一種基于Hough變換的車道直線檢測與合并的方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于Hough變換的車道直線檢測與合并的方法，包括直線檢測和直線合并；直線檢測：1將車道線的樣本圖像從RGB轉(zhuǎn)換為HSV，對HSV求平均值作為參考值；2求參考值和圖像中各像素點(diǎn)的距離；設(shè)距離閾值為Dist，將距離小于Dist的像素點(diǎn)灰度值設(shè)為255，否則為0，構(gòu)成二值化圖像；3運(yùn)用Hough變換對2的二值化圖像進(jìn)行直線檢測，返回直線坐標(biāo)對(r，θ)集合。直線合并：4選取檢測到的直線L1，L2；5將L1沿著與L1垂直的正反方向平移T，記為L1’和L1”；6求出L1’、L1”與L2的交點(diǎn)BC間距離dis1；7求出L2的端點(diǎn)DE間距離dis2；8若將L1、L2進(jìn)行合并；否則不合并；9重復(fù)執(zhí)行4至8，獲得直線檢測與合并的圖像。本發(fā)明能夠確保一條實(shí)際車道對應(yīng)1條直線方程。
【專利說明】
-種基于Hough變換的車道直線檢測與合并的方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及計(jì)算機(jī)圖像分析與處理、簡單數(shù)學(xué)模型，特別是圖像檢測領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，隨著城市人口、車輛的日益增加，城市的交通狀況也備受關(guān)注，視頻監(jiān)控 在交通領(lǐng)域得到了非常廣泛的應(yīng)用。準(zhǔn)確地從視頻流中區(qū)分出車道和運(yùn)動目標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn) 對運(yùn)動目標(biāo)的實(shí)時分析、跟蹤、判別監(jiān)控，就顯得特別重要和有意義，因此，準(zhǔn)確的車道直線 檢測技術(shù)變得尤為重要。
[0003] 在車道直線檢測技術(shù)上，應(yīng)用最廣泛的是化U曲變換直線檢測方法。Hou曲變換的 基本原理在于利用點(diǎn)與線的對偶性，將原始圖像空間的給定的曲線通過曲線表達(dá)形式變?yōu)?參數(shù)空間的一個點(diǎn)。運(yùn)樣就把原始圖像中給定曲線的檢測問題轉(zhuǎn)化為尋找參數(shù)空間中的峰 值問題。現(xiàn)有的化U曲變換檢測直線的方法，利用了像素在空間域上的分布信息，雖然有效、 實(shí)用，但也有一定的局限性。Hou曲變換由于受闊值、圖像分辨率、像素大小等因素的影響， 所檢測到的直線也會出現(xiàn)變化，會出現(xiàn)多條直線，從而降低了車道檢測的準(zhǔn)確性W及實(shí)用 性，而化U曲變換沒有后續(xù)的方法去處理運(yùn)些遺留的問題，從而，化U曲變換檢測直線的方法 應(yīng)用到實(shí)際中時，其適應(yīng)性不夠強(qiáng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了解決上述問題，由于化U曲車道直線檢測的直線方程設(shè)計(jì)，可能存在一條實(shí)際 車道對應(yīng)N條直線方程，因此本發(fā)明主要解決N(N=1，2,3，…)條直線方程的合并問題，提出 了一種基于化U曲變換的車道直線檢測與合并方法。首先，通過化U曲變換對圖像進(jìn)行直線 檢測，其次，通過與直線的距離在定闊值范圍內(nèi)的其它直線上的像素點(diǎn)所占比例來進(jìn)行直 線間的合并工作，從而獲得理想的車道直線檢測與合并圖像。具體技術(shù)方案如下：
[0005] 一種基于化U曲變換的車道直線檢測與合并的方法，包括:利用化U曲變換對圖像 進(jìn)行直線檢測的步驟和車道直線合并的步驟；
[0006] 所述利用化U曲變換對圖像進(jìn)行直線檢測的步驟包括如下：
[0007] 步驟1，將車道線的樣本圖像從RGB轉(zhuǎn)換為HSV，并分別對H，S，V求平均值作為車道 線的參考值，記為化1，S1，V1);其中H表示樣本圖像的色調(diào)，S表示亮度，V表示飽和度。
[000引步驟2, W參考值Cl =化1，Sl ,VI)為基準(zhǔn)，求參考值和圖像中的每個像素點(diǎn)兩個色 彩之間的距離；設(shè)定兩個色彩之間的距離的闊值為Dist,將距離小于Dist的圖像的像素點(diǎn) 灰度值設(shè)為255，其它的像素點(diǎn)灰度值置為0，構(gòu)成二值化圖像；
[0009] 步驟3，運(yùn)用化U曲變換對步驟2獲得的二值化圖像進(jìn)行直線檢測，返回直線坐標(biāo)對 (r，0)集合;其中r為原點(diǎn)坐標(biāo)到檢測到的直線的距離矢量，0為直線與直角坐標(biāo)系形成的角 度;所述化Ugh變換如下：
[0010] 經(jīng)過一點(diǎn)(X，y)的直線表示夫 轉(zhuǎn)化為方程：
白，于是從原來圖像的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)移到了化U曲空間，且據(jù)來閣像上的任一點(diǎn)對應(yīng)化U曲空間的 一條直線，對于每條直線經(jīng)過的點(diǎn)，都填充在化U曲空間中，交點(diǎn)的個數(shù)超過闊值，就能確定 一條直線，并返回對應(yīng)的(r，0)坐標(biāo)對；
[0011]所述車道直線合并的步驟包括如下：
[001 ^ 步驟4，選取檢測到的兩條直線，記為Ll，L2;
[0013] 步驟5,將Ll沿著與Ll垂直的正反兩個方向分別平移T的距離，平移后的直線記為 11'和LI";
[0014] 步驟6,求出Ll'、Lr與直線L2的交點(diǎn)坐標(biāo)，分別記為8^1，71)，(：^2,72)，計(jì)算8〔 兩點(diǎn)間的距離disl;
[001引步驟7,求出L2的兩個端點(diǎn)D、E的坐標(biāo)，分別記為0(成73)，6^4,74)，計(jì)算06兩點(diǎn) 間的距離dis2;
[0016] 步驟8,老
則將L1、L2進(jìn)行直線合并操作；否則，L1、L2不合并;k為設(shè)定的闊 值；
[0017] 步驟9,重復(fù)執(zhí)行步驟4至步驟8,直到不再有直線能進(jìn)行合并或者只剩下一條直 線，則直線合并結(jié)束，獲得直線檢測與合并的圖像。
[0018] 進(jìn)一步優(yōu)選，所述步驟1中所述的車道線的參考值化1，S1，V1)設(shè)為（0.08395， 0.41978,0.64551)。
[0019]進(jìn)一步優(yōu)選，所述步驟1中樣本圖像從RGB轉(zhuǎn)換為服V的具體算法包括：
[0020]
[0021]
[0022] U=Hiax
[0023] 上述中，（r，g，b)是一個圖像像素的紅、綠和藍(lán)的色彩值，它們的取值是在0到1之 間的實(shí)數(shù)，max是r，g和b中的最大值，min是r，g和b中的最小值。
[0024] 進(jìn)一步優(yōu)選，所述步驟2中Dist的值為:0.12~0.16。
[0025] 進(jìn)一步優(yōu)選，所述步驟2中參考值和圖像中的每個像素點(diǎn)兩個色彩之間的距離的 計(jì)算方法為：
[00%] 基準(zhǔn)色彩Cl =化1，S1，V1)與任一像素點(diǎn)色彩C2=化2，S2，V2)之間的距離Dist (C1，C2)為：
[0027] Dist(Cl，C2)=Vl-V2|+Vl*Sl*cos化 1)-V巧S2*cos化2) I+V1 巧l*sin化 1)-V2巧2* Sin 化 2)
[0028] 其中，￥1、￥2,51、52，化、肥分別為兩個色彩的色調(diào)，亮度，飽和度。
[0029] 進(jìn)一步優(yōu)選，所述步驟5中的T值設(shè)為圖像列數(shù)的:^。
[0030] 進(jìn)一步優(yōu)選，所述步驟6中I
:所述步驟7中
[0031] 進(jìn)一步優(yōu)選，所述步驟8中k的值設(shè)定為:^。
[0032] 進(jìn)一步優(yōu)選，所述步驟8中直線合并的操作具體為:將L1、L2合并到夾角為銳角的 角平分線所在的直線上，合并后得到的直線暫時保留，并將L1、L2刪除。
[0033] 本發(fā)明的有益效果：
[0034] 本發(fā)明首先通過化U曲變換對圖像進(jìn)行直線檢測，其次，通過與直線的距離在定闊 值范圍內(nèi)的其它直線上的像素點(diǎn)所占比例來進(jìn)行直線間的合并工作，從而獲得理想的車道 直線檢測與合并圖像。本發(fā)明確保了一條實(shí)際車道對應(yīng)1條直線方程。
【附圖說明】
[0035] 圖1是化U曲車道直線檢測與合并的說明圖；
[0036] 圖2是基于化U曲變換的車道直線檢測與合并方法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0037] 本發(fā)明提出了一種基于化U曲變換的車道直線檢測與合并方法。由于化U曲車道直 線檢測的直線方程設(shè)計(jì)，可能存在一條實(shí)際車道對應(yīng)N條直線方程，因此本發(fā)明主要解決N 條直線方程的合并問題。首先，通過化U曲變換對圖像進(jìn)行直線檢測，其次，通過與直線的距 離在定闊值范圍內(nèi)的其它直線上的像素點(diǎn)所占比例來進(jìn)行直線間的合并工作，從而獲得理 想的車道直線檢測與合并圖像。如圖2所示，本發(fā)明分為W下兩個部分實(shí)現(xiàn)：
[0038] 第一部分:利用化U曲變換對圖像進(jìn)行直線檢測
[0039] 步驟一：將車道線的樣本圖像從RGB轉(zhuǎn)換為HSV，H表示樣本圖像的色調(diào)，S表示亮 度，V表示飽和度，并分別對H，S，V求平均值作為車道線的參考值，記為化1，S1 ,VI)。本發(fā)明 中設(shè)定的化1，Sl，Vl)的參考值為(0.08395，0.41978，0.64551)。
[0040] 圖像從RGB轉(zhuǎn)換為服V的算法如下：
[0041]
[0042]
[00創(chuàng) U= max
[0044]設(shè)(r，g，b)是一個圖像像素的紅、綠和藍(lán)的色彩值，它們的取值是在0到1之間的實(shí) 數(shù)。max是r，g和b中的最大值，min是r，g和b中的最小值。
[0045] 步驟二：W參考值Cl =化I ,SI，VI)為基準(zhǔn)，求參考值和圖像中的每個像素點(diǎn)兩個 色彩之間的距離。設(shè)定兩個色彩之間的距離的闊值為Dist,本發(fā)明中設(shè)定的Dist范圍為 0.12~0.16,將距離小于Dist的圖像的像素點(diǎn)灰度值設(shè)為255,其它的像素點(diǎn)灰度值置為0， 構(gòu)成二值化圖像。
[0046] 基準(zhǔn)色彩Cl =化1，S1，V1)與任一像素點(diǎn)色彩C2=化2，S2，V2)之間的距離Dist (C1，C2)由下式給出：
[0047] Dist(Cl，C2)=Vl-V2|+Vl*Sl*cos化 1)-V巧S2*cos化2) I+V1 巧l*sin化 1)-V2巧2* Sin 化 2)
[004引 Vl，V2，Sl，S2，Hl，肥分別為兩個色彩的色調(diào)，亮度和飽和度。
[0049]步驟運(yùn)用化U曲變換對步驟二獲得的二值化圖像進(jìn)行直線檢測，返回直線坐標(biāo) 對(r，0)集合，r為原點(diǎn)坐標(biāo)到檢測到的直線的距離矢量，0為直線與直角坐標(biāo)系形成的角 度。
[0化日]化Ugh變換的如下：
[0化1]經(jīng)過一點(diǎn)(x，y)的直線可W表示巧
可轉(zhuǎn)化為方程：
[0化2] r = x COS目+y sin目，于是從原來圖像的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)移到了化Ugh空間，且原來圖像上 的任一點(diǎn)對應(yīng)化U曲空間的一條直線。目是橫坐標(biāo)，r是縱坐標(biāo)。
[0053] 對于每條直線經(jīng)過的點(diǎn)，都填充在化U曲空間中，交點(diǎn)的個數(shù)超過闊值，就能確定 一條直線，并返回對應(yīng)的(r，0)坐標(biāo)對。
[0054] 第二部分:車道直線合并
[0055] 步驟一:選取檢測到的兩條直線，記為LI, L2。如圖1所示。
[0056] 步驟二:沿與Ll垂直的正反兩個方向分別平移T的距離，平移后的直線記為L1'和 LI",如圖二。T為設(shè)定的一個闊值，本發(fā)明中設(shè)定T為圖像列數(shù)的
[0057] 步驟分別求出Ll'，Lr與直線L2的交點(diǎn)坐標(biāo)，分別記為8^1，71)，(：^2,72)，則 BC兩點(diǎn)間的距離disl則可應(yīng)用距離公式：
求出，可有線段 BC上任何一點(diǎn)到直線Ll的距離均小于等于T。
[005引步驟四，用距離公式求出直線L2在圖像上的距離，即線段DE的距離，記為dis2,可 由公式
求得。其中，D、E為L2的兩個端點(diǎn)，D，E分別記為D (x3,y3),E(x4,y4)0
[0化9]步驟五:若^>k，則將LI、L2進(jìn)行直線合并操作，具體合并操作:將LI、L2合并到夾 角為銳角的角平分線所在的直線上，合并后得到的直線暫時保留，并將L1、L2刪除。否則， Ll、L2不合并。k為設(shè)定的一個闊值本發(fā)明中設(shè)定k為^。
[0060] 步驟六:反復(fù)執(zhí)行步驟一至步驟五，進(jìn)行合并直線的操作，直到不再有直線能進(jìn)行 合并或者最終只剩下一條直線，則直線合并過程結(jié)束，從而獲得最終的直線檢測與合并圖 像。
[0061] W上所列出的一系列的詳細(xì)說明僅僅是針對本發(fā)明的可行性實(shí)施方式的具體說 明，它們并非用W限制本發(fā)明的保護(hù)范圍，凡未脫離本發(fā)明技藝精神所作的等效實(shí)施方式
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于Hough變換的車道直線檢測與合并的方法，其特征在于，包括:利用Hough變 換對圖像進(jìn)行直線檢測的步驟和車道直線合并的步驟； 所述利用Hough變換對圖像進(jìn)行直線檢測的步驟包括如下： 步驟1，將車道線的樣本圖像從RGB轉(zhuǎn)換為HSV，并分別對H，S，V求平均值作為車道線的 參考值，記為(HI，SI，VI);其中Η表示樣本圖像的色調(diào)，S表示亮度，V表示飽和度； 步驟2,以參考值(：1 =汨1，51，￥1)為基準(zhǔn)，求參考值和圖像中的每個像素點(diǎn)兩個色彩之 間的距離；設(shè)定兩個色彩之間的距離的閾值為Dist，將距離小于Dist的圖像的像素點(diǎn)灰度 值設(shè)為255，其它的像素點(diǎn)灰度值置為0，構(gòu)成二值化圖像； 步驟3,運(yùn)用Hough變換對步驟2獲得的二值化圖像進(jìn)行直線檢測，返回直線坐標(biāo)對(r， Θ)集合;其中r為原點(diǎn)坐標(biāo)到檢測到的直線的距離矢量，Θ為直線與直角坐標(biāo)系形成的角度； 所述Hough變換如下： 經(jīng)過一點(diǎn)（x，y)的直線表示為轉(zhuǎn)化為方程:r = x cos0+ysin0，于 是從原來圖像的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)移到了 Hough空間，且原來圖像上的任一點(diǎn)對應(yīng)Hough空間的一條 直線，對于每條直線經(jīng)過的點(diǎn)，都填充在Hough空間中，交點(diǎn)的個數(shù)超過閾值，就能確定一條 直線，并返回對應(yīng)的(r，0)坐標(biāo)對； 所述車道直線合并的步驟包括如下： 步驟4，選取檢測到的兩條直線，記為LI，L2; 步驟5,將L1沿著與L1垂直的正反兩個方向分別平移T的距離，平移后的直線記為L1'和 L1"； 步驟6,求出L1'、L1"與直線L2的交點(diǎn)坐標(biāo)，分別記為8^1，71)，(^2,72)，計(jì)算隊(duì)兩點(diǎn) 間的距離disl; 步驟7，求出L2的兩個端點(diǎn)D、E的坐標(biāo)，分別記為D(x3，y3)，E(x4，y4)，計(jì)算DE兩點(diǎn)間的 距離dis2; 步驟8,若^>k，則將L1、L2進(jìn)行直線合并操作;否則，L1、L2不合并;k為設(shè)定的閾值； 步驟9,重復(fù)執(zhí)行步驟4至步驟8,直到不再有直線能進(jìn)行合并或者只剩下一條直線，則 直線合并結(jié)束，獲得直線檢測與合并的圖像。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Hough變換的車道直線檢測與合并的方法，其特征在 于，所述步驟1中所述的車道線的參考值(HI，SI，VI)設(shè)為(0.08395，0.41978，0.64551)。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Hough變換的車道直線檢測與合并的方法，其特征在 于，所述步驟1中樣本圖像從RGB轉(zhuǎn)換為HSV的具體算法包括：v=max上述中，（r，g，b)是一個圖像像素的紅、綠和藍(lán)的色彩值，它們的取值是在0到1之間的 實(shí)數(shù)，max是r，g和b中的最大值，min是r，g和b中的最小值。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Hough變換的車道直線檢測與合并的方法，其特征在 于，所述步驟2中Dist的值為:0.12~0.16。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Hough變換的車道直線檢測與合并的方法，其特征在 于，所述步驟2中參考值和圖像中的每個像素點(diǎn)兩個色彩之間的距離的計(jì)算方法為： 基準(zhǔn)色彩(：1 = (!11，31，￥1)與任一像素點(diǎn)色彩02 = (!12,32，￥2)之間的距離018以(：1，〇2) 為： Dist(Cl，C2)=|V1-V2|+|Vl*Sl*cos(Hl)-V2*S2*cos(H2)|+|Vl*Sl*sin(Hl)-V2*S2* sin(H2) 其中，￥1、￥2,31、32，!11、!12分別為兩個色彩的色調(diào)，亮度，飽和度。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Hough變換的車道直線檢測與合并的方法，其特征在 于，所述步驟5中的T值設(shè)為圖像列數(shù)的^7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Hough變換的車道直線檢測與合并的方法，其特征在 于，所述步驟6中 … ,-_ 所述步驟7牛8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Hough變換的車道直線檢測與合并的方法，其特征在 于，所述步驟8中k的值設(shè)定為^9. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Hough變換的車道直線檢測與合并的方法，其特征在 于，所述步驟8中直線合并的操作具體為:將L1、L2合并到夾角為銳角的角平分線所在的直 線上，合并后得到的直線暫時保留，并將L1、L2刪除。
【文檔編號】G06K9/00GK105956511SQ201610239714
【公開日】2016年9月21日
【申請日】2016年4月18日
【發(fā)明人】沈項(xiàng)軍, 閆鑫, 劉博 , 楊鶴標(biāo)
【申請人】江蘇大學(xué)