[发明专利]一种彩色图像预处理方法、道路识别方法及相关装置

权利要求书

1.一种彩色图像预处理方法，其特征在于，对彩色图像中的各个像素点，按照公式(1)计算得到一个抗强阴影的特征值，各特征值形成一幅特征灰度图像；

其中，R，G，B分别是所述像素点的红、绿、蓝三种颜色分量值，S’是计算出的特征值。

2.一种道路识别方法，其特征在于，包括：

对原始图像的感兴趣区域中的各个像素点，按照公式(1)计算得到一个抗强阴影的特征值，各特征值形成一幅特征灰度图；

检测所述特征灰度图的道路边缘点，利用检测到的所述道路边缘点拟合出道路边界模型；

根据所述道路边界模型调整原始图像的感兴趣区域，提取调整后的感兴趣区域中的亮度特征灰度图，检测所述亮度特征灰度图的车道线像素点，利用所述车道线像素点拟合出车道模型。

3.如权利要求2所述的道路识别方法，其特征在于，所述检测所述特征灰度图的道路边缘点包括：

使用所述特征灰度图的均值作为阈值，对所述特征灰度图进行二值化处理，得到二值化图像；

对所述二值化图像进行基于图像闭运算的形态学滤波，得到融合边界点后的图像；

计算所述融合边界点后的图像上的连通区域的面积，若所述连通区域的面积小于预设值，则将所述连通区域作为噪声进行去除，得到边界特征二值图；

对所述边界特征二值图自下而上进行扫描，选择每一列第一次扫描到的非零点作为边界候选点；

从所述边界特征二值图的中间向两侧进行扫描，分别选择左侧每一行第一次扫描到的所述边界候选点作为左侧的道路边缘点，选择右侧每一行第一次扫描到的所述边界候选点作为右侧的道路边缘点。

4.如权利要求3所述的道路识别方法，其特征在于，所述利用检测到的所述道路边缘点拟合出道路边界模型包括：对所述左侧的道路边缘点以及右侧的道路边缘点分别进行霍夫变换，对应得到的道路左边界和道路右边界作为道路边界模型。

5.如权利要求3或4所述的道路识别方法，其特征在于，所述根据所述道路边界模型调整原始图像的感兴趣区域，提取调整后的感兴趣区域中的亮度特征灰度图，检测所述亮度特征灰度图的车道线像素点，利用所述车道线像素点拟合出车道模型包括：

将提取得到的所述道路边界模型的直线交点作为消失点，在原始图像上经过所述消失点作一条水平线，将水平线以下的图像作为新的感兴趣区域；

对所述新的感兴趣区域进行灰度化处理，得到灰度化图像；

选择所述灰度化图像上道路边界模型限定的路面图像范围，按照公式(2)计算所述限定的路面图像范围内的各个像素点的车道线特征值V'(u,v)，由各个像素点的车道线特征值构成车道线特征灰度图；

其中，V(u,v)为第u行v列的像素点的灰度值，V(u,v-w_u)为第u行v-w_u列的像素点的灰度值，第V(u,v+w)_u为第u行v+w_u列的像素点的灰度值，w_u为第u行的车道标记像素宽度，w_u＝A×w_u'，A为固定值，w_u'为第u行的路面的像素宽度；

利用最大类间方差算法计算在所述道路边界模型范围内的所述车道线特征灰度图的最优阈值，利用所述最优阈值对所述车道线特征灰度图进行二值化处理，得到二值图；

对所述二值图进行去噪处理；

对去噪后的所述二值图进行霍夫变换，得到车道标记的位置。

6.一种彩色图像预处理装置，其特征在于，包括：计算单元，用于对彩色图像中的各个像素点，按照公式(1)计算得到一个抗强阴影的特征值，各特征值形成一幅特征灰度图像；

其中，R，G，B分别是所述像素点的红、绿、蓝三种颜色分量值，S’是计算出的特征值。