[发明专利]道路边缘检测方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及立体图像处理，更具体地涉及道路边缘检测方法和装置。

背景技术

驾驶辅助系统的应用日渐普及。道路或车道警告系统(Lane/Road detection warning,LDW/RDW)是驾驶辅助系统的子系统，可以避免碰撞，更准确地确定驾驶方向等。道路检测对于LDW/RDW系统非常关键，只有在知道了道路信息的基础上才可能做进一步的处理，例如警告。道路检测又包括路面检测、道路边缘（或道路边界）检测等等。

道路边缘检测本身可以为司机提供提示信息，以防止驶离道路。同时，道路边缘检测和路面检测会相互影响，并且对3D驾驶环境理解技术中的路边护栏检测，消失点检测，车辆识别等有很大的影响。

立体相机具有可以获得高精度视差图及距离图像的优势，因而得到了广泛的应用。

在美国专利公开US2011063097中，公开了一种检测路边界的设备，其中假定路面已知，首先基于三维对象距离信息高于预定值，检测在第一道路区域中存在的路面边界的高度；对于无法检测到路面边界高度的第二道路区域，计算与第一道路区域的相似度；如果二者相似，则判定第二道路区域为道路边界。

在美国专利公开US2010017060中，提出了一种检测道路边界的方法和系统，其中，使用基于光的感测系统捕获输入距离数据（range data）；将输入距离数据分解为高度上的信号和投射到地面的信号；首先，通过过滤技术处理基于高度(elevation)的信号以识别是否为一段道路候选区域，并通过模式识别技术来判定该段道路候选区域是否为一段道路；然后识别投射在地面上的信号的线表示(line representation)，并将该线表示与俯视图(top-down view)中的简单道路模型相比较，以确定该候选区域是否是具有道路边缘的一段道路。

发明内容

现有技术中经常以已经检测到正确的路面为前提来进行道路边缘检测，然而在进行道路路面检测时，尤其是在距离较远的情况下，检测到的道路路面很可能是错误的，例如经常会将道路外侧的物体等误认为是道路。而如果基于错误给出的路面来进行道路边缘检测，则很可能检测到的道路边缘也是错误的。

本发明的一个目的是提高道路边缘的鲁棒性，以便即使不具有精确的路面信息，也能够准确地检测到道路边缘。

根据本发明的一个方面，提供了一种道路边缘检测方法，可以包括：获得包括道路区域的视差图和对应的V-视差图；在V视差图中提取道路线Lv；基于V视差图中提取的道路线Lv，获得包含道路的子U视差图；以及在该子U视差图中自适应地提取道路边缘。

根据本发明的另一方面，提供了一种道路边缘检测装置，可以包括：视差图和V视差图获得部件，获得包括道路区域的视差图和对应的V-视差图；V视差图中道路线提取部件，在V视差图中提取道路线Lv；子U视差图获得部件，基于V视差图中提取的道路线Lv，获得包含道路的子U视差图；以及道路边缘自适应提取部件，在该子U视差图中自适应地提取道路边缘。

根据本发明实施例的道路边缘检测方法和装置，即使在不具有精确的路面信息的情况下，也能够准确地检测到道路边缘。

附图说明

图1是有助于理解本发明的、作为本发明应用环境的示例的车载系统示意图。

图2示例地示出了在车上安装双目相机情况下的系统操作示意图。

图3是根据本发明一个实施例的道路边缘检测方法的整体流程图。

图4中的(a)和(b)分别示意性地示出了根据一个实施例由车载双目相机拍摄得到的灰度图和对应的视差图。

图5(a)示意性地示出了根据本发明一个实施例的V视差图；图5(b)示意性地示出了根据本发明一个实施例V视差图中提取到的分段道路线段。

图6(a)示出了V视差图中比提取到的分段道路线段Lv高的曲线Lh；图 6(b)示出了视差图中与V视差图中的曲线Lh以下对应的部分；图6(c)示出了子U视差图。

图7示出了在子U视差图中自适应提取道路边缘的示例方法的流程图。

图8(a)中示出了根据一个实施例的V视差图中提取的道路线Lv的示意图，图8(b)示出了视差图中的近距离道路点（可靠点），图8(c)示出了灰度图中的近距离道路点（可靠点），图8(d)示出了可靠点在U视差图中的投影，图8(e)示出了可靠点在子U视差图中的部分。

图9(a)中示意性示出了U视差图中的可靠道路点，图9(b)示出了根据一个示例在子U视差图中提取到的第一道路边缘线的示意图。