全局图像特征分析与实时层次化消失点检测

被引：1

作者：

孙愿 ^{[1
,2
]}

卢鸿波 ^{[1
,2
]}

张志敏 ^{[1
]}

机构：

[1] 不详

[2] 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室

[3] 不详

[4] 中国科学院大学

[5] 不详

来源：

中国图象图形学报 | 2013年 / 07期

基金：

国家杰出青年科学基金;

关键词：

复杂道路场景; 道路分类; 全局图像特征; 消失点提取与验证;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为了使道路场景的消失点检测能够适应不同的道路条件,提出基于全局图像特征的层次化消失点检测方法。通过全局图像特征提取全局道路特征,将道路分为4类并粗粒度定位道路区域。根据分类选择提取道路标识或边缘特征进行尺度变换的线段检测或区域分割并投票消失点集,再选择使用逆透视仿射变换或色彩纹理信息验证获得有效消失点。通过图像预处理移除道路车辆及阴影干扰,进一步提高检测精度。实验证明道路特征分类有效,在光照阴影、色彩纹理及遮挡等条件各异的场景中,层次化消失点检测方法均获得实时鲁棒的检测结果,比现有在复杂场景平均误差较小的基于本征直线方向与色彩纹理的检测方法精度与效率分别提高37.5%和20%。

引用

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