[发明专利]一种基于Kalman滤波的道线灭点跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于Kalman滤波的道线灭点跟踪方法，属于图像处理领域。本发明以车载摄像机采集的图像序列为输入，检测图像中的直线线段，以机器学习的方法排除不包含或包含较少道线块的线段，从而达到了真正由道线边缘直线确定道线灭点的目的。相对于现有技术而言，本发明能够减少视域中出现的各种干扰物体对道线灭点估计精度的影响。

主权项

1.一种基于Kalman滤波的道线灭点跟踪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一:对输入的图像检测边缘像素，由边缘像素以Hough变换算法检测线段；步骤二:对检测所得的线段，以线段上的点为锚点，以多个尺度和偏移提取图像块，以预先训练的分类器识别提取的图像块是否为道线块；步骤三:对线段上有图像块被识别为道线块的点的数目进行计数，若该数目大于预设的阈值则将对应的线段加入候选线段集合，且计算对应该线段的权值等于有图像块被识别为道线块的点的数目除以线段的长度；步骤四:延伸候选线段集合中的每条线段成为直线，对非平行直线，计算两两直线之间的交点，以交点的二维坐标为样本，计算所有样本的加权平均值和协方差矩阵；步骤五:设当前帧为第t帧，根据步骤一到步骤四计算所得的当前帧的交点坐标样本的加权平均值和协方差，及第0帧到第t‑1帧持续跟踪的道线灭点，以Kalman滤波算法估计道线灭点，输出估计所得的灭点作为第t帧的跟踪结果。