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申请/专利权人：北京中科慧眼科技有限公司

摘要：本发明公开了一种道路纹理特征检测方法、装置与自动驾驶系统，用于帮助辅助驾驶的道路感知功能提高多帧融合准确性。该道路纹理特征检测方法包括：基于同一道路场景的左视图及右视图获取该道路场景的稠密视差图；在世界坐标系下预设检测区域，以该预设检测区域为基准截取稠密视差图中对应的检测区域；基于检测区域的图像信息和视差信息计算检测区域点云信息；利用二维图像信息和点云信息进行单应性变换，将检测区域的图像转换至投影平面；用Gabor滤波器对投影平面的横向纹理特征做提取，并通过多帧纹理特征匹配，实现对道路纹理特征跟踪检测。

主权项：1.一种道路纹理特征检测方法，其特征在于，包括：基于同一道路场景的左视图及右视图获取该道路场景的稠密视差图；首先，建立双目相机成像数学模型，利用双目相机的原始灰度图，逐点计算视差，得到与原始图像对应的视差图，在视差图的基础上，通过在左视图中选取固定尺寸的模板窗口，在右视图中遍历选取相同尺寸的滑动窗口，滑动最大距离对应最大视差，逐个计算两个窗口的匹配代价值，当滑动距离u与激光点云所测的距离z满足u＝bfz时，令当前滑动距离对应的匹配代价值为0，且令其他滑动距离对应的匹配代价值为最大值，对左视图中每个像素点重复上述步骤，生成初始匹配代价图集，然后构建能量函数，设置惩罚参数，对于小的视差相差使用的惩罚参数P1，对于大的视差相差使用的惩罚参数P2，像素p在视差为disp时，对应r个路径代价值,将多个路径代价值求和记为聚合代价值；选择每个像素聚合代价值最小时对应视差作为像素的最终视差值，对所述左视图中每个像素点重复上述步骤，生成所述稠密视差图；在世界坐标系下预设检测区域，以该预设检测区域为基准截取稠密视差图中对应的检测区域；基于检测区域的图像信息和视差信息计算检测区域点云信息；利用二维图像信息和点云信息进行单应性变换，将检测区域的图像转换至投影平面；用Gabor滤波器对投影平面的横向纹理特征做提取，并通过多帧纹理特征匹配，实现对道路纹理特征跟踪检测；所述用Gabor滤波器对投影平面的横向纹理特征做提取，并通过多帧纹理特征匹配，实现对道路纹理特征跟踪检测包括：根据需求选择一Gabor函数,设计Gabor滤波核,以实现图像的多尺度、多方向的横向纹理特征提取，提取公式如下： 其中,x'＝xcosθ+ysinθy'＝-xsinθ+ycosθx,y分别表示检测区域内的投影面坐标点的横向和纵向坐标；x’,y’分别表示x,y从空间域上的投影面坐标点转换到频率域后对应频率域的坐标；λ为波长,其大小直接影响滤波器的滤波尺度；θ为滤波器的方向,可通过改变θ使滤波器检测不同方向上的纹理；Ψ是相位偏移；γ为空间纵横比,决定着滤波器的形状；σ为高斯滤波器的方差；提取Gabor函数的实数部分，对实数部分进行卷积来达到进行纹理特征检测，该实数部分为： λ为波长,其大小直接影响滤波器的滤波尺度；θ为滤波器的方向,可通过改变θ使滤波器检测不同方向上的纹理；Ψ是相位偏移；γ为空间纵横比,决定着滤波器的形状；σ为高斯滤波器的方差。

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