[发明专利]基于霍夫变换及线性回归的目标边界检测方法及装置

说明书

本发明实施方式提供一种基于霍夫变换及线性回归的目标边界检测方法及装置，涉及图像处理技术领域。方法包括：确定获取的图像中能覆盖目标的分析区域并进行预处理，以获取针对目标的二进制边缘点，并将边缘点分为至少一个边缘点组；对所有边缘点进行霍夫变换，以获取第一边缘线；依据第一边缘线及属于第一边缘线的边缘点组创建第一线段；以及对每一边缘点组中的边缘点进行线性回归以获取第二边缘线，依据第二边缘线及第二边缘线对应的边缘点组创建第二线段；依据所有第一线段及所有第二线段创建用于目标检测的候选目标。本发明通过结合霍夫变换及线性回归检测目标边界，能有效的提高目标边界检测的准确率，进而提高目标检测的成功率。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体地涉及一种基于霍夫变换及线性回归的目标边界检测方法及一种基于霍夫变换及线性回归的目标边界检测装置。

背景技术

目前，具有AD(autonomobile driving，自动驾驶)功能或ADAS(AdvancedDriverAssistance System，高级驾驶辅助系统)的车辆已经开始投入市场，例如，2016年日产Serena可以在高速公路的单车道上行驶而无需驾驶员操纵。

现有技术中，支持AD/ADAS的传感器有雷达、激光雷达和视觉摄像机。其中，视觉摄像机具有像人一样获取二维图像的特点，其广泛应用于包括车道检测、物体检测、行人检测等领域，视觉摄像机利用图像处理从捕获的图像中进行对象检测等处理，从而实现对捕获到的图像中的物体和环境信息的提取。在对象检测过程中，通常使用霍夫变换进行目标的边缘线检测，霍夫变换能准确的对线性对齐的边缘点进行检测，但在实际检测中，由于边缘点不连续或边缘弯曲，霍夫变换往往不能检测到足够的峰值，从而无法准确检测出目标边缘。

发明内容

本发明实施方式的目的是提供一种基于霍夫变换及线性回归的目标边界检测方法及装置，以解决现有边缘检测中仅依靠霍夫变换，存在目标边缘无法被准确检测的问题。

为了实现上述目的，在本发明的第一方面，提供一种基于霍夫变换及线性回归的目标边界检测方法，所述方法包括：

确定获取的图像中能覆盖所述目标的分析区域，对所述分析区域进行预处理，以获取针对所述目标的二进制边缘点，并将所述边缘点分为至少一个边缘点组；

对所有边缘点进行霍夫变换，以获取第一边缘线，依据所述第一边缘线及属于所述第一边缘线的边缘点组创建第一线段；以及

对每一边缘点组中的边缘点进行线性回归以获取第二边缘线，依据所述第二边缘线及所述第二边缘线对应的边缘点组创建第二线段；

依据所有第一线段及所有第二线段创建用于目标检测的候选目标。

可选地，所述方法还包括：

在将所述边缘点分为至少一个边缘点组之后，对所有边缘点组中的边缘点进行像素窄化处理，保留所述边缘点组中水平连续边缘点的中心边缘点，丢弃其余边缘点。

可选地，将所述边缘点分为至少一个边缘点组，包括：

基于八邻域将所述边缘点分为至少一个边缘点组。

可选地，所述对每一边缘点组中的边缘点进行线性回归以获取第二边缘线，包括：

若所述边缘点组满足预设条件，对所述边缘点组中的边缘点进行线性回归处理以得到第二边缘线；

所述预设条件包括所述边缘点组的长宽比和/或所述边缘点组中边缘点的数量。

可选地，所述对每一边缘点组中的边缘点进行线性回归以获取第二边缘线，包括：

对所述边缘点组中的边缘点进行线性回归处理以得到对应的线性回归线；

若所述线性回归线的标准差低于预设阈值，以所述线性回归线作为所述第二边缘线。