基于自适应边缘配准的非结构化道路检测方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应边缘配准的非结构化道路检测方法，为Otsu边缘与加权Canny边缘的配准方法；具体包括：加权Canny边缘检测、Otsu的阈值优化和Canny边缘的权值重估。与现有技术相比，本发明的基于自适应边缘配准的非结构化道路检测方法的突出优点包括：本发明以Otsu边缘与加权Canny边缘的配准为核心，提高道路区域分割和边界跟踪的精度，不同场景下的非结构化道路识别实验表明，该检测方法能够有效克服道路缺损、光影、照度变化等不利因素的影响，具有很好的实用性，能够产生很好的经济效益和社会效益。

主权项

1.一种基于自适应边缘配准的非结构化道路检测方法，其特征在于：为Otsu边缘与加权Canny边缘的配准方法；具体包括：（1）加权Canny边缘检测在双阈值检测阶段，记录识别为边缘像素的梯度幅值，用折线段的长度、角度、距离和平均幅值强度来联合表征非结构化道路的不规则边界；在双阈值检测阶段，将彼此连通的边缘点进行统一编号，并在编号完成后利用最小二乘法进行直线拟合，求出具有相同编号的边缘点集的轴线；利用式（1）对边缘点集中的任一点i赋权值，其中S为边缘点集的总点数；为线段上像素的个数，L_th为最短线段长度阈值，为比例因子，取值范围为0~1，用于调节对权值的影响程度；（1）（2）Otsu的阈值优化对图像中的所有Canny边缘点计算加权灰度直方图，其中为灰度为i的边缘点的个数，为像素的权值；在Otsu阈值T_best附近进行搜索，选取加权灰度直方图中距离T_best最近的极大值点作为Otsu算法的新阈值；极大值点的判定准则为，其中为最近的极大值点到T_best的距离；（3）Canny边缘的权值重估采用公式（2）对Canny边缘的权值重估；（2）式中为加权Canny边缘图像，在处取0时为非边缘像素，取值大于或等于1时为边缘像素；为优化后的Otsu图像，取1时为道路区域，取0或-1时为非道路区域；式（2）对以Canny边缘为中心的2r*2r的矩阵对角线上的对应点进行判断，当对角线上出现异于相邻像素点的取值时，该边缘点Canny边缘将得以保留，其中为异或操作符号。