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基于逆透视变换的乡村道路图像分割算法

发布时间：2023-04-08 03:53:56 来源：文档文库

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第１６卷第２期　２０１４年２月　军事交通学院学报　Ｖ０１．１６　Ｎｏ．２　Ｊｏｕｒｎａ／ｏｆ　Ｍｉｌｉｔａｒｙ　Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｆｅｂｒｕａｒｙ　２０１４　●基础科学与技术Ｂａｓｉｃ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　基于逆透视变换的乡村道路图像分割算法　张鹏　，徐友春。，李华　（１．军事交通学院研究生管理大队，天津３００１６１；２．军事交通学院军用车辆系，天津３００１６１）　摘　要：针对非结构化道路所处自然环境复杂、传统检测算法受各种因素干扰较大的问题，提出一　种将逆透视变换和图像自适应阈值选择相结合的分割算法，对道路图像进行分割。详细介绍了算　法流程及其原理，并实现了目标区域的有效提取，结果证明此算法正确、有效。　关键词：逆透视变换；自适应阈值；形态学处理　中图分类号：ＴＰ７５　文献标志码：Ａ　文章编号：１６７４—２１９２（２０１４）０２—００９１—０５　Ｒｕｒａｌ　Ｒｏａｄｓ　Ｉｍａｇｅ　Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｉｎｖｅｒｓｅ　Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｚｈａｎｇ　Ｐｅｎｇ　，Ｘｕ　Ｙｏｕｃｈｕｎ　，Ｌｉ　Ｈｕａ　（１．Ｐｏｓｔｇｒａｄｕａｔｅ　Ｔｒａｉｎｉｎｇ　Ｂｒｉｇａｄｅ，Ｍｉｌｉｔａｒｙ　Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ　３００１　６１，Ｃｈｉｎａ；　２．Ｍｉｌｉｔａｒｙ　Ｖｅｈｉｃｌｅｓ　Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ，Ｍｉｌｉｔａｒｙ　Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ　３００１６１，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇ　ａｔ　ｔｈｅ　ｆａｃｔ　ｔｈａｔ　ｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ　ｒｏａｄｓ　ｗｅｒｅ　ｓｉｔｕａｔｅｄ　ｃｏｍｐｌｅｘ　ｎａｔｕｒａｌ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｗａｓ　ａｆｆｅｃｔｅｄ　ｂｙ　ｖａｒｉｏｕｓ　ｆａｃｔｏｒｓ　ｌａｒｇｅｌｙ，ａｎ　ｉｎｖｅｒｓｅ　ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｉｍａｇｅ　ａｄａｐｔｉｖｅ　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ　ｓｅｌｅｃ．　ｔｉｏｎ　ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ　ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　ｒｏａｄ　ｉｍａｇｅ　ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ｗａｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｃ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ　ｗｅｒｅ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｅ　ｔａｒｇｅｔ　ａｒｅａ　ｗａｓ　ａｌｓｏ　ｅｘｔｒａｃｔｅｄ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ．Ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｉｓ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｓ　ｃｏｒｒｅｃｔ　ａｎｄ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ．　Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｎｖｅｒｓｅ　ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ａｄａｐｔｉｖｅ　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ；ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　近年来，环境感知技术已成为智能车研究热　点，而乡村道路识别是环境感知技术中的一个重　较高，地表粗糙而又崎岖不平，对车辆的通过性构　成了潜在的威胁。要使车辆在乡村道路下实现无　人驾驶，就需要对乡村道路进行有效识别。针对　复杂环境下的乡村道路特征，本文提出一种将逆　要组成部分。智能车行驶在路况极为恶劣的乡间　道路或无路的野外环境下，由于乡村道路复杂度　收稿日期：２０１３—０５—０８；修回日期：２０１３—０６—１６．　基金项目：国家自然科学基金重大研究计划重点资助项目（９１１２０３０６）　作者简介：张鹏（１９８９一），男，硕士研究生；　徐友春（１９７２一），男，博士，教授，硕士研究生导师．　

张鹏等：基于逆透视变换的乡村道路图像分割算法　９５　４．１．３　开运算　开运算是４被Ｂ腐蚀后，再被Ｂ膨胀的结果，　表示为ＡｏＢ，其定义为　ＡｏＢ＝（ＡＯＢ）０Ｂ　开运算通常用来消除小对象物、在纤细点处　分离物体、平滑较大物体的边界，同时并不明显改　变其体积。　４．１．４　闭运算　闭运算是开运算的对偶运算，定义为先做膨　胀然后再做腐蚀。日对Ａ做闭运算表示　・日，其　定义为　・Ｂ＝［Ａ０（一Ｂ）］＠（一Ｂ）　闭运算常用来填充目标内细／Ｊ，ＴＬ洞、连接断　开的邻近目标、平滑其边界，同时并不明显改变其　面积。　４．２　目标区域的获取　由于图像分割结果中经常包含干扰，从阈值　分割后图像效果（如图１１所示）可以看出，颜色的　突变及边缘的模糊而造成识别出的道路区域中存　在“ＴＬＮ”，此时的道路图像仍然需要作进一步的　处理。　图１１　阈值分割后图像效果　针对以上情况，通常需要调整分割后区域的　形状以获取想要的结果，形态学图像处理中，膨胀　操作使图像扩大而腐蚀操作使图像缩小。由先腐　蚀再膨胀的开操作可以使图像的轮廓变得光滑，　断开狭窄的间断和消除细的突出物；而闭操作同　样使轮廓线更为光滑，但与开操作相反的是，它通　常消弥狭窄的间断和长细的鸿沟，消除小的孔洞，　并填补轮廓线中的断裂。所以本文使用闭操作进　行图像形态学处理，处理结果如图１２所示，最后　矩形框部分就是目标区域。　图１２　图像闭操作后效果　５　结　论　（１）通过灰度转换、中值滤波等图像预处理　技术，可以排除阴影、光照等外界因素的干扰，加　快处理速度，提高识别的准确率，并且逆透视变换　可以排除天空等不感兴趣区域的干扰，突出道路　及道路两侧等目标区域。　（２）利用自适应阈值分割法对图像进行目标　区域和背景的分割后，通过区域筛选和形态学修　正，成功提取出了目标区域，效果良好。证明基于　逆透视变换的道路图像分割算法，能够实现对非　结构化道路图像的快速分割。　参考文献：　鞠晖．基于独立成分分析的非结构化道路的特征提取和分　割［Ｄ］．南京：南京理工大学，２００７．　韩思奇，王蕾．图像分割的阈值法综述［Ｊ］．系统工程与电子　技术，２００２，２４（６）：９１—９４．　Ｍａｓｓｉｍｏ　Ｂｅ￣ｏｚｚｉ，Ａｌｂｅ￣ｏ　Ｂｒｏｇｇｉ．ＧＯＬＤ：Ａ　ｐａｒａｌｌｅｌ　ｒｅａｌ—　ｔｉｍｅ　ｓｔｅｒｅｏ　ｖｉｓｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ｏｂｓｔａｃｌｅ　ａｎｄ　ｌａｎｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　［Ｊ］．ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　ｈｎａｇｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，１９９８，７（１）：６２　

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