基于加權(quán)Hough變換和時(shí)域相關(guān)性分析的雙目視頻障礙物檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、車載障礙物檢測(cè)是一項(xiàng)具有很高的挑戰(zhàn)性和應(yīng)用價(jià)值的研究課題，并且日益受到人們的廣泛關(guān)注，成為智能汽車領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。作為駕駛員的人類可以根據(jù)路況的特征及生活經(jīng)驗(yàn)輕松地區(qū)分可供行駛的路面和障礙物，但是對(duì)于同樣擁有雙目立體視覺(jué)的機(jī)器來(lái)說(shuō)，在自由度很高的真實(shí)的交通場(chǎng)景中構(gòu)建一個(gè)魯棒可靠的模型來(lái)表示物理路面還是非常具有挑戰(zhàn)性的難題，本文針對(duì)車載雙目視覺(jué)中的路面模型的估計(jì)的難題提出了一種新穎而實(shí)用的算法。
　　在傳統(tǒng)的V-視差算法中，包含

2、深度信息的視差圖像被投影到V-視差平面上，此時(shí)顯性的路面特征就會(huì)在這一平面產(chǎn)生特殊的投影曲線。針對(duì)V-視差圖的路面投影曲線模型構(gòu)建的問(wèn)題，本文首次提出在不進(jìn)行二值化的情況下，直接引入帶有權(quán)重的Hough變換來(lái)提取其中的線性關(guān)系的極坐標(biāo)參數(shù)，并且根據(jù)真實(shí)世界的一些約束條件選取合適的直線參數(shù)。該方法具有一定的魯棒性和可靠性，可以應(yīng)對(duì)一些極端遮擋的情況。在獲取這些直線參數(shù)后，本文使用了一系列的相關(guān)直線段擬合最終的路面投影曲線模型?？紤]到正常情