基于紋理特征和消失點(diǎn)的道路識(shí)別算法研究.pdf

1、基于視覺(jué)的智能導(dǎo)航系統(tǒng)在國(guó)防和國(guó)民經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。其中，道路識(shí)別作為智能導(dǎo)航系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，成為了國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者的研究重點(diǎn)。
　　在道路識(shí)別算法的研究中，基于紋理和消失點(diǎn)估計(jì)的道路檢測(cè)，因其在復(fù)雜道路環(huán)境下表現(xiàn)出較強(qiáng)的魯棒性，成為了各科研機(jī)構(gòu)的研究重點(diǎn)。然而，該類(lèi)算法仍然存在著算法復(fù)雜度過(guò)高、消失點(diǎn)位置精確度相對(duì)不足的問(wèn)題。雖然有學(xué)者通過(guò)引入投票機(jī)制來(lái)提高消失點(diǎn)的估計(jì)精度，但過(guò)高的計(jì)算量

2、進(jìn)一步降低了算法的實(shí)時(shí)性。因此，本文針對(duì)該類(lèi)算法中消失點(diǎn)精確度不足、道路邊界搜索復(fù)雜度過(guò)高的問(wèn)題，在現(xiàn)有投票機(jī)制的基礎(chǔ)上，提出一種融合多信息的消失點(diǎn)估計(jì)及其道路識(shí)別算法，以提高算法的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。主要工作如下：
　　針對(duì)消失點(diǎn)估計(jì)過(guò)程中，算法復(fù)雜度過(guò)高、精確度不足等問(wèn)題，本文分析了現(xiàn)有的初始消失點(diǎn)估計(jì)方法，結(jié)合消失點(diǎn)形成原理，提出了一種基于邊緣檢測(cè)的主方向上多維度的消失點(diǎn)估計(jì)方法。首先對(duì)道路圖像進(jìn)行Canny邊緣檢測(cè)，然后在邊緣

3、點(diǎn)的基礎(chǔ)上，引入道路主方向定義，并運(yùn)用該定義篩選有效的投票點(diǎn)，進(jìn)而在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)出基于道路主方向的多維度消失點(diǎn)投票方法。本方法從道路主方向的整體角度出發(fā)，給出了快速、準(zhǔn)確地提取有效像素點(diǎn)的計(jì)算過(guò)程，其計(jì)算復(fù)雜度得到了有效的降低。
　　針對(duì)基于消失點(diǎn)的道路邊界搜索過(guò)程中，存在因搜索范圍廣而導(dǎo)致算法復(fù)雜度高的問(wèn)題，本文分析了初始消失點(diǎn)中投票向量的含義，結(jié)合票數(shù)的分布特點(diǎn)，提出了基于消失點(diǎn)的多信息融合道路識(shí)別算法。該算法將投票向量中票數(shù)

4、較高的分量對(duì)應(yīng)的方向作為道路主邊界的優(yōu)先搜索方向，并對(duì)搜索方向的數(shù)量進(jìn)行了限制，從而有效的縮小了道路主邊界線的搜索范圍。同時(shí)，融合紋理、顏色等多種特征對(duì)道路邊界進(jìn)行定義，為準(zhǔn)確提取出道路邊界提供了保障。
　　為了驗(yàn)證上述算法工作，本文分別就消失點(diǎn)估計(jì)和道路邊界搜索兩個(gè)方面，用定量分析與主觀判斷相結(jié)合的方式，對(duì)提出的改進(jìn)方案和對(duì)比算法進(jìn)行了驗(yàn)證與分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的算法有較高的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和魯棒性，具有一定的理論價(jià)值和實(shí)際應(yīng)