陳楊,石晶,劉叢浩
基于改進(jìn)霍夫變換的車道線識(shí)別算法
陳楊,石晶,劉叢浩
(遼寧工業(yè)大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院,遼寧 錦州 121001)
針對(duì)霍夫變換時(shí)間復(fù)雜度高、準(zhǔn)確性差的缺點(diǎn),提出一套基于改進(jìn)霍夫變換的完整車道線識(shí)別算法流程。該完整算法包括感興趣區(qū)域劃分、灰度化、二值化、Canny邊緣檢測(cè)和改進(jìn)霍夫變換。改進(jìn)霍夫變換首先采用概率統(tǒng)計(jì)原理對(duì)車道線點(diǎn)集分類,依據(jù)分類情況投票判斷車道線;其次采用極徑極角約束優(yōu)化在目標(biāo)區(qū)域篩選目標(biāo)車道線。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:改進(jìn)后算法有效識(shí)別目標(biāo)。
車道線識(shí)別;概率霍夫變換;極徑極角約束
高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)是當(dāng)前汽車產(chǎn)業(yè)重點(diǎn)發(fā)展方向之一,國內(nèi)外廣大學(xué)者都投入大量精力進(jìn)行研究[1]。車道線信息是輔助駕駛的基礎(chǔ)輸入信息,該信息決定了輔助駕駛的準(zhǔn)確程度。車道線檢測(cè)包括感興趣區(qū)域劃分、灰度化、濾波、二值化、Canny邊緣檢測(cè)、霍夫變換,文獻(xiàn)[2]采用傳統(tǒng)霍夫變換識(shí)別車道線,缺點(diǎn)是運(yùn)算量大、誤識(shí)別率高。文獻(xiàn)[3]采用多方法進(jìn)行預(yù)處理,但是相對(duì)運(yùn)算時(shí)間復(fù)雜度增加。本文提出一種改進(jìn)霍夫變換,采用概率運(yùn)算降低時(shí)間復(fù)雜度,采用極徑極角約束篩選車道像素點(diǎn)篩選目標(biāo)車道線,同原始霍夫變換相比,改進(jìn)霍夫變換能準(zhǔn)確快速識(shí)別車道線。
結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)分析大量圖片,在大部分車道圖像中,車道普遍位于圖像下半部分。以圖像高度一半為分界,選定圖像下半部分為感興趣區(qū)域,相比較原始圖像,設(shè)定感興趣區(qū)域可以減少一半程序計(jì)算量,并排除非感興趣區(qū)域中信息干擾。圖1為原始圖像,圖2為感興趣區(qū)域選擇情況。
圖1 原始圖像
圖2 感興趣區(qū)域選取
車載圖像傳感器采集到的是包含R、G、B分量的三通道彩色圖像,三通道信息冗余度高、計(jì)算量大,需要將三通道圖像轉(zhuǎn)換為單通道灰度圖,常見轉(zhuǎn)換方法有平均法、分量法、最大值法、加權(quán)平均法。本文采用加權(quán)平均法,根據(jù)等色實(shí)驗(yàn)結(jié)果和CIE1931XYZ標(biāo)準(zhǔn),各通道最佳加權(quán)系數(shù)為0.299R、0.587G、0.114B?;叶然Ч鐖D3所示。
圖3 灰度化效果
圖像在獲取和傳輸過程中會(huì)產(chǎn)生噪音,為了排除噪音信息干擾,需要對(duì)圖像進(jìn)行濾波操作。常見濾波操作分為空間域?yàn)V波和時(shí)間域?yàn)V波,頻濾域?yàn)V波計(jì)算量大且噪音頻率無法預(yù)知難以精準(zhǔn)過濾,空間域?yàn)V波計(jì)算簡(jiǎn)單、適應(yīng)性強(qiáng)。本文選擇空間域?yàn)V波中的非
線性中值濾波,濾波模板大小為3x3,中值濾波本質(zhì)上是統(tǒng)計(jì)學(xué)排序,將目標(biāo)像素值替換為周圍鄰域內(nèi)各點(diǎn)像素值的中值。中值濾波對(duì)孤立點(diǎn)噪聲塊有很好的效果,并且在濾除噪聲的同時(shí)保護(hù)了道路邊緣信息。濾波效果如圖4。
圖4 中值濾波
灰度化后的圖像在像素?cái)?shù)值上分為256個(gè)等級(jí),難以區(qū)分車道線目標(biāo)圖像和背景圖像,因此需要采用二值化方法將圖像劃分。將車道線圖像像素劃分為白色像素,其他圖像像素劃分為黑色背景像素。常見二值化方法有平均值法、大津法、全局閾值法、自適應(yīng)閾值法、迭代閾值法、百分比閾值法等,本文采用大津法對(duì)車道圖像進(jìn)行二值化。大津法原理如下:
圖5 二值化
每個(gè)目標(biāo)都有自己的邊緣信息,邊緣信息是識(shí)別目標(biāo)的基礎(chǔ)處理輸入信息,需要對(duì)車道線進(jìn)行邊緣檢測(cè)提取該信息。常用邊緣檢測(cè)算子有一階Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子,二階Laplacian算子和非微分Canny算子。Canny算子定位精準(zhǔn),邊緣檢測(cè)較為完整,本文選用Canny算子檢測(cè)車道線,Canny邊緣檢測(cè)算法步驟如下:
(1)采用高斯濾波算子對(duì)圖像平滑濾波處理,濾除正態(tài)分布的噪音像素。高斯核數(shù)如下:
(2)采用一階偏導(dǎo)有限差分計(jì)算梯度幅值和方向,所用計(jì)算模板、計(jì)算公式如下:
幅值和梯度笛卡爾坐標(biāo)系下計(jì)算公式是:
(3)梯度幅值進(jìn)行非最大值抑制,采用一階偏導(dǎo)有限差分計(jì)算出的像素梯度是全局最大值,還需沿著像素梯度方向,尋找局部最大值,在局部最大值處不斷迭代向前尋找,直至到達(dá)邊界,其中不是極大值處像素?cái)?shù)值設(shè)為零。
(4)雙閾值法鏈接邊緣
選擇高低雙閾值,遍歷整幅圖像,當(dāng)像素?cái)?shù)值大于高閾值時(shí)認(rèn)為是強(qiáng)邊緣,標(biāo)記為車道邊緣,當(dāng)像素?cái)?shù)值低于低閾值時(shí)認(rèn)為不是邊緣,不標(biāo)記。當(dāng)像素?cái)?shù)值在高低閾值之間時(shí)為弱邊緣,在當(dāng)前像素周圍鄰域內(nèi)遍歷,若有像素?cái)?shù)值高于高閾值,則將該鄰域像素標(biāo)記為車道邊緣。遍歷完成連接車道邊緣形成閉合車道邊緣圖像。
霍夫變換是基于點(diǎn)線對(duì)偶性工作的,如圖所示,直角坐標(biāo)系中一條直線y=kx+b轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間直線方程b=-xk+y,考慮到斜率有無限大的可能,最終轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)空間曲線方程=+,設(shè)(0,180)按步長(zhǎng)為1遍歷圖像,對(duì)遍歷結(jié)果累加,使“投票機(jī)制”找出得票數(shù)高的像素點(diǎn),原理圖如圖6所示
圖6 霍夫變換原理圖
霍夫變換對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)都進(jìn)行計(jì)數(shù)和三角函數(shù)運(yùn)算,運(yùn)算量大,算法空間、時(shí)間度復(fù)雜,本文僅將部分圖像像素點(diǎn)帶入霍夫變換,提高算法實(shí)時(shí)性。首先將邊緣像素點(diǎn)存入點(diǎn)集,隨機(jī)提取點(diǎn)映射為極坐標(biāo)空間曲線,在點(diǎn)集中刪除相關(guān)點(diǎn),投票判斷,當(dāng)累加器超過閾值則提取線段并在點(diǎn)集中刪除所有相關(guān)點(diǎn),不斷循環(huán)運(yùn)行,直至點(diǎn)集為空。
根據(jù)先驗(yàn)知識(shí),車道線一般圖像中線對(duì)稱分布,在圖像中有一定長(zhǎng)度和偏轉(zhuǎn)角度,可以通過極徑極角約束讓霍夫變換僅在車道線最可能出現(xiàn)區(qū)域運(yùn)行,減小算法空間復(fù)雜度,提高運(yùn)行效率。本文中,左車道線角度范圍為[20,70],右車道線角度范圍為[100,160]。改進(jìn)霍夫變換效果如圖7。
圖7 改進(jìn)霍夫變換效果
本文針對(duì)高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)基礎(chǔ)的車道線識(shí)別部分,提出完整算法,包括感興趣區(qū)域劃分、灰度化、二值化、Canny邊緣檢測(cè)和改進(jìn)霍夫變換識(shí)別。相比較傳統(tǒng)霍夫變化,改進(jìn)后算法采用概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)投票和極徑極角約束區(qū)域,降低了算法時(shí)間復(fù)雜度,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法可行性。本文提出的完整車道線識(shí)別算法魯棒性好,為其他輔助駕駛功能奠定了基礎(chǔ)。
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Lane Recognition Algorithm Based on Improved Hough transform
Chen Yang, Shi Jing, Liu Conghao
( Cars and Traffic Engineering of Liaoning University of Technology College, Liaoning Jinzhou 121001 )
Aiming at the disadvantages of high time complexity and poor accuracy of Hough transform, a complete lane recognition algorithm based on improved Hough transform is proposed. The whole lane recognition algorithm based on improved Hough transform includes region of interest division, graying, binarization, Canny edge detection and improved Hough transform. The improved Hough transform firstly classifies the point sets of lane lines by using the principle of probability and statistics, and then judges the lane lines by voting according to the classification situation. Secondly, it selects the target lane lines with the constraints of polar radius and polar angle. The experimental results show that the improved algorithm achieves the expected improvement goal.
Lane recognition; Probability hough transform; Polar radius and pole angle constraint
10.16638/j.cnki.1671-7988.2021.06.013
U495
A
1671-7988(2021)06-42-03
U495
A
1671-7988(2021)06-42-03
陳楊,就讀于遼寧工業(yè)大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院。