[发明专利]一种交通监控视频中车道线定位方法

权利要求书

1. 一种交通监控视频中车道线定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤001. 针对交通监控摄像头捕获的无运动物体图像，获得该无运动物体图像中的道路区域图像，并对道路区域图像进行灰度处理，得到道路区域灰度图像；

步骤002. 针对道路区域灰度图像，采用可调滤波器分别沿水平方向、竖直方向进行卷积滤波处理；

步骤003. 针对进行卷积滤波处理后的道路区域灰度图像采用全局阈值的方法进行图像阈值化处理；

步骤004. 针对进行阈值化处理后的道路区域灰度图像中的像素点，通过霍夫变换获得道路区域灰度图像中至少一条直线，由各条直线构成车道线的初级位置，进而获得该交通监控摄像头捕获监控视频中车道线初级位置。

2. 根据权利要求1所述一种交通监控视频中车道线定位方法，其特征在于，所述步骤004之后还包括步骤005，如下所示：

步骤005. 依次遍历所述由霍夫变换获得道路区域灰度图像中的各条直线，分别获得彼此相邻两直线彼此间的间距，并与预设直线间距阀值进行比较，若相邻两条直线彼此间的间距小于直线间距阀值，则将该两条直线划并为一体；由经过以上处理重新得到的各条直线构成车道线的中级位置，进而获得该交通监控摄像头捕获监控视频中车道线中级位置。

3. 根据权利要求2所述一种交通监控视频中车道线定位方法，其特征在于，所述步骤005具体包括如下内容：

步骤005. 依次遍历所述由霍夫变换获得道路区域灰度图像中的各条直线，将直角坐标系下的各条直线转换到极坐标系下，各条直线通过极径值、极角值表示；根据各条直线的极径值获得彼此相邻两直线彼此间的间距，并与预设直线间距阀值进行比较，若相邻两条直线彼此间的间距小于直线间距阀值，则将该两条直线划并为一体，并取该两条直线极径值的平均值、极角值的平均值作为经划并处理后直线的极径值、极角值；最后再将极坐标系下经划并处理后所获得的各条直线转换到直角坐标系下，各条直线通过起点坐标、终点坐标表示；由经过以上处理重新得到的各条直线构成车道线的中级位置，进而获得该交通监控摄像头捕获监控视频中车道线中级位置。

4. 根据权利要求2或3所述一种交通监控视频中车道线定位方法，其特征在于，所述步骤005之后还包括如下步骤：

步骤006. 针对步骤005中经过划并处理重新得到的各条直线，分别根据各条直线的起点坐标和终点坐标确定各条直线的中点坐标，然后针对该各条直线，根据直线的中点坐标确定仅包围监控视频中该直线下半部分的矩形区域；然后获得两两矩形区域的重叠比例，遍历所有矩形区域，将重叠比例大于预设重叠比例阀值的两矩形区域划并为一体，获得各个矩形合并区域；

步骤007. 遍历各个矩形合并区域，分别针对各个矩形合并区域按如下操作迭代                                               次，为预设迭代次数：

步骤00701. 另存一幅拥有所有矩形合并区域的道路区域灰度图像副本，将该道路区域灰度图像副本上除当前处理的矩形合并区域外的其它区域像素点灰度值置零；

步骤00702. 随机获得像素点灰度值阀值，针对道路区域灰度图像副本上当前处理的矩形合并区域中的像素点，获取其中灰度值大于像素点灰度值阀值的像素点作为像素采样点；

步骤00703. 采用最小二乘法针对像素采样点进行直线拟合，获得一条拟合直线，并获得对应该拟合直线的像素采样点的灰度值和；

步骤00704. 删除道路区域灰度图像副本中极角弧度值大于预设极角弧度值阀值的拟合直线，更新道路区域灰度图像副本；

步骤00705. 判断道路区域灰度图像副本上当前处理的矩形合并区域内是否存在拟合直线，是则进入下一步骤；否则，若针对该矩形合并区域的操作的迭代次数达到次，则进一步判断是否存在未遍历的矩形合并区域，是则遍历下一个未遍历的矩形合并区域，返回步骤00701，否则直接进入步骤008；若针对该矩形合并区域的操作的迭代次数未达到次，则返回步骤00702； 

步骤00706. 遍历道路区域灰度图像副本上所有灰度值非零的像素点，分别获得各个像素点到拟合直线的距离，针对到拟合直线的距离小于预设像素点直线距离阀值的像素点，将该像素点定义为对应该条拟合直线的像素采样点，并更新对应该条拟合直线的像素采样点的灰度值和；判断若针对该矩形合并区域的操作的迭代次数达到次，则进一步判断是否存在未遍历的矩形合并区域，是则遍历下一个未遍历的矩形合并区域，返回步骤00701，否则直接进入步骤008；若针对该矩形合并区域的操作的迭代次数未达到次，则返回步骤00702； 

步骤008. 分别获得各个矩形合并区域内最高灰度值和对应的拟合直线，该各条拟合直线即为该交通监控摄像头捕获监控视频中车道线终级位置。

5. 根据权利要求4所述一种交通监控视频中车道线定位方法，其特征在于：所述步骤002中，针对道路区域灰度图像，采用可调滤波器分别沿水平方向、竖直方向采用二维高斯核滤波器卷积进行卷积滤波处理，其中，竖直方向采用高斯平滑核滤波器进行卷积滤波处理，水平方向采用差分高斯核滤波器进行卷积滤波处理。