[发明专利]自动驾驶中基于前向摄像头的道路标线提取系统

摘要

本发明提供了自动驾驶中基于前向摄像头的道路标线提取系统，包括道路图像采集模块、道路图像处理模块和道路标线识别模块，所述道路图像采集模块用于获取车辆前方道路实时图像；所述道路图像处理模块用于对采集得到的车辆前方道路实时图像进行高分辨率处理，得到高分辨率道路图像；所述道路标线识别模块用于对高分辨率道路图像中的道路标线进行识别，并对识别后道路标线作加强处理。本发明采用前向摄像头的道路标线提取方式来对车辆行驶状态进行识别，能够准确判断车辆在道路中的行驶状态，辅助驾驶员安全驾驶，增强车辆行驶安全性能，保护驾驶员人身财产安全。

主权项

1.自动驾驶中基于前向摄像头的道路标线提取系统，其特征是，包括道路图像采集模块、道路图像处理模块、道路标线识别模块，所述道路图像采集模块用于获取车辆前方实时图像；所述道路图像处理模块用于对采集得到的车辆前方实时图像进行高分辨率处理，得到高分辨率道路图像；所述道路标线识别模块用于对高分辨率道路图像中的道路标线进行识别，并对识别后的道路标线作加强处理；所述的自动驾驶中基于前向摄像头的道路标线提取系统，其特征是，还包括显示与报警模块，该显示与报警模块在车辆行驶在道路标线识别结果为车道中时，通过显示屏显示车辆正常行驶，在车辆行驶在道路标线识别结果为非车道中时通过显示屏显示车辆偏离车道及其偏离方向并且发出报警；所述道路标线识别模块对道路处理图像模块处理后的高分辨率道路图像中的道路标线进行识别，并对识别后的道路标线进行加强处理；所述道路图像处理模块包括依次连接的道路图像预处理单元、道路图像后处理单元、道路图像合成单元；所述道路图像预处理单元用于对车辆前方实时图像进行分量处理，得到车辆前方实时图像的低分辨率平滑分量和纹理分量；所述道路图像后处理单元用于对低分辨率平滑分量进行基于平稳小波变换处理，得到高分辨率的平滑分量，对低分辨率的纹理分量进行非下采样轮廓波变换处理，得到高分辨率的纹理分量；所述道路图像合成单元用于对高分辨率平滑分量和高分辨率纹理分量进行叠加合成；所述对车辆前方实时图像进行分量处理，即对车辆前方实时图像通过形态分量分析方法进行处理，将道路图像中的不同形态进行分离，选取对应的低分辨率平滑分量和低分辨率纹理分量；所述车辆前方实时图像分离后得到的低分辨率平滑分量进行基于平稳小波变换处理，对低分辨率纹理分量进行非下采样轮廓波变换处理，包括：(1)基于平稳小波变换，对低分辨率平滑分量进行高分辨率处理，即将低分辨率平滑分量分解为与车辆前方道路实时图像尺寸相同大小的低通、水平方向、垂直方向和对角方向四个子带，直接用低分辨率平滑分量代替低通子带，再对平滑分量、水平方向、垂直方向和对角方向四个子带进行2n倍插值，最后，对插值后的四个子带进行基于平稳小波变换的逆变换重构得到高分辨率平滑分量；(2)对低分辨率纹理分量进行2n倍的Bicubic插值后得到初始高分辨率纹理分量然后进行非下采样轮廓波变换，分解得到一个初始高分辨率纹理分量的低通子带，对应的低通子带系数为和x个不同尺度且每个尺度包含2^x个不同方向的带通方向子带，对应的第x个尺度第y个方向的带通方向子带系数为计算当前尺度下所有带通方向子带中系数的权重值和最大值式中，w_y为权重因子，为第x个尺度第y个方向的带通方向子带系数；对全部带通方向子带中每个像素依据行和列将其分类为强边缘或弱边缘，定义强弱边缘分类判定准则为：其中ε为设定的分类控制参数，β为当前尺度x下噪声的标准差；(3)对全部带通方向子带中强边缘的每个像素的系数进行增强处理，定义增强处理函数为：对包含模糊和变形的弱边缘每个像素的系数进行减弱处理，定义减弱处理函数为：式中，为像素对应的NSCT变换系数，为处理后NSCT变换系数，ε为设定的分类控制参数，β为当前尺度x下噪声的标准差；最终，得到处理后纹理分量的全部带通方向子带系数及低通子带系数后，通过NSCT逆变换重构得到高分辨率的纹理分量。