[发明专利]一种基于数字图像的汽车与路沿石距离检测方法

权利要求书

1.一种基于数字图像的汽车与路沿石距离检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，利用安装在车辆上的红外线状激光发射器在车辆两侧的路面上投射红外样条，接着利用安装在车辆上的红外面阵相机采集路面图像，所述路面图像中含有红外样条；

步骤2，采用中值滤波器对采集到的路面图像进行滤波处理，得到滤波后路面图像的像素灰度值

步骤3，在图像坐标系下，将滤波后的路面图像进行阈值分割，得到二值化图像；所述图像坐标系以采集到的路面图像左下角为原点，水平方向为X轴，垂直方向为Y轴；

设该路面图像的灰度级为n级，n＝0，1，2，…，N，N为大于等于0的整数；

包括：

步骤31，将各灰度级依次作为初始分割阈值将路面图像分割为前景图像和背景图像；所述前景图像为路面图像中的红外样条部分，所述背景图像为路面图像中除过前景图像后剩余的部分；

计算每一灰度级下前景图像和背景图像的类间方差g_n：

g_n＝w₀(u₀-u)+w₁(u₁-u)²

w₀为当前灰度级下前景图像占路面图像的比例，w₁为当前灰度级下背景图像占路面图像的比例；0≤w₀≤1，0≤w₁≤1；

u为路面图像的平均灰度，以的平均值作为路面图像的平均灰度；

u₀为当前灰度级下前景图像的平均灰度：

u₁为当前灰度级下背景图像的平均灰度：

其中，f(x′，y′)为当前灰度级下前景图像中像素点的灰度值，f(x″，y″)为当前灰度级下背景图像中像素点的灰度值，N_fg为当前灰度级下前景图像中像素点的数量，N_bg为当前灰度级下背景图像中像素点的数量，S_fg为当前灰度级下前景图像中像素点构成的集合，S_bg为当前灰度级下背景图像中像素点构成的集合；

步骤32，将类间方差最大时的灰度级作为最终的分割阈值，将路面图像分割为二值化图像；

步骤4，对二值化图像进行形态学闭运算，使得二值化图像中的红外样条连续；

步骤5，利用长度为2的光栅对步骤4得到的二值化图像进行遍历，得到红外样条的中心点集合(x_i，f(x_i))，i＝1，2，3，…；

包括：

步骤51，利用长度为2的光栅对步骤4得到的二值化图像进行遍历，若光栅内容为0和1时，则此时光栅搜索到的像素点为二值化图像中红外样条的边界点；

步骤52，通过步骤51得到的红外样条的边界点集合，得到红外样条的中心点集合(x_i，f(x_i))，i＝1，2，3，…；

步骤6，通过红外样条的中心点集合，得到路沿石在图像坐标系中的位置Edge：

Edge＝{x|x＝argmax[f′_i(x)]，且f″_i(x)≤σ}

其中，f′_i＝f(x_i)-f(x_i-1)，f″_i＝f(x_i)-2f(x_i-1)+f(x_i-2)，σ→0；

步骤7，将路沿石在图像坐标系中的位置Edge转换为车辆坐标系下的车辆与路沿石的距离Dst：

Dst＝ax²+by²+cx+dy+m

其中，x，y分别为路沿石在图像坐标系下的坐标位置，Edge为路沿石在图像坐标系下的X轴坐标x的集合；a，b，c，d，m为常数；a为6.222×10^-4，b为0.2409，c为0.5568，d为-212.1，m为4.696×10⁴；

所述车辆坐标系以车辆的重心为原点，以车辆的侧倾轴为X轴，以车辆的俯仰轴为Y轴，以车辆的横摆轴为Z轴。

2.如权利要求1所述的基于数字图像的汽车与路沿石距离检测方法，其特征在于，步骤2中所述的采用中值滤波器对采集到的路面图像进行滤波处理，滤波后路面图像的像素灰度值为：

其中，为滤波后路面图像的像素灰度值，S_xy为路面图像像素点(x，y)的任意一个邻域，g(s，t)为该邻域内的像素点的灰度值。