一種改進(jìn)的空間濾波除噪算法在道路識(shí)別中的運(yùn)用

陳俞瑋 應(yīng)駿 王沛

摘要： 提出了一種在道路邊緣像素連續(xù)的前提下，運(yùn)用空間濾波方法除去道路圖像中央的噪聲的新算法，從而使得機(jī)器人在直線道路情況下能夠清晰地識(shí)別出路和非路的部分.通過實(shí)驗(yàn)比較，結(jié)果表明該算法能夠得到較好的除噪和道路擬合效果.

關(guān)鍵詞：

空間濾波； 噪聲去除； 道路識(shí)別

中圖分類號(hào)： TN 919.8文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)： 10005137（2018）02025805

Application of an improved spatial filtering denoising

algorithm in road recognition

Chen Yuwei， Ying Jun*， Wang Pei

（The College of Information，Mechanical and Electrical Engineering，Shanghai Normal University，Shanghai 200234，China）

Abstract：

A new algorithm based on the idea of spatial filtering is proposed to remove the central noise of the road images under the premise of continuous pixels on the road edge，so that the robots can clearly identify the way out and the nonway part in the case of straight road.The experimental results show that the algorithm has better denoising and road fitting effect.

Key words：

spatial filtering； noise elimination； road recognition

收稿日期： 20171025

作者簡(jiǎn)介： 陳俞瑋（1994-），女，碩士研究生，主要從事數(shù)字圖像處理方面的研究.Email：chen_yuwei@163.com

導(dǎo)師簡(jiǎn)介： 應(yīng)駿（1973-），男，博士，碩士生導(dǎo)師，主要從事嵌入式、視頻信號(hào)的壓縮與處理方面的研究.Email：junying@shmiic.com

*通信作者

引用格式： 陳俞瑋，應(yīng)駿，王沛.一種改進(jìn)的空間濾波除噪算法在道路識(shí)別中的運(yùn)用 [J].上海師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2018，47（2）：258-262.

Citation format： Chen Y W，Ying J，Wang P.Application of an improved spatial filtering denoising algorithm in road recognition [J].Journal of Shanghai Normal University （Natural Sciences），2018，47（2）：258-262.

隨著無(wú)人駕駛研究的深入，機(jī)器視覺下道路邊界識(shí)別的精確性要求越來(lái)越高[1]，對(duì)于圖像噪聲的處理顯得尤為重要.但是，由于種種條件限制及隨機(jī)干擾，成像系統(tǒng)獲取的原始圖像經(jīng)過預(yù)處理分割后，很難去除所有的噪聲，噪聲的存在會(huì)惡化圖像的質(zhì)量，甚至淹沒需要檢測(cè)的特征，增加道路邊界的分析難度，降低道路識(shí)別的準(zhǔn)確性.

文獻(xiàn)[2]依據(jù)道路邊界的先驗(yàn)知識(shí)與預(yù)測(cè)知識(shí)進(jìn)行道路邊界的識(shí)別，文獻(xiàn)[3]依據(jù)自然邊界不易受到污染的現(xiàn)象提出了道路邊緣檢測(cè)的方法，文獻(xiàn)[4]首先建立了直線邊界模型，再利用道路邊界的領(lǐng)域特征從圖像中識(shí)別出道路邊界，文獻(xiàn)[5]引入蟻群算法，利用信息素的正反饋?zhàn)饔茫_定邊界參數(shù)及模型參數(shù)，進(jìn)行邊緣識(shí)別，文獻(xiàn)[6]依據(jù)證據(jù)理論，利用局部區(qū)域提取方向、道路邊界梯度與灰度3個(gè)特征進(jìn)行道路邊界識(shí)別，提升算法對(duì)于光照的適應(yīng)性.

上述文獻(xiàn)采用的識(shí)別算法較繁瑣，對(duì)單幅圖像中道路邊緣識(shí)別準(zhǔn)確率較高，但對(duì)算法的實(shí)時(shí)性較低.針對(duì)機(jī)器人采集并預(yù)處理后的圖像，本文作者提出了一種改進(jìn)的空間濾波除噪算法，并結(jié)合一種新的道路邊界擬合方法，簡(jiǎn)化了算法的過程并提高了算法實(shí)時(shí)性.

1算法的設(shè)計(jì)

1.1空間濾波的傳統(tǒng)算法

空間濾波是由對(duì)一個(gè)鄰域內(nèi)的圖像執(zhí)行的預(yù)定義操作組成.在圖像空間中借助空間濾波器對(duì)圖像進(jìn)行鄰域操作，根據(jù)模板對(duì)輸入像素相應(yīng)鄰域內(nèi)的像素值計(jì)算得到輸出像素的取值[7].

1.2改進(jìn)空間濾波算法的設(shè)計(jì)

降低噪聲的濾波器大多使用平滑濾波器，其主要用于模糊處理和降低噪聲方面，可以在目標(biāo)提取之前去除圖像中的一些噪聲和瑣碎細(xì)節(jié).

對(duì)圖像預(yù)處理并二值化后，基于計(jì)算道路邊緣連續(xù)的情況下，確保濾除噪聲時(shí)不會(huì)對(duì)于道路邊緣造成影響.假設(shè)原始圖像的道路邊緣部分像素Z1，以濾波器系數(shù)W1進(jìn)行平移，通過依次計(jì)算由濾波器覆蓋下相應(yīng)圖像的響應(yīng)特性R1，通過比較得出R1最小值

R1，min=min{R1|R1=ZT1W1}，

（1）

然后判斷道路中央噪聲部分.由于噪聲是比較分散，面積比較小，因此判斷響應(yīng)特性小于R1，min的像素部分為噪聲，其像素值置為0.

接著，為了提高精度，對(duì)于第一次未清除掉的噪聲進(jìn)行二次模板卷積，劃分感興趣區(qū)域（ROI），并對(duì)該區(qū)域進(jìn)行二次濾波.

1.3基于改進(jìn)濾波算法下的道路直線擬合新算法

本文作者提出一種新的對(duì)圖像中像素采用按列掃描點(diǎn)集的直線擬合算法，圖像以y方向，自下而上依次掃描每一列最下面非0像素點(diǎn)，從而形成代表道路的點(diǎn)集 （x，y），（xk，yk）為該點(diǎn)集中k點(diǎn)的坐標(biāo).為了提高直線擬合的精確度，首先采用最小二乘法做出直線，將直線與點(diǎn)之間進(jìn)行距離判斷.假設(shè)偏離程度與出現(xiàn)概率呈現(xiàn)正態(tài)分布，其模型如圖1所示，當(dāng)?shù)缆伏c(diǎn)集出現(xiàn)概率趨向于0時(shí)，認(rèn)為其為偏離較大的像素點(diǎn)，去掉該點(diǎn)集，像素值f（xk，yk）置為0，再次對(duì)非0像素點(diǎn)進(jìn)行最小二乘法直線回歸.

2實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1圖像預(yù)處理

首先，將turtlebot2機(jī)器人安裝攝像機(jī)作為圖像采集源，在上海師范大學(xué)奉賢校區(qū)內(nèi)進(jìn)行視頻采集，識(shí)別每幀圖像的平均總耗時(shí)42 ms，實(shí)時(shí)性達(dá)到系統(tǒng)要求.采集序列中的第n幀640 pixels×480 pixels的圖片，對(duì)其進(jìn)行基于直方圖分割，由于光線和亮暗等原因，造成分割效果不佳，產(chǎn)生了一些噪聲（圖2）.接著對(duì)其進(jìn)行形態(tài)學(xué)上關(guān)于邊緣的修復(fù).像素連續(xù)的條件下，選擇對(duì)其進(jìn)行Canny算子的邊緣提取，其上下限閾值分別設(shè)置為80，150.同時(shí)對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理（0和255），從而減少后續(xù)算法的復(fù)雜性，并且對(duì)其進(jìn)行Canny算子的提取邊緣，如圖3所示.

2.2與傳統(tǒng)的濾波去噪算法的效果對(duì)比

同時(shí)，本實(shí)驗(yàn)也采用了中值濾波、高斯濾波及均值濾波3中經(jīng)典算法對(duì)圖3進(jìn)行濾波（圖4）.

圖5，6為基于空間濾波思想的濾波改進(jìn)算法執(zhí)行效果.由圖4～6可知，傳統(tǒng)算法的濾除對(duì)于這種分散噪聲的效果，并不明顯，而改進(jìn)濾波后算法用于除去道路圖像的噪聲的效果比較好.

2.3算法適用性測(cè)試

為了測(cè)試算法的實(shí)用性，分別采集了結(jié)構(gòu)化道路和帶有陰影的道路圖片作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象.為了只擬合道路的兩個(gè)邊緣，將擬合的兩條直線中間非道路部分的像素設(shè)為0.為了驗(yàn)證上述算法的準(zhǔn)確性，對(duì)采集的道路照片進(jìn)行測(cè)試，將提取的直線放入原圖進(jìn)行比較，如圖7，8所示.各算法的運(yùn)算時(shí)間分別為：均值濾波算法為0.223657 s，中值濾波算法為0.339636 s，高斯濾波算法為0.480848 s，本算法為0.156681 s.

3總結(jié)

本文作者在傳統(tǒng)的濾波方法基礎(chǔ)上提出了一種新的去除噪聲的算法，并且將其運(yùn)用在道路識(shí)別中.同時(shí)以列提取點(diǎn)集進(jìn)行最小二乘法擬合直線道路邊緣.通過與原圖的對(duì)比效果，發(fā)現(xiàn)擬合效果較好.但是本算法僅采用直線擬合，以至于對(duì)于彎道的擬合效果不夠理想.因此，將在下一步工作中解決彎道問題.

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（責(zé)任編輯：包震宇，郁慧）