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一种基于法向特征的重庆彩色路面图像分割方法与流程
编辑:重庆绿盾地坪工程有限公司   时间:2019-02-18

一种基于法向特征的重庆彩色路面图像分割方法与流程
背景技术:
由于人工智能技术的迅速发展,作为工业时代的伟大发明之一,汽车也正走向一个新的时代。谷歌、特斯拉、百度等公司正在开发无人驾驶汽车。未来,自动驾驶汽车的竞争将日趋激烈。
谷歌无人驾驶汽车使用摄像头、雷达传感器和激光测距仪来判断车辆周围的交通状况,并使用GPS和高精度数字地图导航。尽管美国机动车管理局已经为谷歌的无人驾驶汽车颁发了合法的牌照,并允许它们行驶,但无人驾驶汽车仍远未普及。这不仅是因为目前自动驾驶技术不完善,而且容易造成安全事故。同时,由于整个无人驾驶系统的硬件和设备成本太高,不利于向公众推广。Mobileye是一种基于计算机视觉技术的辅助驾驶系统,不需要昂贵的传感器,如雷达和激光测距仪。依靠车载摄像头获取的信息进行分析识别,识别周围人群、交通标志等车辆,预测驾驶状况,为驾驶员提供预警,避免危险。基于计算机视觉的辅助驾驶方案不需要昂贵的传感器设备,成本低,易于推广。它对促进智能交通时代的发展起到了积极的作用。
本发明基于计算机视觉技术,在确定RGB-D帧图像中的道路平面和分割道路平面时仍存在一些问题,例如,在相机获取的RGB-D帧图像中,路面上物体的底部,如车辆的轮胎,仅以颜色纹理或景深为特征。其颜色与路面的相似性或阴影的干涉。很难有效地分割路面和物体。
例如,中国专利公开号102663748A公开了一种基于频域的低景深图像分割方法,利用低景深图像中的聚焦对象含有较多的高频分量,而模糊区域含有较少的高频分量的特点,实现了低景深图像分割。-基于频域的现场图像分割。这种图像分割方法可能无法有效地分割道路平面图像。
技术实施要素:
针对现有技术的不足,本发明提供了一种基于正态特征的路面图像分割方法。
本发明概况:
将双目相机获取的深度图像与相机内部参数相结合,转换成平面正态图。在平面法向图中,利用法向特征确定道路平面,并对道路平面进行分段。道路平面标记为安全驾驶区,其余区域标记为避碰区。
本发明的技术方案如下:
基于正态特征的路面图像分割方法包括以下步骤:
1)通过摄像机获取RGB-D图像,将RGB-D图像分解成帧图像,得到摄像机内部参数K;
dx和dy代表水平和垂直方向上像素所占长度单位的数量,u0和v0是帧图像所在平面的中心,gamma是以相机的光源中心为原点的相机坐标系中坐标轴的倾斜参数。
2)将二维深度图像ID中的像素从图像坐标系转换为相机坐标系,转换关系如式(1)所示:
其中,x和y是相机坐标系中的坐标,u和v是图像坐标系中的坐标,z是相机坐标系中的深度值iu,v乘以深度图像ID中相应坐标的深度转换率r,深度转换率r是已知的参数de。在相机上挂起。
3)对于深度图像ID中的像素点A,选择N*N附近的两个像素点B和C,确定向量,并根据相机坐标系的X、Y和Z坐标计算该点的法向量。
4)重复步骤3)遍历所选像素A的所有邻域像素,获取像素A的所有法向量,取所有法向量的平均值进行归一化,得到像素A的最终法向量,取像素A的最终法向量的X、Y、Z坐标作为该像素A的最后法向量在该像素通道中的像素值。e彩色图像以另存为图像;对于ID中的每个像素,最终的PLA.

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