檢測和累計(jì)采樣修正的計(jì)算，進(jìn)行自標(biāo)定，得到逆透視變換矩陣，繼而將目標(biāo)圖像轉(zhuǎn)換成正視圖，實(shí)現(xiàn)了道路標(biāo)線的實(shí)時(shí)采集，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了標(biāo)定、矯正、正視圖生成的自動(dòng)化，極大的節(jié)省了后續(xù)處理的時(shí)間，節(jié)省了大量人力、物力。
【附圖說明】
[0059]圖1表示本發(fā)明實(shí)施例的基于正射投影的道路標(biāo)線采集方法的基本步驟流程圖；
[0060]圖2表示本發(fā)明實(shí)施例的基于正射投影的道路標(biāo)線采集方法中確定道路邊沿位置的具體流程圖；
[0061]圖3表示本發(fā)明實(shí)施例的基于正射投影的道路標(biāo)線采集方法中生成逆變換矩陣的具體流程圖；
[0062]圖4表示本發(fā)明實(shí)施例的基于正射投影的道路標(biāo)線采集方法中生成逆變換矩陣的坐標(biāo)映射關(guān)系；
[0063]圖5表示本發(fā)明實(shí)施例的基于正射投影的道路標(biāo)線采集方法中生成目標(biāo)圖像的正視圖的具體流程圖；
[0064]圖6表示本發(fā)明實(shí)施例的基于正射投影的道路標(biāo)線采集裝置的組成結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0065]為使本發(fā)明要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)描述。
[0066]本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中采集道路標(biāo)線的車輛需要專門改裝，工程量大，需要人工標(biāo)定，繁瑣費(fèi)時(shí)，且在攝像機(jī)角度意外變化時(shí)無法及時(shí)做出修正的問題，提供一種基于正射投影的道路標(biāo)線采集方法及裝置，通過對(duì)采集的目標(biāo)圖像進(jìn)行處理，標(biāo)識(shí)出道路邊沿，并通過道路的標(biāo)定特征點(diǎn)檢測和累計(jì)采樣修正的計(jì)算，進(jìn)行自標(biāo)定，得到逆透視變換矩陣，繼而將目標(biāo)圖像轉(zhuǎn)換成正視圖，實(shí)現(xiàn)了道路標(biāo)線的實(shí)時(shí)采集，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了標(biāo)定、矯正、正視圖生成的自動(dòng)化，極大的節(jié)省了后續(xù)處理的時(shí)間，節(jié)省了大量人力、物力。
[0067]如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于正射投影的道路標(biāo)線采集方法，包括:
[0068]步驟1，利用安裝在采集車上的攝像裝置采集道路圖像，獲取目標(biāo)圖像；
[0069]步驟2，對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行圖像處理，獲取道路邊沿在所述目標(biāo)圖像中的位置；
[0070]步驟3，根據(jù)所述道路邊沿在所述目標(biāo)圖像中的位置確定道路的位置，并基于所述道路的位置對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取，得到標(biāo)定特征點(diǎn)；
[0071]步驟4，根據(jù)所述標(biāo)定特征點(diǎn)獲取攝像裝置坐標(biāo)系與空間坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，生成逆透視變換矩陣；
[0072]步驟5，根據(jù)所述逆透視變換矩陣對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行圖片轉(zhuǎn)換，得到所述目標(biāo)圖像的正視圖。
[0073]本發(fā)明的上述實(shí)施例中，對(duì)攝像裝置采集的目標(biāo)圖像進(jìn)行處理，獲取道路邊沿在目標(biāo)圖像中的位置；其中，道路包括路面、路沿等信息，而道路邊沿就是指路沿；通俗的講，道路是個(gè)面，而道路邊沿是兩條線；即道路(或者叫車道)指的是兩條車道線之間的可通行區(qū)域(如實(shí)線和虛線之間，雙虛線之間等)；而道路邊沿可以粗略的理解為車道線，但是因?yàn)檐嚨谰€虛線是斷續(xù)的，而道路邊沿是連續(xù)的，因此道路邊沿可以理解為限制道路可通行區(qū)域的兩條直線。
[0074]進(jìn)一步的，道路邊沿在所述目標(biāo)圖像中的位置能夠反映攝像裝置與地面之間的角度信息；根據(jù)步驟2中確定的道路邊沿信息則可確定道路在目標(biāo)圖像中的位置，在道路中選擇若干個(gè)標(biāo)定特征點(diǎn)；執(zhí)行步驟4，根據(jù)標(biāo)定特征點(diǎn)的信息即可獲取攝像裝置坐標(biāo)系與空間坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，生成逆透視變換矩陣；繼而結(jié)合逆透視變換矩陣對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到目標(biāo)圖像的正視圖。
[0075]其中，正射投影是指將攝像裝置拍到的與地面之間有一定傾斜角的圖片，轉(zhuǎn)換成直接垂直朝下(正投影)的圖片。本發(fā)明提供的方法的直接輸出即為實(shí)時(shí)的正射圖片(正視圖)，同時(shí)也極大的簡化了地面標(biāo)線采集的步驟，實(shí)現(xiàn)了標(biāo)定、矯正及正視圖的生成的自動(dòng)化，極大的節(jié)省了后續(xù)處理的時(shí)間，提高了工作效率，節(jié)省了大量人力物力。
[0076]本發(fā)明的上述實(shí)施例中，步驟5后還包括:
[0077]步驟6，將所述目標(biāo)圖像的正視圖進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示并存儲(chǔ)。
[0078]具體的，本發(fā)明實(shí)施例中，生成正視圖后將該正視圖進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示并存儲(chǔ)，達(dá)到地面標(biāo)線采集的目的，為地圖信息的采集提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。較佳的，可通過屏幕顯示該正視圖，但不僅限于此方法，也可通過抬頭顯示系統(tǒng)，如將該正視圖映射到前擋風(fēng)玻璃上等方法，不限于一固定方法，在此不贅述。
[0079]需要說明的是，對(duì)所述目標(biāo)圖像的正視圖的存儲(chǔ)可將其存儲(chǔ)到一預(yù)設(shè)存儲(chǔ)器或數(shù)據(jù)庫中，方便后期對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)用。
[0080]本發(fā)明的上述實(shí)施例中，如圖2所示，步驟2包括:
[0081]步驟21，將所述目標(biāo)圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；
[0082]步驟22，將所述灰度圖像轉(zhuǎn)化為僅顯示物體邊沿的邊沿圖；
[0083]步驟23，在所述邊沿圖中獲取第一直線特征，并根據(jù)預(yù)設(shè)道路模型的道路邊沿的直線特征對(duì)所述第一直線特征進(jìn)行篩選，獲取第二直線特征；
[0084]步驟24，若當(dāng)前所述目標(biāo)圖像為采集的第一幀圖像，所述第二直線特征為目標(biāo)直線特征；否則，根據(jù)當(dāng)前所述目標(biāo)圖像之前的多幀圖像的第二直線特征，獲取預(yù)測道路邊沿信息，并結(jié)合所述預(yù)測道路邊沿信息和當(dāng)前所述目標(biāo)圖像的第二直線特征，確定目標(biāo)直線特征；
[0085]步驟25，根據(jù)所述目標(biāo)直線特征，獲取道路邊沿在所述目標(biāo)圖像中的位置。
[0086]本發(fā)明的具體實(shí)施例中，步驟21中將目標(biāo)圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像的方法可以為通過改變圖像的屬性改變，也可以通過一些圖像編輯軟件改變，如photoshop等,在此不--舉例。
[0087]較佳的，步驟22包括:
[0088]步驟221，利用canny邊緣檢測算子將所述灰度圖像轉(zhuǎn)化為僅顯示物體邊沿的邊沿圖。
[0089]Canny邊緣檢測算子是John F.Canny于1986年開發(fā)出來的一個(gè)多級(jí)邊緣檢測算法；且 Canny 創(chuàng)立了邊緣檢測計(jì)算理論(Computat1nal theory of edge detect1n)解釋Canny邊緣檢測算子的工作原理。Canny邊緣檢測算子的基本步驟包括a.去噪聲；b.尋找圖像中的亮度梯度；c.在圖像中跟蹤邊緣。Canny邊緣檢測算子的目標(biāo)是找到一個(gè)最優(yōu)的邊緣檢測算法，最優(yōu)邊緣檢測的含義是:算法能夠盡可能多地標(biāo)識(shí)出圖像中的實(shí)際邊緣；標(biāo)識(shí)出的邊緣要盡可能與實(shí)際圖像中的實(shí)際邊緣盡可能接近；圖像中的邊緣只能標(biāo)識(shí)一次，并且可能存在的圖像噪聲不應(yīng)標(biāo)識(shí)為邊緣。Canny使用了變分法，Canny算法適用于不同的場合，它的參數(shù)允許根據(jù)不同實(shí)現(xiàn)的特定要求進(jìn)行調(diào)整以識(shí)別不同的邊緣特性。
[0090]本發(fā)明的具體實(shí)施例中利用canny邊緣檢測算子顯示物體邊沿的邊沿圖的方法僅為本發(fā)明的一較佳實(shí)施例，不用于限制本發(fā)明的保護(hù)范圍，其他能夠較準(zhǔn)確的顯示物體邊沿的方法在本發(fā)明實(shí)施例中均適用。
[0091 ] 較佳的，步驟23包括:
[0092]步驟231,應(yīng)用隨機(jī)hough變換方法在所述邊沿圖中獲取第一直線特征。
[0093]本發(fā)明具體實(shí)施例中，Hough變換是一種使用表決原理的參數(shù)估計(jì)技術(shù)。其原理是利用圖像空間和Hough參數(shù)空間的點(diǎn)一線對(duì)偶性，把圖像空間中的檢測問題轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間。通過在參數(shù)空間里進(jìn)行簡單的累加統(tǒng)計(jì)，然后在Hough參數(shù)空間尋找累加器峰值的方法檢測直線。Hough變換的實(shí)質(zhì)是將圖像空間內(nèi)具有一定關(guān)系的像元進(jìn)行聚類，尋找能把這些像元用某一解析形式聯(lián)系起來的參數(shù)空間累積對(duì)應(yīng)點(diǎn)。
[0094]該步驟基于隨機(jī)hough變換的直線特征選取,應(yīng)用隨機(jī)hough變換方法,在步驟22中得到的邊沿圖中尋找直線特征，即第一直線特征；因?yàn)榈缆愤呇鼐哂忻黠@的直線特征，因此該步驟能夠盡可能的剔除干擾因素。
[0095]進(jìn)一步的，由于第一直線特征中除道路邊沿外，依然會(huì)有其他的直線特征干擾，因此步驟23中需結(jié)合預(yù)設(shè)的道路模型的道路邊沿的直線特征進(jìn)行第二次篩選，得到第二直線特征。具體的，步驟23中將與所述預(yù)設(shè)道路模型的道路邊沿的直線特征相似度大于一