據(jù)權利要求8所述的方法，其中存儲所述線包括對之前檢測到的更短的線進行重與。
10.根據(jù)權利要求8所述的方法，其中如果所述線不處于當前存儲在檢測到的線陣列中的之前檢測到的線的噪聲值內(nèi)，則在檢測到的線陣列中存儲所述線。
11.根據(jù)權利要求8所述的方法，其中如果所述線滿足(i)處于當前存儲在檢測到的線陣列中的之前檢測到的線的噪聲值內(nèi)、以及(ii)比之前檢測到的線長，則在檢測到的線陣列中存儲所述線。
12.一種用于檢測圖像中的線的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括: 本地存儲器；以及 經(jīng)由高速接口連接至本地存儲器的處理器，所述處理器被配置用于: i.接收與圖像中的檢測到的邊緣相對應的圖像空間像素數(shù)據(jù)； ii.利用本地存儲器計算出圖像空間像素數(shù)據(jù)從圖像空間至霍夫空間的部分轉換的結果; iii.針對與部分轉換中存在的線相對應的邊緣分析結果；以及 iv.將所述線與在之前計算出的部分結果中檢測出的其它線進行比較以識別出圖像中的最長線。
13.根據(jù)權利要求12所述的系統(tǒng)，進一步包括用于存儲圖像的主存儲器，主存儲器經(jīng)由慢速接口連接至處理器。
14.根據(jù)權利要求12所述的系統(tǒng)，其中圖像的尺寸大于本地存儲器的尺寸。
15.根據(jù)權利要求12所述的系統(tǒng)，其中處理器是數(shù)字信號處理器.
16.根據(jù)權利要求12所述的系統(tǒng)，進一步包括用于產(chǎn)生圖像的相機。
17.根據(jù)權利要求12所述的系統(tǒng)，進一步包括用于從本地存儲介質或從網(wǎng)絡接收圖像或圖像空間像素數(shù)據(jù)的輸入端口。
18.根據(jù)權利要求12所述的系統(tǒng)，其中處理器被進一步配置用于檢測圖像中的邊緣以及用于產(chǎn)生圖像空間像素數(shù)據(jù)。
19.根據(jù)權利要求12所述的系統(tǒng)，其中本地存儲器包括用于存儲線的檢測線陣列。
20.根據(jù)權利要求12所述的系統(tǒng)，其中計算部分轉換的結果包括(i)利用圖像空間像素數(shù)據(jù)和θ的預定值來計算多個P值以及(ii)在本地存儲器中存儲與P值相對應的投西
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21.根據(jù) 權利要求12所述的系統(tǒng)，其中分析結果包括搜索本地存儲器中存儲的投票的最大數(shù)。
22.一種用于分析從車載相機接收到的路面圖像的車道檢測系統(tǒng)，所述車道檢測系統(tǒng)包括: 本地存儲器；以及 經(jīng)由高速接口連接至本地存儲器的處理器，所述處理器被配置用于: 1.從相機接收與路面圖像中的檢測到的邊緣相對應的圖像空間像素數(shù)據(jù)； i1.利用本地存儲器計算出圖像空間像素數(shù)據(jù)從圖像空間至霍夫空間的部分轉換的結果; ii1.針對與部分轉換中存在的線相對應的邊緣分析結果； IV.將所述線與在之前計算出的部分結果中檢測出的其它線進行比較以識別出圖像中的最長線；以及 V.至少部分地基于識別出的最長線來檢測車道。
23.根據(jù)權利要求22所述的車道檢測系統(tǒng)，其中線包括車道標記。
【文檔編號】G06K9/00GK103959306SQ201280057091
【公開日】2014年7月30日 申請日期:2012年11月16日 優(yōu)先權日:2011年11月21日
【發(fā)明者】R·哈布, A·哈瑞布哈特, R·維加亞庫馬, R·馬哈帕拉, G·G·卡拉納姆 申請人:美國亞德諾半導體公司