一種車道線的檢測方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及圖像處理技術及智能交通領域，具體涉及一種車道線的檢測方法。
【背景技術】
[0002]隨著經濟的發展與科技的進步，人們的生活水平越來越高。當汽車作為不可或缺的消費品走進各家各戶時，安全問題也隨之而來。而在眾多交通事故中，因為偏離車道而產生的事故是一個重要部分，因此，研究車道偏離預警系統，輔助駕駛員在單調駕駛環境中保持車輛在車道內行駛，已經成為國內外的研究重點。
[0003]車道偏離預警系統的其中一個重要部分是車道線檢測，車道線檢測的關鍵問題在于如何提取車道線的特征，以及使用何種模型來擬合出車道線。由于道路所處的環境受到天氣、光照和道路情況等多種因素的影響，常規的復雜度低的檢測算法難以找到適應環境變化的特征和精準地擬合車道線，為此，人們對檢測算法進行了諸多改進，如中國公開專利:CN102592114A、CN104268860A和CN103473762A，改進后的檢測算法抗干擾能力強，魯棒性和識別精度高，能夠較好擬合出車道線，但改進后的檢測算法復雜，計算量大，計算時間長，檢測效率慢，無法保證系統的實時性，難以應用于高速行駛的車輛。
【發明內容】
[0004]本發明目的在于為克服上述問題而提供一種算法簡單、快速，能在復雜背景條件下準確檢測出車道線，具有較高實時性的車道線的檢測方法。
[0005]為實現上述目的，本發明采用的技術方案是:
一種車道線的檢測方法，包括如下步驟:
(一)車道線建模，確定檢測區域:
1.1:采集一幅攝像機圖像ImageColor ；
1.2:在圖像ImageColor內部指定遠處和近處的車道線寬度Lmin和Lmax;
1.3:根據Lmin和Lmax設置車道線的匹配模型，估算檢測區域；
1.4:對檢測區域范圍內的圖像，進行水平方向中值濾波；
(二)檢測邊緣點對:
2.1:在檢測區域內，按行方向統計灰度值；
2.2:利用濾波器計算灰度的梯度，得到灰度梯度圖；
2.3:對梯度圖進行平滑處理；
2.4:利用車道線模型對平滑后的梯度圖進行邊緣調制，得出邊緣點對；
2.5:逐行計算車道線的邊緣點對，形成車道線邊緣點對圖；
(三)車道線擬合:
3.1:對上步提取到的車道線邊緣點對圖，進行灰度閉操作得到圖像ImageClosing ；
3.2:對圖像ImageClosing進行連通域分析；
3.3:選擇面積最大的兩個連通域； 3.4:對提取到的兩個連通區域進行最小二乘法直線擬合，得到車道線。
[0006]進一步的，所述步驟1.3中，匹配模型的車道線寬度W的計算公式為:W=(Lmin+Lmax)/A，其中A的取值范圍為1.5?2.5，所述檢測區域為匹配模型的車道線寬度W以及與車道線左右相鄰寬度各為W的范圍。
[0007]進一步的，所述檢測區域內，車道線邊緣出現在左邊W和右邊W的概率設置為B，車道線邊緣出現在中間W的概率設置為C，其中，B的取值范圍為70%?95%，C的取值為1-B。
[0008]進一步的，所述步驟1.4中，中值濾波的窗口大小為IXN，N的取值范圍為5?11。
[0009]進一步的，所述步驟2.2中，濾波器的模板為[_1，2，-1]。
[0010]進一步的，所述步驟2.3中，平滑窗口大小為I XM，M的取值范圍為5?21。
[0011]進一步的，所述步驟2.4中，邊緣調制就是用車道線模型中設定的概率對平滑后的梯度圖進行乘法操作。
[0012]進一步的，所述步驟3.1中，灰度閉操作的半徑為D，D的取值范圍為5.5?11.5。
[0013]本發明與現有技術相比具有以下優點:
本發明通過根據實際拍攝場景對車道線的寬度進行標定，排除了攝像機角度差異對檢測準確性的影響，適用性廣；通過建立車道線匹配模型，確定檢測區域，縮小檢測范圍，提高檢測速度；通過車道線匹配模型對灰度梯度進行邊緣調制，排開了道路標志、陰影等復雜背景的干擾，提高了檢測精度及魯棒性，最后通過連通域操作和最小二乘法直線擬合得出車道線，整個算法簡單、快速，實時性高，適用于高速行駛車輛的車道偏離預警系統。
【附圖說明】
[0014]圖1為本發明實施例的處理流程圖。
[0015]圖2為本發明實施例的車道線寬度標定圖。
[0016]圖3為本發明實施例的車道線的匹配模型圖。
[0017]圖4為本發明實施例的逐行檢測示意圖。
[0018]圖5為本發明實施例的灰度圖。
[0019]圖6為本發明實施例的灰度梯度圖。
[0020]圖7為本發明實施例的平滑后的灰度梯度圖。
[0021]圖8為本發明實施例的車道線的匹配模型的概率圖。
[0022]圖9為本發明實施例的灰度梯度的邊緣調制圖。
[0023]圖10為本發明實施例的邊緣點對圖。
[0024]圖11為本發明實施例的灰度閉操作示意圖。
[0025]圖12為本發明實施例的連通域操作示意圖。
[0026]圖13為本發明實施例的直線擬合后的車道線圖。
【具體實施方式】
[0027]現結合附圖和【具體實施方式】對本發明進一步說明。
[0028]如圖1所示，一種車道線的檢測方法，包括如下步驟:
(一)車道線建模，確定檢測區域: 實際應用中，由于攝像機架設的角度可能存在差異或因車輛震動使攝像機角度發生變化，致使拍攝出來的車道線寬度發生改變，如果按照之前設定的模型進行檢測，則會出現錯誤的結果，所以需要在使用前，根據攝像機的實際拍攝場景中車道線的寬度進行標定，具體方法:
首先，通過(XD攝像機或COMS攝像機采集一幅攝像機圖像ImageColor ；
然后，在圖像ImageColor內部指定遠處和近處的車道線寬度Lniil^P L _，如圖2所示。這里的Lmin和Lmax是由用戶根據實際需要進行自行設定，也可由軟件根據上次記憶設定。
[0029]車道線標定后，則進行車道線的匹配模型建立及檢測區域確定，具體方法為:根據標