基于梯度增強(qiáng)和逆透視驗(yàn)證的車(chē)道線檢測(cè)

王超，王歡，趙春霞，任明武

(南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇南京210094)

車(chē)道線檢測(cè)是先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的核心技術(shù)之一，是實(shí)現(xiàn)車(chē)輛輔助安全駕駛的重要前提。近年來(lái)，各大科研機(jī)構(gòu)不斷深入研究車(chē)道線檢測(cè)方法，并實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛在高速公路、城市道路等環(huán)境下的自動(dòng)巡航行駛，然而在一些車(chē)道線不清晰的路面上還存在較高的漏檢率。在中國(guó)，很多公路上的車(chē)道線存在著老化、污損、遮擋等情況，從而導(dǎo)致模糊、弱化等問(wèn)題，之間還夾雜著虛線的干擾，因而給基于機(jī)器視覺(jué)的車(chē)道線檢測(cè)帶來(lái)了挑戰(zhàn)，因而具有重要的研究意義。車(chē)道線檢測(cè)方法一般包括3個(gè)步驟:1)特征提取:常用的特征有顏色特征［1-4］，梯度特征［5-7］以及多種特征的融合［1］;2)模型擬合:如Spline 模型［8-9］、B 樣條［10-11］、Clothoid 模型［12-13］、Parabola模型［14］以及 Hyperbola 模型［15-16］等;3)車(chē)道線跟蹤［17-19］。在以上3個(gè)步驟中，特征提取是最重要的一步，也是解決弱線問(wèn)題的關(guān)鍵。很多學(xué)者基于車(chē)道線與道路的顏色通道差異性來(lái)進(jìn)行車(chē)道線檢測(cè)，如文獻(xiàn)［20］通過(guò)經(jīng)驗(yàn)性的設(shè)定R、G、B權(quán)重增大車(chē)道線與道路的亮度差異;文獻(xiàn)［1，4］中分別采用HSI與HSV顏色空間，增加飽和度圖像來(lái)補(bǔ)償亮度圖像的不足;文獻(xiàn)［21］利用直方圖均衡化增強(qiáng)車(chē)道線與道路區(qū)域的對(duì)比度。然而上述方法都是固定地選取亮度通道或?qū)α炼韧ǖ雷鲂拚y以適應(yīng)光照多變的室外環(huán)境，而文獻(xiàn)［9］采用了一種基于線性鑒別分析的圖像自適應(yīng)變換方法用于車(chē)道線的增強(qiáng)，通過(guò)提取車(chē)道線和道路樣本，結(jié)合線性鑒別分析可獲得RGB到灰度空間的最優(yōu)變換系數(shù)，從而有效實(shí)現(xiàn)車(chē)道線與道路的對(duì)比度增強(qiáng)，然而，該方法穩(wěn)定性較差，極大地依賴于樣本選取的好壞。

本文提出了一種基于梯度增強(qiáng)和逆透視驗(yàn)證的車(chē)道線檢測(cè)方法，以解決高速公路和城市道路上復(fù)雜條件下的弱線漏檢問(wèn)題。針對(duì)弱線特征不顯著問(wèn)題，在梯度增強(qiáng)變換基礎(chǔ)上，利用車(chē)道線的結(jié)構(gòu)特性提取車(chē)道線，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行車(chē)道線和道路樣本的選擇，基于模糊線性鑒別分析使得圖像在RGB空間到灰度空間變換后的車(chē)道線和道路像素間的灰度差異最大，有效突出了道路上的弱線，最后利用逆透視變換對(duì)候選車(chē)道線間的空間位置關(guān)系進(jìn)一步驗(yàn)證，以此找回漏檢的虛線。

1 基于結(jié)構(gòu)特征的車(chē)道線提取

車(chē)道線的顏色、亮度、邊緣，梯度等信息被廣泛的用來(lái)提取車(chē)道線。本節(jié)利用車(chē)道線結(jié)構(gòu)和對(duì)比度信息進(jìn)行車(chē)道線提取，出發(fā)點(diǎn)是:車(chē)道線是線型結(jié)構(gòu)，具有固定的線寬，經(jīng)過(guò)透視投影后，由近至遠(yuǎn)，車(chē)道線逐漸變細(xì)，且無(wú)論是黃線還是白線，亮度都比其兩側(cè)局部道路區(qū)域亮度大。

首先，將RGB彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，本文取R、G、B3個(gè)通道的等比例平均作為灰度圖像，即f=(R+G+B)/3。對(duì)灰度圖像的每一行使用如下的濾波算子計(jì)算每個(gè)點(diǎn)梯度，即計(jì)算每個(gè)像素與水平方向左右兩側(cè)與其相距d的像素點(diǎn)的灰度差值:

式中:f(x，y)、gl(x，y)和 gr(x，y)分別表示(x，y)處的灰度值、左側(cè)和右側(cè)灰度差值;(x±d，y)表示距離像素位置(x，y)左右距離為d的像素位置;d表示圖像某一行車(chē)道線最大寬度，是一個(gè)隨圖像行的不同而不同的常數(shù)，通過(guò)一個(gè)查找表記錄道路區(qū)域中每行車(chē)道線的可能最大寬度。實(shí)驗(yàn)中，等間隔手工獲得車(chē)道線的最大寬度，然后，其他圖像行上的車(chē)道線的最大寬度通過(guò)線性插值計(jì)算得到。

前面提到的車(chē)道線像素特點(diǎn)可總結(jié)如下:

1)gl(x，y)＞0 且 gr(x，y)＞0。

3)圖像的每行中，會(huì)連續(xù)出現(xiàn)若干個(gè)車(chē)道線像素，令圖像每一行中出現(xiàn)的連續(xù)車(chē)道線像素集合稱為一個(gè)線段，記作RL。

4)在圖像相鄰的行中，會(huì)連續(xù)出現(xiàn)垂直方向相連的多個(gè)RL。

特點(diǎn)1、2是車(chē)道線與道路的亮度和對(duì)比度關(guān)系，即車(chē)道線必須比周?chē)木植康缆废袼亓?，且亮度差異越大越可能是?chē)道線。特點(diǎn)3、4則反映的是車(chē)道線的結(jié)構(gòu)特性。利用這4個(gè)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了如下車(chē)道線提取方法:

1)生成一幅全0圖像R，利用式(1)、(2)對(duì)圖像進(jìn)行濾波，對(duì)于滿足特點(diǎn)1的像素，計(jì)算特點(diǎn)2中的，將賦予R中對(duì)應(yīng)的像素;

2)設(shè)定車(chē)道線與道路的最小灰度差異閾值T1，實(shí)驗(yàn)中T1取固定值10，即小于10認(rèn)為是噪聲，對(duì)R二值化，將＞T1的像素賦值為255。對(duì)區(qū)域利用基于鏈碼的區(qū)域輪廓跟蹤，保留滿足如下條件的區(qū)域即為車(chē)道線提取結(jié)果:

①區(qū)域面積大于10;②區(qū)域的高度大于5;③區(qū)域的實(shí)際面積與外接矩形面積小于0.7。

圖1給出了2幅在不同場(chǎng)景下利用基于結(jié)構(gòu)和對(duì)比度特征提取車(chē)道線的結(jié)果。結(jié)果表明，在光照條件不佳或者車(chē)道線較弱時(shí)，車(chē)道線的漏檢問(wèn)題較為明顯。

圖1 基于結(jié)構(gòu)和對(duì)比度特征的車(chē)道線提取Fig.1 Lane extraction based on structure and contrast

2 車(chē)道線增強(qiáng)

2.1 基于LDA的車(chē)道線增強(qiáng)

利用結(jié)構(gòu)和對(duì)比度特征進(jìn)行車(chē)道線提取是在R、G、B3個(gè)通道簡(jiǎn)單平均后得到的灰度圖像上處理的，但這一灰度圖像并沒(méi)有考慮到車(chē)道線與道路的可分性。文獻(xiàn)［9］為了突出車(chē)道線和路面的亮度差異，在RGB圖像到灰度圖像的轉(zhuǎn)換過(guò)程中采用:

找到使投影后車(chē)道線和道路兩類(lèi)樣本灰度差異最大的投影系數(shù)w，即使下式達(dá)到最大:

式中:pr和pl分別為道路和車(chē)道線在RGB空間中的值，而yr和yl分別為道路和車(chē)道線經(jīng)過(guò)式(4)轉(zhuǎn)換后的灰度值。

而使2類(lèi)樣本經(jīng)過(guò)線性投影后保證分離性最大問(wèn)題恰可以使用線性鑒別分析進(jìn)行求解，即計(jì)算道路和車(chē)道線每一類(lèi)的樣本均值mi與全體樣本均值，并計(jì)算出類(lèi)內(nèi)距離SB與類(lèi)間距離Sw:

式中:c是類(lèi)別個(gè)數(shù)，本文只研究道路和非路2類(lèi)，ni表示第i類(lèi)的樣本個(gè)數(shù)，xj表示樣本。最優(yōu)投影系數(shù)的計(jì)算使用的準(zhǔn)則是:同類(lèi)樣本的類(lèi)內(nèi)離散度盡可能小，類(lèi)間離散度盡可能大，即:

滿足式(8)的解析解w即為RGB空間到灰度空間的最優(yōu)轉(zhuǎn)換系數(shù)。

2.2 基于模糊LDA的車(chē)道線增強(qiáng)

實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，基于LDA梯度增強(qiáng)方法受樣本選擇好壞的影響很大，文獻(xiàn)［9］給出的樣本選擇方式是利用前幾幀車(chē)道線檢測(cè)結(jié)果獲得本幀的樣本，但幀間不確定性因素較多，如光圈調(diào)整、采集間斷，通訊延遲等均會(huì)導(dǎo)致幀間發(fā)生很大的變化，此外，沒(méi)有考慮到樣本中噪聲干擾問(wèn)題，取樣中難以保證樣本標(biāo)簽不發(fā)生顛倒，即車(chē)道線樣本取到了道路上，反之亦然，使最優(yōu)變換系數(shù)的計(jì)算得不到理想結(jié)果。本文在基于結(jié)構(gòu)和對(duì)比度特征進(jìn)行車(chē)道線提取的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了單幀樣本選取的方法，同一幀樣本選擇同一幀檢測(cè)，具體方法是，對(duì)每個(gè)區(qū)域，以區(qū)域內(nèi)的所有像素作為車(chē)道線樣本，在區(qū)域的每一行RL線段左右兩側(cè)間隔一定像素分別提取L/2個(gè)像素作為道路樣本(L是RL線段的長(zhǎng)度)，針對(duì)樣本噪聲干擾問(wèn)題，采用了模糊LDA方法［22］，通過(guò)給樣本增加隸屬度來(lái)抑制樣本中噪聲。模糊LDA方法的樣本隸屬度計(jì)算公式為

式中:k表示近鄰個(gè)數(shù)，即對(duì)每個(gè)樣本，從所有樣本中找出與自己歐式距離最小的k個(gè)最近鄰樣本;nij是第j個(gè)樣本的k個(gè)最近鄰樣本中屬于第i類(lèi)的樣本個(gè)數(shù)。通過(guò)給每個(gè)樣本賦予隸屬度后，按下式重新計(jì)算每類(lèi)樣本的平均值:

并使用代替式(6)、(7)中的mi，其他與 LDA 方法一樣。

模糊LDA可以降低樣本的噪聲，特別是在雙黃線附近，如果對(duì)其中一條黃線采用以上給出的樣本選取方式，則由于另一條黃線離得很近，會(huì)被誤取為道路樣本。如果直接使用LDA，變換的結(jié)果會(huì)受到嚴(yán)重影響，而如果使用模糊LDA，被誤認(rèn)為道路像素的黃線樣本屬于黃線的隸屬度大，屬于道路的隸屬度小，避免了這部分樣本對(duì)LDA變換的影響。

2.3 增強(qiáng)后的車(chē)道線再提取

上文利用提取出的可靠車(chē)道線附近提取車(chē)道線和道路像素樣本，并利用模糊LDA方法抑制所提取樣本中的噪聲干擾，保證了LDA投影變換的有效性。而在2.2節(jié)給出的車(chē)道線提取方法的有效性受車(chē)道線與道路對(duì)比度的制約，利用該方法在RGB 3個(gè)通道等權(quán)重平均得到的灰度圖像上進(jìn)行處理，只能得到比較明顯的部分車(chē)道線，本節(jié)利用這些部分車(chē)道線作為線索，利用改進(jìn)LDA梯度增強(qiáng)方法進(jìn)一步突出其他車(chē)道線部分，即弱線部分與道路的對(duì)比度，使得增強(qiáng)后弱線部分與道路的灰度差異也很大，再次利用2.2節(jié)給出的車(chē)道線提取方法，可以獲得更為完整的車(chē)道線提取結(jié)果。具體方法是:

對(duì)R、G、B3個(gè)通道等比例平均得到灰度圖像，利用結(jié)構(gòu)和對(duì)比度特征提取出候選車(chē)道線區(qū)域，以每個(gè)候選區(qū)域內(nèi)的像素作為車(chē)道線樣本，區(qū)域外的局部區(qū)域提取道路樣本，然后利用模糊LDA進(jìn)行最優(yōu)投影系數(shù)計(jì)算，并在周?chē)O(shè)定一個(gè)變換區(qū)域進(jìn)行梯度增強(qiáng)，的范圍由如下方式獲得:提取的每一行RL線段的中點(diǎn)位置，使用最小二乘法預(yù)測(cè)出一條直線，的左右邊界由該直線分別向左右各平移10個(gè)像素獲得，的上下邊界則與的高度hi有關(guān)，分別沿著預(yù)測(cè)直線向上下兩方向各擴(kuò)展hi/2個(gè)像素，并不超過(guò)興趣區(qū)域4個(gè)邊界。

將內(nèi)的所有像素從RGB空間變換到最優(yōu)投影空間，并在空間變換后的數(shù)據(jù)上再次使用基于結(jié)構(gòu)信息的車(chē)道線提取方法進(jìn)行處理，提取出可能的車(chē)道線區(qū)域。圖2展示了上述過(guò)程。統(tǒng)計(jì)圖2(g)給出了增強(qiáng)結(jié)果圖2(f)中車(chē)道線像素灰度值與原灰度圖像2(a)對(duì)應(yīng)像素灰度值的曲線比較。不難發(fā)現(xiàn)，通過(guò)梯度增強(qiáng)，道路與非路像素的灰度差異變大，使用基于結(jié)構(gòu)和對(duì)比度特征更易于將弱線提取出來(lái)。

圖2 梯度增強(qiáng)與增強(qiáng)后車(chē)道線檢測(cè)結(jié)果Fig.2 Results of gradient enhancement and lane marker detection after gradient enhancement

2.4 車(chē)道線描述

對(duì)于車(chē)道線的形狀描述，主要有直線和曲線模型2種，直線模型雖然簡(jiǎn)單，不利于描述曲率很大的曲線，但考慮到直線模型抗噪聲能力很強(qiáng)，為此，本文使用了直線模型對(duì)車(chē)道線線形狀進(jìn)行描述，對(duì)增強(qiáng)后提取出的車(chē)道線使用Hough變換進(jìn)行直線檢測(cè)。Hough變換描述了圖像空間中線和參數(shù)空間之間的線與點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系，通常使用極坐標(biāo)表示直線方程:

圖3 車(chē)道線檢測(cè)結(jié)果Fig.3 Lane markers detection results

通過(guò)每個(gè)車(chē)道線像素圖像坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的參數(shù)空間中參數(shù)點(diǎn)的計(jì)數(shù)器進(jìn)行累加，所有點(diǎn)累加完后，求出局部最大值，并對(duì)局部最大值做如下約束，累加值必須大于閾值T2(本文取T2為2倍的道路區(qū)域高度)，對(duì)應(yīng)的參數(shù) θ方向必須在［0，80］和［95，175］之間。滿足條件的所有局部最大值就對(duì)應(yīng)一條可能的車(chē)道線。圖3給出了使用Hough變換得到的車(chē)道線結(jié)果。

3 基于逆透視變換的車(chē)道線確認(rèn)

車(chē)道線梯度增強(qiáng)保證了弱線的可靠提取，但對(duì)于其中的虛線，由于2條線段之間間隔比較遠(yuǎn)，即使車(chē)道線像素全部被準(zhǔn)確的提取出了，Hough變換時(shí)累積器的局部最大值也有可能很小，達(dá)不到給定閾值，容易造成漏檢，為此，本節(jié)提出了一種基于逆透視變換(IPM)的車(chē)道線確認(rèn)方法，既可以有效找回虛線，又可以排除虛假的車(chē)道線。

IPM是一幅消除攝像機(jī)成像導(dǎo)致的透視投影的場(chǎng)景俯視圖，它借助于攝像機(jī)標(biāo)定中的本質(zhì)矩陣進(jìn)行變換。IPM圖的特點(diǎn)是，每個(gè)像素都有空間尺寸，都對(duì)應(yīng)于三維空間中的特定區(qū)域，從而利用車(chē)道線在三維空間上的相互距離約束來(lái)實(shí)現(xiàn)漏檢的找回。圖像坐標(biāo)［U，V］到實(shí)際世界坐標(biāo)系［X，Y，Z］間的變換關(guān)系如下所示:

式中:K為3×3的攝像機(jī)內(nèi)參矩陣，R、T為攝像機(jī)外參，其中R表示3×3的旋轉(zhuǎn)矩陣，T為3×1的平移向量，S為一個(gè)系數(shù)常量。假設(shè)地面為Z=0路面，則K·［R|T］就可以由3×4列簡(jiǎn)化為3×3列的矩陣，令H=K·［R|T］，則有:

通過(guò)對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，可以得到攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)K、R、T，代入式(12)則可得到轉(zhuǎn)換矩陣H，從而得到圖像平面中的點(diǎn)到路面中點(diǎn)的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，并轉(zhuǎn)換原圖像為IPM圖。本節(jié)方法的優(yōu)勢(shì)在于并不需要計(jì)算IPM圖，而只針對(duì)k條候選車(chē)道線進(jìn)行變換，從而大大縮短了矩陣變換的計(jì)算時(shí)間。通過(guò)在每條車(chē)道線上取2個(gè)圖像坐標(biāo)點(diǎn)，投影到IPM圖的坐標(biāo)上，在這些直線中選取置信度最大的k/2條直線，并判斷它與其他候選直線的距離關(guān)系，如果2線間距滿足路寬約束(中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)道路一個(gè)車(chē)道寬約為d=3.75 m)，即2條直線的距離D1恰好是路寬長(zhǎng)度d的倍數(shù)，則該直線的配對(duì)指數(shù)加1。在計(jì)算完所有直線的配置指數(shù)后，保留擁有最大配對(duì)指數(shù)的直線組，并確認(rèn)為車(chē)道線。

對(duì)已確認(rèn)的車(chē)道線，再分析它們之間的距離關(guān)系，如果2條車(chē)道線之間的距離D相對(duì)于路寬d有，則表示介于這2條車(chē)道線之間存在著r－1條車(chē)道線。如果處于中間的車(chē)道線不夠r－1條，則判定存在漏檢的虛線，到置信度排在后k/2的集合中尋找能夠匹配上的車(chē)道線，并將該車(chē)道線召回。

如圖4所示，4(b)為IPM圖，以原圖的逆透視結(jié)果來(lái)顯示方便說(shuō)明，其中2條已確認(rèn)直線La、Lb之間距離為D=7.3 m(IPM中圖像每一像素表示0.05 m實(shí)際長(zhǎng)度，兩線間距145像素)，則D≈2d，判斷中間存在一條虛線，從而在候選車(chē)道線中找回，并在4(c)圖中表示，其中高亮線段表示找回的車(chē)道線。

圖4 基于IPM的弱點(diǎn)召回Fig.4 Weak lane finding back based on IPM image

4 實(shí)驗(yàn)過(guò)程及分析

實(shí)驗(yàn)測(cè)試序列是通過(guò)無(wú)人車(chē)平臺(tái)采集的，采集的攝像機(jī)安裝于車(chē)頂前部正中央，采集RGB彩色圖像，分辨率為352×288，幀率為25幀/s，鏡頭焦距為4 mm。

為了定量分析算法性能，從車(chē)載攝像機(jī)采集的27個(gè)典型序列中選出500幅典型場(chǎng)景圖像作為實(shí)驗(yàn)測(cè)試圖像，其中包含各種不同環(huán)境條件，有城市道路、鄉(xiāng)村道路、高速、林蔭道等不同路況，其中大部分包含虛線或者不夠清晰的車(chē)道線，還有晴天(強(qiáng)陰影)、陰天等不同天氣條件下的圖像。

對(duì)500幅道路圖像都手工標(biāo)記出圖像中所有車(chē)道線，并與本文算法及相關(guān)比較算法在這500幅圖像上的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行比對(duì)。比對(duì)的方法是:以圖像行為單位，統(tǒng)計(jì)每一行中算法檢測(cè)的車(chē)道線上的點(diǎn)與標(biāo)記的車(chē)道線上的點(diǎn)在圖像列方向上的誤差，以列方向的平均誤差進(jìn)行線的匹配，如果2條線平均誤差小于15個(gè)像素則認(rèn)為匹配上，以此判據(jù)分別統(tǒng)計(jì)出虛檢(FP)、漏檢(FN)和正確檢測(cè)(TP)的車(chē)道線條數(shù)、通過(guò)計(jì)算準(zhǔn)確率(P)、查全率(R)和F量測(cè)(F)3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)判:

式中:準(zhǔn)確率P評(píng)價(jià)算法的虛檢率，查全率R評(píng)價(jià)算法的漏檢率，F(xiàn)量測(cè)反映算法的綜合性能。

表1中給出本文算法與文獻(xiàn)［9］算法的性能對(duì)比結(jié)果。表明本文方法比文獻(xiàn)［9］提高了6.3%，梯度增強(qiáng)和逆透視驗(yàn)證進(jìn)一步提高了本文方法的性能。圖5給出了本文算法部分檢測(cè)結(jié)果圖像。

表1 車(chē)道線檢測(cè)算法性能對(duì)照Table 1 Comparison of lane detection methods

圖5 不同場(chǎng)景下本文算法對(duì)車(chē)道線檢測(cè)的結(jié)果Fig.5 Lane detection experiments in different scenes

5 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)車(chē)道線檢測(cè)中弱線問(wèn)題進(jìn)行了研究，提出了采用梯度增強(qiáng)來(lái)實(shí)現(xiàn)弱線提取，同時(shí)利用逆透視驗(yàn)證來(lái)進(jìn)行弱虛線的找回，從而顯著提高了車(chē)道線檢測(cè)的可靠性，并適應(yīng)于不同的光照環(huán)境，在弱線環(huán)境中達(dá)到了88%以上的準(zhǔn)確性，為車(chē)輛安全輔助駕駛提供了必要的保障。

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