采用Hough變換的道路邊界檢測(cè)算法

史曉鵬，何為，韓力群

(北京工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，北京 100048)

采用Hough變換的道路邊界檢測(cè)算法

史曉鵬，何為，韓力群

(北京工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，北京 100048)

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的路況信息識(shí)別是當(dāng)前智能交通領(lǐng)域的熱點(diǎn)課題，對(duì)道路邊界的檢測(cè)能夠有效去除路況圖像中與路況特征無(wú)關(guān)的大面積區(qū)域，是提高路況信息獲取實(shí)時(shí)性的關(guān)鍵技術(shù)之一，提出一種適用于一般場(chǎng)景中直線(xiàn)道路和彎曲道路的邊界檢測(cè)算法.該算法采用直方圖均衡和Otsu二值分割增強(qiáng)道路邊界特征，使用均值濾波降噪和二值形態(tài)學(xué)方法獲取特征邊界，最終利用分空間的Hough變換方法實(shí)現(xiàn)道路邊界檢測(cè).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)道路邊界線(xiàn)并進(jìn)行道路區(qū)域分割，為后續(xù)的路況分類(lèi)工作提供了有效保障.

道路邊界檢測(cè);Otsu法;Hough變換;智能交通;計(jì)算機(jī)視覺(jué)

快速準(zhǔn)確地獲取城市路況信息是智能交通技術(shù)的關(guān)鍵，對(duì)緩解交通擁堵具有重大意義.基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法從實(shí)時(shí)路況視頻中準(zhǔn)確獲取路況信息，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和智能交通領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)，而對(duì)視頻圖像中道路區(qū)域進(jìn)行正確的檢測(cè)與分割，是實(shí)現(xiàn)路況識(shí)別的基礎(chǔ).通過(guò)對(duì)路況圖像中道路兩側(cè)邊界線(xiàn)的檢測(cè)，去除與路況特征無(wú)關(guān)的信息，不僅可以大幅提高獲取路況信息的速度，而且能夠有效提升路況識(shí)別的準(zhǔn)確度.

目前已經(jīng)發(fā)展出了多種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的道路邊界檢測(cè)方法，這些方法采用了不同的檢測(cè)技術(shù)，其各自的視角與技術(shù)特點(diǎn)也不盡相同.其中，最具代表性的2類(lèi)是:1)無(wú)人智能車(chē)視覺(jué).該類(lèi)視覺(jué)場(chǎng)景接近人類(lèi)駕駛車(chē)輛時(shí)的視角，道路區(qū)域占圖比例大，彎曲道路曲率小.文獻(xiàn)［1］采用了一種基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的檢測(cè)方法，將道路梯度圖像強(qiáng)度作為路徑代價(jià)，通過(guò)計(jì)算最優(yōu)路徑確定道路邊界，然后使用隨機(jī)Hough變換定位邊界位置.這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于無(wú)需考慮圖像的閾值分割，缺點(diǎn)是梯度圖像一旦被復(fù)雜場(chǎng)景干擾，會(huì)導(dǎo)致道路邊界提取失敗.2)遙感圖像視覺(jué).其特點(diǎn)是道路區(qū)域占圖比例小、特征細(xì)節(jié)少.文獻(xiàn)［2］將像素光譜信息作為分類(lèi)器特征進(jìn)行道路檢測(cè)，通過(guò)SVM方法獲取圖像高維特征，將圖像分割為道路區(qū)域和非道路區(qū)域，然后利用光譜和幾何特征精確分割出道路，該方法適用于遙感圖像中的城市道路和鄉(xiāng)村道路.

本文道路場(chǎng)景來(lái)自架設(shè)在道路上方的監(jiān)控探頭，該視角圖像中含有大量路況信息，道路區(qū)域占圖比例適中，但含有曲率較大的彎曲道路.針對(duì)本文的場(chǎng)景特點(diǎn)，提出使用簡(jiǎn)單快捷的算法進(jìn)行圖像預(yù)處理，以增強(qiáng)道路邊界特征，利用形態(tài)學(xué)二值邊界獲取道路邊界特征，通過(guò)Hough變換進(jìn)行道路邊界線(xiàn)提取，實(shí)現(xiàn)直線(xiàn)道路檢測(cè)，并且通過(guò)分區(qū)域直線(xiàn)擬合，可以檢測(cè)出曲線(xiàn)道路.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠?qū)φ鎸?shí)場(chǎng)景中不同類(lèi)型的道路進(jìn)行快速準(zhǔn)確的檢測(cè).

1 基于Hough變換的道路邊界檢測(cè)

道路場(chǎng)景的復(fù)雜程度直接影響檢測(cè)效果，場(chǎng)景選得過(guò)于簡(jiǎn)單，就會(huì)失去實(shí)際應(yīng)用意義，過(guò)于復(fù)雜又會(huì)給檢測(cè)帶來(lái)很大困難.依據(jù)實(shí)際需求，并對(duì)大量路況場(chǎng)景樣本進(jìn)行分析，可以對(duì)一般道路場(chǎng)景提出如下假設(shè):1)路況暢通，路面上允許存在正常數(shù)量的行駛車(chē)輛;2)道路邊界較清晰，車(chē)輛對(duì)道路邊界遮擋較少;3)光照均勻，并且陰影對(duì)道路的影響不大.本文挑選了不同時(shí)間段、不同路段，符合上述要求的路況視頻中的圖像，部分圖像樣本如圖1所示.本文提出的道路邊界檢測(cè)算法分為邊界特征增強(qiáng)、邊界形狀獲取和Hough變換檢測(cè)3個(gè)階段.

圖1 部分道路場(chǎng)景Fig.1 Part of road images

1.1 邊界特征增強(qiáng)

對(duì)于不同路段采集的道路場(chǎng)景，道路區(qū)域的主要特征是兩側(cè)白色邊界，該邊界可能是道路的白色邊界線(xiàn)，也可能是路肩.然而由于采集條件不同，道路圖像無(wú)法得到準(zhǔn)確的曝光，導(dǎo)致很難統(tǒng)一改善白色邊界的圖像質(zhì)量;因此，首先采用直方圖均衡方法提高圖像對(duì)比度，使道路邊界和道路內(nèi)部暗灰色區(qū)域得以顯著區(qū)分.除非路面上含有高亮區(qū)域，否則，在本文處理的場(chǎng)景中，道路邊界特征均能被直方圖均衡方法所增強(qiáng).

直方圖均衡實(shí)質(zhì)是灰度變換，將直方圖中相對(duì)集中的像素分布進(jìn)行重新映射，使其均勻分布到［0，255］，從而提高圖像灰度值的動(dòng)態(tài)范圍，有利于白色邊界線(xiàn)特征的增強(qiáng).從圖2中可以看出，直方圖均衡方法能夠有效提高圖像對(duì)比度，使圖像中白色邊界區(qū)域特征得到增強(qiáng).

圖2 直方圖均衡處理Fig.2 Histogram equalization

邊界特征增強(qiáng)后的圖像，采用閾值分割保留圖像中的白色邊界，得到二值化圖像.獲取閾值T的方法有很多，文獻(xiàn)［3－5］中分別使用多次迭代、自適應(yīng)和最大熵閾值分割，而本文采用最大類(lèi)間方差法——Otsu算法.該算法是對(duì)灰度圖像中明暗像素進(jìn)行客觀劃分的方法，其客觀性體現(xiàn)在劃分后圖像中明暗區(qū)域強(qiáng)度有最大方差和，這種特性恰恰適用于經(jīng)過(guò)直方圖均衡處理后，明暗像素分布在不確定區(qū)間的圖像.在實(shí)際處理中，由于光照條件的影響，以及路面對(duì)光的反射性能時(shí)常變化，因此采用最大類(lèi)間方差法進(jìn)行閾值分割.獲取閾值T后，對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行閾值分割，如圖3.從圖3中可以看出，經(jīng)直方圖均衡后的圖像，使用Otsu算法進(jìn)行閾值分割能夠有效地保留道路圖像中的邊界特征.

圖3 Otsu閾值分割結(jié)果Fig.3 Results of threshold segmentation by Otsu method

1.2 邊界形狀獲取

由于在特征增強(qiáng)過(guò)程中，場(chǎng)景中存在的高亮小區(qū)域同樣被增強(qiáng)，如道路車(chē)輛和路邊樹(shù)葉的反光.這些無(wú)用區(qū)域的特征增強(qiáng)使二值圖像存在噪聲干擾，這些噪聲點(diǎn)的分布會(huì)給后續(xù)的Hough變換造成很大影響.因此在邊界形狀獲取之前，采用均值濾波模板進(jìn)行濾波，有效濾除大部分噪聲點(diǎn).本文使用保守的3×3濾波模板，從圖4的統(tǒng)計(jì)結(jié)果中可以看出，采集的所有路況圖像的道路白線(xiàn)寬度為3～5個(gè)像素，如果采用較大濾波模板，會(huì)導(dǎo)致白色邊界被誤認(rèn)為噪聲而被濾除.實(shí)際應(yīng)用中，如果白線(xiàn)邊界寬度足夠，使用大尺寸濾波模板會(huì)得到更好的效果.

圖4 邊界像素個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)Fig.4 Statistic of the number of edge pixel

濾除噪聲后，需要獲取圖像中的邊界形狀，文獻(xiàn)［6－8］中均使用Sobel算子進(jìn)行邊緣檢測(cè).Sobel算子是一階微分算子，類(lèi)似地還有一階Robert、Prewitt算子和二階Gauss－Laplace微分算子，從采集圖像中挑選3幅測(cè)試各種算子的邊緣檢測(cè)效果，如圖5所示.

圖5 邊緣檢測(cè)效果Fig.5 Results of edge detection

從圖5中可以看出，Robert算子檢測(cè)定位準(zhǔn)確，但邊緣不夠光滑，影響了道路邊界的線(xiàn)性特征;Sobel和Prewitt算子由于模板中使用權(quán)重“2”的思想，平滑噪聲的同時(shí)擴(kuò)大了圖像中的邊緣，這雖然有利于道路邊界的Hough變換，但由于邊界噪聲同樣被擴(kuò)大，會(huì)影響檢測(cè)道路邊界;Gauss－Laplace算子對(duì)圖像中噪聲的響應(yīng)很大，同樣會(huì)影響通過(guò)Hough變換檢測(cè)道路邊界.

基于以上考慮，采用二值形態(tài)學(xué)獲取邊界，選擇4鄰域結(jié)構(gòu)元素，對(duì)圖像分別進(jìn)行膨脹和腐蝕操作，再將兩者結(jié)果相減，得到二值形態(tài)學(xué)邊界.該方法無(wú)需模板乘法計(jì)算，僅用加減法便可得到適合Hough變換的理想邊緣.此外，本文還比較了膨脹圖像減去原始圖像的形態(tài)學(xué)外邊界和原始圖像減去腐蝕圖像的形態(tài)學(xué)內(nèi)邊界，由于邊界都不夠光滑，效果均不如二值形態(tài)學(xué)邊界，如圖6.

圖6 形態(tài)學(xué)邊界Fig.6 Morphological edges

1.3 基于Hough變換的道路邊界檢測(cè)算法

1.3.1 直線(xiàn)道路邊界檢測(cè)

經(jīng)過(guò)上述處理，可以得到較為理想的含有道路邊界直線(xiàn)的二值圖像，直接使用Hough變換便能實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中直線(xiàn)邊界的檢測(cè).Hough變換的基本思想是點(diǎn)－線(xiàn)的對(duì)偶性，即圖像空間中共線(xiàn)的點(diǎn)對(duì)應(yīng)參數(shù)空間中相交的線(xiàn);反過(guò)來(lái)，參數(shù)空間所有線(xiàn)的相交點(diǎn)在圖像空間里有直線(xiàn)與之對(duì)應(yīng).考慮到Hough變換的復(fù)雜性，本文采用文獻(xiàn)［4－5］的目標(biāo)搜索區(qū)域和極角限制方法，以提高Hough變換速度.

通過(guò)使用Hough變換，尋找參數(shù)空間曲線(xiàn)累加的最大點(diǎn)，可以對(duì)應(yīng)圖像空間中的一條邊界直線(xiàn)，但這僅有的一條直線(xiàn)無(wú)法確定道路區(qū)域.一種解決方法是，尋找參數(shù)空間次大點(diǎn)，對(duì)應(yīng)得到圖像空間中的另一條邊界，這種方法看似正確，但實(shí)際情況中，次大點(diǎn)并不對(duì)應(yīng)另一條邊界直線(xiàn).原因可以歸結(jié)為:道路圖像采集過(guò)程中，拍攝角度會(huì)導(dǎo)致道路一條邊界較短，直線(xiàn)特征較弱，相比于較長(zhǎng)邊界，較短邊界的直線(xiàn)特征可能會(huì)被場(chǎng)景中噪聲點(diǎn)淹沒(méi)，分布不均的噪聲點(diǎn)可能恰巧處于同一直線(xiàn)，從而導(dǎo)致較短邊界檢測(cè)失敗.

本文的解決方法是:將圖像分為左右空間，左邊界在左半空間，右邊界在右半空間，分別經(jīng)過(guò)Hough變換，依據(jù)像素在圖像空間的位置計(jì)算參數(shù)空間累加值，2個(gè)參數(shù)空間的最大點(diǎn)，分別對(duì)應(yīng)圖像中左右邊界.該方法的優(yōu)勢(shì)在于除了額外需要像素位置判斷外，沒(méi)有增加其他運(yùn)算開(kāi)銷(xiāo).但理論上有可能出現(xiàn)2條邊界在同一半空間，并且路況視頻采集過(guò)程中也沒(méi)有將左右邊界分別取景于左右空間的先驗(yàn)知識(shí).然而在對(duì)所有道路場(chǎng)景的統(tǒng)計(jì)中，邊界均存在于各自空間，雖然含有部分邊界越界現(xiàn)象，但較長(zhǎng)的邊界部分仍保留在各自空間.這種現(xiàn)象可以解釋為:路況視頻采集過(guò)程中，道路是拍攝主體，人們會(huì)不自覺(jué)地把道路區(qū)域取景在圖像正中央，從而促使道路左右邊界自然落在各自空間.

1.3.2 曲線(xiàn)邊界檢測(cè)與平滑處理

對(duì)于彎曲道路情況，由于路況圖像視角中道路曲率較大，無(wú)法采用文獻(xiàn)［9］中用2條直線(xiàn)近似代替的方法，因此將圖像水平分割為3個(gè)部分，標(biāo)記為上、中、下圖像，對(duì)3幅子圖像分別進(jìn)行左右空間邊界檢測(cè)，然后將邊界直線(xiàn)分段連接，用折線(xiàn)近似曲線(xiàn)來(lái)作為彎曲道路邊界，并在折線(xiàn)連接點(diǎn)附近進(jìn)行平滑處理，結(jié)果如圖7所示.

圖7 彎曲道路邊界檢測(cè)Fig.7 Serpentine road edge detection

實(shí)際應(yīng)用中，在對(duì)上、下圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，會(huì)出現(xiàn)左右邊界不存在于圖像左右空間的問(wèn)題，如圖7(b)所示，這是由于道路彎曲特性所致.通過(guò)對(duì)彎曲道路的分析，可知水平分割后的中圖像的左右邊界基本存在于各自左右空間.因此，可以通過(guò)中圖像左右邊界位置信息來(lái)調(diào)整上、下圖像的左右空間劃分方法.具體處理過(guò)程是:獲取中圖像左邊界的上端點(diǎn)橫坐標(biāo)，將該坐標(biāo)值作為上圖像左右空間劃分的x軸起始點(diǎn);再獲取中圖像右邊界的下端點(diǎn)橫坐標(biāo)，將該坐標(biāo)值作為下圖像左右空間劃分的x軸終點(diǎn)，調(diào)整空間劃分方法后，上、下圖像的左右邊界就能落在各自空間了.

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)采集了北京市二環(huán)和三環(huán)主干道路部分路段的路況視頻，并依據(jù)道路場(chǎng)景復(fù)雜程度挑選出60幅符合條件的直線(xiàn)道路和彎曲道路圖像.算法基于VC++6.0編譯環(huán)境和OpenCV圖像處理庫(kù)實(shí)現(xiàn)，處理圖像大小為640×320，所用PC配置為Pentium(R)Dual－Core T4200 2 GHz處理器、2 GB內(nèi)存.部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖8所示，在不同地點(diǎn)的道路圖像測(cè)試中，算法能夠較好地檢測(cè)出圖像中的道路邊界.

圖8 道路邊界檢測(cè)結(jié)果Fig.8 Results of road edge detection

實(shí)際應(yīng)用中，符合本文要求的大部分道路圖像都能夠成功檢測(cè)出道路邊界，但仍存在檢測(cè)失敗的案例，如圖9所示.當(dāng)圖像中存在與道路邊界顏色相近的物體，且該物體直線(xiàn)特征很強(qiáng)，則會(huì)對(duì)檢測(cè)造成干擾，圖9中道路圖像左側(cè)邊緣附近的一根較長(zhǎng)的路燈桿被誤認(rèn)為道路邊界.此外，圖9中道路右邊界特征較寬，導(dǎo)致邊界檢測(cè)結(jié)果不是人眼所見(jiàn)的實(shí)際道路邊界線(xiàn)，存在一定的小偏差，但這種小偏差對(duì)后續(xù)路況識(shí)別［10－11］工作不會(huì)造成影響，是可以接受的.

圖9 檢測(cè)失敗案例Fig.9 Detecting failures

此外，本文還使用了文獻(xiàn)［6］的方法對(duì)60幅場(chǎng)景樣本進(jìn)行了檢測(cè)，實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示.由于文獻(xiàn)［6］的方法使用了固定閾值，部分場(chǎng)景在閾值分割時(shí)并不能很好地保留圖像中的道路邊界特征，導(dǎo)致邊界無(wú)法正確檢測(cè).而本文方法對(duì)實(shí)際道路場(chǎng)景有一定的適應(yīng)能力，錯(cuò)誤檢測(cè)的結(jié)果多是因?yàn)榇嬖趯?duì)直線(xiàn)特征較強(qiáng)的干擾，如路燈、橋梁等，因此，若改善視頻取景條件，使用本文方法能夠較好地檢測(cè)道路邊界.

表1 道路邊界檢測(cè)結(jié)果Table 1 Results of road edge detection

3 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種適用于復(fù)雜場(chǎng)景中直線(xiàn)和彎曲道路的檢測(cè)方法，通過(guò)采用一系列簡(jiǎn)單快捷的圖像預(yù)處理，結(jié)合Hough變換和折線(xiàn)擬合，實(shí)現(xiàn)了不同類(lèi)型道路的正確檢測(cè).在對(duì)大部分采集圖像的測(cè)試中，該方法表現(xiàn)出了良好的性能.該方法主要解決了曲率較大的彎曲道路檢測(cè)問(wèn)題，為彎曲道路路況識(shí)別的實(shí)時(shí)性提供了良好保障.對(duì)于失敗的實(shí)驗(yàn)案例，應(yīng)立足于提取更好的道路邊界特征，此外，后續(xù)的研究工作中將對(duì)存在陰影的道路圖像尋求更好的解決方法.

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史曉鵬，男，1987年生，碩士研究生，主要研究方向?yàn)閳D像處理與模式識(shí)別.

何為，男，1953年生，高級(jí)工程師，IEEE會(huì)員，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)理事、智能產(chǎn)品與產(chǎn)業(yè)工作委員會(huì)秘書(shū)長(zhǎng)，中國(guó)計(jì)量測(cè)試學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員.主要研究方向?yàn)榉请娏繖z測(cè)技術(shù)、計(jì)算機(jī)測(cè)控技術(shù)、嵌入式技術(shù)應(yīng)用.主持或參與國(guó)家科技攻關(guān)、火炬計(jì)劃、省部級(jí)、橫向等各類(lèi)科研項(xiàng)目30余項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇，獲國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利3項(xiàng).

韓力群，女，1953年生，教授，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng).主要研究方向?yàn)橹悄苄畔⑻幚砼c圖像工程技術(shù)，主持各類(lèi)科研項(xiàng)目30余項(xiàng)，獲國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利3項(xiàng)、北京發(fā)明創(chuàng)新大賽銀獎(jiǎng)1項(xiàng).發(fā)表學(xué)術(shù)論文120余篇，出版專(zhuān)著10部.

A road edge detection algorithm based on the Hough transform

SHI Xiaopeng，HE Wei，HAN Liqun
(College of Computer Science and Information Engineering，Beijing Technology and Business University，Beijing 100048，China)

Traffic information detection has become a hot topic in the field of computer vision and intelligent transportation systems.The detection of the road edge can effectively remove a large area which has nothing to do with traffic information in order to improve real－time traffic information detection performance.A road edge detection algorithm for straight and serpentine roads was proposed.Histogram equalization and binary segmentation by Otsu method were used to enhance the road edge features，while a mean filter and morphological binary edge were adopted to get rid of noise and obtain features.The Hough transform was used in different spaces to detect the road edge.Experimental results demonstrate that the road edges were detected accurately and the road area was extracted effectively by the proposed methods，guaranteeing the subsequent work of traffic information assorting.

road edge detection;Otsu method;Hough transform;intelligent transportation;computer vision

TP391.4

A

1673－4785(2012)01－0081－05

10.3969/j.issn.1673－4785.201109004

2011－09－08.

史曉鵬.E－mail:davidxp87@yahoo.com.cn.