一种基于SIFT–COF特征光流的道路检测方法

摘要

本发明公开了一种基于SIFT–COF特征光流的道路检测方法，首先采集道路上的帧图像信息，并区分出道路区域和非道路区域；将非道路区域确定为ROI，然后对ROI中的特征进行提取，特征提取是以SIFT特征与Harris角点特征的结合的层次化结构；并通过帧间的特征匹配形成特征光流，根据特征光流的计算判断该特征位置；最后确定可通行区域和非可通行区域。本发明建立了SIFT特征与Harris角点特征的层次化结构，该方法实现了SIFT特征与Harris角点特征的优势互补，利用SIFT特征的尺度不变特性和Harris角点特征的均匀分布特性，不同类型的非结构化道路的光流检测对比试验显示了本方法的有效性。

主权项

一种基于SIFT–COF特征光流的道路检测方法，其特征在于包括以下步骤：1）利用传感器采集车辆前方道路上的帧图像信息，并区分出帧图像中的道路区域和非道路区域；2）将混杂于道路区域中的非道路区域确定为感兴趣区域ROI；3）然后对ROI中的特征进行提取，并通过帧间的特征匹配形成特征光流，根据特征光流的计算判断该特征是位于道路的平面上还是位于道路平面之外；4）根据车辆在上一时刻的运动判断该特征是否为静止特征，静止而且位于道路平面上的特征所在区域将被视为可通行区域，否则将被视为非可通行区域；根据权利要求1所述的基于SIFT–COF特征光流的道路检测方法，其特征在于步骤3）中特征提取过程为：对于帧图像中任意一点的SIFT特征，以该点的正方向为基准建立直角坐标系X4’O4’Y4’，计算出图像中所有的Harris角点在坐标系中的位置；这样，图像中的每一个SIFT特征点与一个坐标系相对应，同时每一个Harris角点特征都换算成在不同坐标系里面的坐标，通过这种方式建立了特征的分层结构。