[发明专利]一种车道线的检测方法

说明书

本发明公开了一种车道线的检测方法，具体包括：利用高斯金字塔来减少图像噪声和细节；设定感兴趣区域并对其进行灰度化处理；采用canny边缘检测和改进的Harris角点检测对图像进行角点检测，并对检测到角点进行去除；提取图像中线段的斜率和宽度特征；采用限制线段角度条件对图像中的若干线段进行去除；采用最小二乘法拟合的方法输出车道线。本发明具有很好的鲁棒性，通过建立高斯金字塔有效的降低图像的噪声和计算的复杂度，Harris角点检测和限制线段角度条件的算法，有效减少因阴影、裂缝和滑痕等对道路车道线检测的干扰，从而提高车道线检测的准确性，本发明方法具有广泛的应用前景和实用价值。

技术领域

本发明涉及汽车辅助驾驶领域，尤其涉及一种车道线的检测方法。

背景技术

现阶段，交通安全问题面临着严峻的挑战，交通事故对人民的生命和财产安全造成了巨大的威胁，汽车安全问题已成为关注的核心。据统计，每年约有50％汽车交通事故是因为汽车偏离正常行驶的车道引起的，因此对于车道偏离预警的研究是非常有意义的，而车道线的检测是车道偏离预警的重要组成部分，因此对于车道线检测的研究是很有必要的。

目前针对车道线检测的方法有很多，已经提出了基于视觉的方法有反透视映射、粒子滤波和Hough变换等，但这些方法都具有较高的计算复杂度和在不同的道路条件下具有不理想的性能。因此亟需解决的技术难题是如何在含有阴影、裂痕和滑痕的道路条件下工作和降低计算复杂度。

发明内容

发明目的：本发明的目的是为了解决上述问题，提出一种车道线检测方法，降低算法计算的复杂度，减少道路中阴影、裂痕和滑痕对于车道线检测的干扰，提高车道线检测方法的鲁棒性。

技术方案：一种车道线的检测方法，包括如下步骤：

步骤1：对输入的图像进行高斯金字塔处理；

步骤2：设定图像感兴趣区域ROI并对其进行灰度化处理；

步骤3：对图像进行Canny边缘检测和改进的Harris角点检测并对角点进行去除；

步骤4：采用限制线段角度条件对其中的线段进行去除；

步骤5：对图像中的线段采用拟合的方法，得到相应的车道线。

进一步地，步骤1具体包括：

步骤1.1：对图像进行一次高斯平滑处理；

步骤1.2：去除图像中的偶数行和偶数列；

步骤1.3：连续循环步骤1.1和步骤1.2两次，得到一张新图片。

进一步地，步骤3具体包括：

步骤3.1：采用Barron算子计算图像中每一个像素在X方向和Y方向上的梯度，具体公式如下：

其中，f_x表示图像f(x,y)的X方向梯度，f_y表示图像f(x,y)的Y方向梯度，表示卷积计算；

步骤3.2：计算图像X和Y方向梯度的乘积和各自方向的平方，分别表示为f_xf_y、和

步骤3.3：采用B样条滤波函数对和f_xf_y进行加权生成矩阵M的元素A、B和C，表示为：