[发明专利]一种基于视频图像的道路消失点检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种道路消失点检测方法，尤其涉及一种基于视频图像的道路消失点检测方法，属于道路检测领域。

背景技术

道路可以分为结构化道路和非结构化道路，结构化道路具有较为清晰的道路标线及轮廓边缘，道路颜色与周围环境有较大的差别。相比较而言，非结构化道路往往没有铺设水泥或沥青，缺乏明显的道路标识线及边界，同时道路颜色往往与周围背景没有明显的差别，如泥泞道路、雪地或荒漠等，使得非结构道路的可靠检测成为一个难点，近年来，国内外研究者们提出了多种消失点检测算法，然而，受到周围环境如建筑物，树木及电线杆等强边缘的干扰，导致投票累加空间可能存在多个局部峰值，而仅凭全局最大值定论消失点位置极易导致检测错误，因此传统的检测方法错误率较高，同时利用Gabor小波的多尺度和多方向特性进行纹理特征提取时，存在计算量较大等问题，因此，有必要提出一种更为有效的道路消失点检测方法。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于视频图像的道路消失点检测方法，以解决针对现有的检测方法错误率较高，传统的投票算法比较复杂，大部分的时间是消耗在投票算法上的，以及利用Gabor小波的多尺度和多方向特性进行纹理特征提取时存在计算量较大的问题。

本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是：

本发明所述的一种基于视频图像的道路消失点检测方法，是按照以下步骤实现的：步骤一、输入一帧图像数据I(x,y)，将其转换为灰度图像并进行快速傅里叶变换F{I(x,y)}，其中x和y分别为图像像素的X轴和Y轴坐标；

步骤二、基于Gabor滤波器的纹理响应幅度的计算；

步骤三、计算图像纹理主方向，具体过程为：

步骤三一、对纹理响应幅度进行降序排列，得到E₁、E₂、E₃、E₄,对应的Gabor滤波器角度分别为φ₁、φ₂、φ₃和φ₄；其中所用的Gabor滤波器尺度为s、方向为φ_i；

步骤三二、定义每个像素p(x,y)的自信度：conf(p)＝(E₁-E₄)/E₁，若自信度conf(p)大于预先定义的常数δ_c且最大纹理响应幅度E₁大于阈值δ_amp，则按照以下公式求取像素的纹理主方向

(a)若φ₁＝135°且φ₂＝0°,

Vx(p)=E1(p)cosφ1-E2(p)Vy(p)=E1(p)sinφ1---(4)]]>

(b)其它情况,