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1、第27卷第6期增刊仪器仪表学报Vol.27No.62006年6月ChineseJournalofScientificInstrumentJune.2006一种基于视频图像的道路检测方法侯德鑫曹丽(清华大学自动化系北京100084)摘要实现车辆自动导航必须先进行道路检测,即获取道路相对于车辆的位置、形状等几何信息。本文算法首先预测图像中道路所在区域,使得需处理的数据量大大减少;然后使用Canny算子检测道路边缘,但对Canny算法进行了一些修改,以提高算法速度;最后使用Hough变换估计出道路直线的参
2、数。对于初始化问题,则通过结合各种先验知识来解决。使用在北京街道上随车拍摄的交通视频做实验,结果表明该算法能在大多数情况下实时、准确地跟踪检测车道。关键词道路检测边缘检测Canny算子Hough变换ApproachforroaddetectionbasedonvideoimageHouDexinCaoLi(DepartmentofAutomation,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)AbstractIt’snecessaryforautomaticveh
3、iclenavigationtodetecttheroadfirst,i.e.togetthegeometricinformationoftheroad.Inourapproach,thelocationoftheroadisestimatedfirst,whichcanreducetheamountofdatadramatically.ThentheedgeoftheroadisdetectedbyusingmodifiedCannydetectorinordertoimprovetheeffic
4、iency.AtlasttheparametersoftheroadmodelareidentifiedbytheHoughtransform.Initializationisimplementedwiththehelpofpriorknowledge.Videoimagesobtainedbyanin2vehiclecameraareutilizedtotheexperimentalroaddetection.Theresultsshowthefeasibilityoftheapproachwit
5、happlicationstoreal2timeandprecisedetectionofmoststructuredroads.Keywordsroaddetectionedgedetectioncannyalgorithmhoughtransform采取了多种手段。首先,使用基于预测的流程,根据上1引言一帧检测结果预测当前帧中道路的可能位置,从而大大提高检测速度和准确性;其次,通过修改Canny算道路检测问题从70年代就开始被关注,迄今已研法来配合Hough变换,减小计算量和提高适应性。另究出各
6、种各样的算法。这些算法主要分为基于特征和外,对于程序启动时的初始化问题,文中使用了一种基基于模型两类。基于特征的方法主要通过提取和定位于先验知识的初始化方法。道路的某些特征来检测道路,这些特征可以是道路的[1]2算法描述颜色、纹理、道路边缘的方向和长度、车道边缘的频域特征等。基于模型的方法则是先建立道路的参数模型,然后通过图像分析确定模型参数,从而得到关于道图像上的道路检测可分为初始化检测和基于预测路的全部信息。这类方法主要在于模型的不同,比如的检测两部分。前者用于程序启动时的初始化,后者使用直线模
7、型、B2Snake曲线模型[2]、统计模型等。另用于一般的检测过程。处理流程可用图1来描述,图外,也有人针对提高处理速度,进行了一些并行算法方中虚线表示初始化的处理过程。面的研究。2.1基于预测的道路检测本文综合了基于特征和基于模型的思想,利用道如图1所示,基于预测的道路检测主要分为预测路的边缘特征,使用简单的直线道路模型,提出了一种当前道路所在区域、Canny边缘检测、Hough变换估计适用于结构化道路的算法。为了提高检测速度,本文参数三个步骤。第6期增刊一种基于视频图像的道路检测方法325索,减
8、少计算量。边缘检测的二值化过程是使用一个全局阈值直接进行二值化。由于步骤2.1.1使处理区域变得很小,使用一个全局阈值是可行的。处理结果如图3所示。图1道路检测流程图2.1.1预测当前道路所在区域预测是基于标定结果以及上一帧的检测结果进行的。首先,为减小待处理的图像区域,把地平线以外的区域和摄像机视野中的车窗等无用信息去掉,参考图2。由于摄像机固定在车身上,在道路平图3Canny边缘检测结果整的假设下,图像中的地平线和车窗位置都基本不2.1.3Hough变换估计参数变
