项目三智能网联汽车的知第二节道路图像的特点课件

项目三：智能网联汽车的“知”第二节道路图像的特点道路图像的特点复杂的道路环境和复杂的气候变化，都会影响到道路识别，受到这些复杂环境的影响，道路图像都具备一定的特点。道路图像的特点左图中可以明显看到在这个道路当中覆盖了阴影，在道路图像当中会经常出现阴影，这时道路识别过程中，一般先对道路中的阴影进行检测与去除。阴影的检测和去除，一直是计算机视觉研究中的热点和难点，可以通过分析阴影特征来识别道路。阴影阴影识别的方法有两种，一种是基于物体的特征;一种是基于阴影的特征。○阴影条件下的道路图像特点道路图像的特点基于物体的特征，是通过目标的三维几何结构、已知场景和光源信息，来确定阴影区域，这种方法局限性比较大，因为在获得场景目标的三维结构信息过程中这个不是容易的事情，获取三维信息、周围的场景、大环境的场景，是比较困难的。○阴影条件下的道路图像特点道路图像的特点基于阴影的特征，通过分析阴影在色彩、亮度和几何结构等方面的特征识别阴影。由于直射光线被遮挡，造成阴影区域较暗亮度较小，这都是检测阴影的重要特征。也可以分析阴影的色彩特征，这是目前的研究热点。因为彩色图像比灰度图像包含更多的信息，在道路中阴影部分跟实际的道路颜色是不一样的，所以说通过识别阴影这一片的颜色、特征进行去除。○阴影条件下的道路图像特点道路图像的特点对比下方两图，在强弱光照条件下不同的道路图像，强光照射造成的路面反射，会使道路其余部分的像素亮度变大；而弱光照射会使道路的像素变得暗淡，道路图像就具有黑暗、车道线难辨别等特点，这便是光照强度识别的影响。○不同光照强度下的道路图像特点对比右侧两图，分别是下雨和路面有积水的情况。雨水对于道路的覆盖，分为完全覆盖和部分覆盖两种，前者完全覆盖的情况会完全改变道路的相对特征和像素，在这种情况下，雨水是能反光的，也就是部分路面有积水的一部分会有反光，这样的话可以通过光照处理来解决。○不同积水程度下的道路图像特点道路图像的特点弯道道路图像与直线图像相比，在建模上会有些复杂，但不会影响道路图像的检测，弯道图像的彩色信息和普通图像的与直线道路上的图像彩色信息差别不大，所以依然可以利用基于模型的道路图像进行建模，提取弯道曲线的斜率，从而进一步检测图像，但是在识别车道线信息的时候，识别的距离不会很远，只是识别车辆前近区域的视野的车道线，所以可以把它近似于看成直线模型。○弯道的道路图像特点道路图像的特点针对不同特点的道路图像，要对图像当中的物体进行分类，需要先知道图像中各个部分的特征，利用这些特征作为划分的标准。从某种意义上说，所选取的特征合不合适，对于分类的精确度是起着决定性的作用的，在图像中的特征最基本的是颜色，通过来区分颜色的不同进行划分，除此之外还包括有纹理、形状等个体的特征，或者在空间位置关系上的这种整体的特征。道路图像的特点○图像特征的分类颜色特征是对图像或者图形区域中色彩的描述，其特点是不关注细节、具体的某个像素，而是从整体上统计图像或者图像区域中的色彩。其优点是，颜色不会因为旋转图像发生变化，即使是放大或者是缩小，对于颜色也不会有影响。○图像特征的分类道路图像的特点第二个是纹理特征，纹理特征给人的直观印象，是图像中色彩分布的某种规律性，也是面向全局的。纹理特征不会因为图像的旋转而发生变化，但是当放大或者缩小图像时，纹理特征会发生变化，且光线的变化也会对纹理特征产生影响。像车道线，刷了漆的纹理跟柏油马路的纹理，它就是有区分的。○图像特征的分类道路图像的特点形状特征的提出主要是为了讨论图像或者图像区域当中物体的各种形式的形状，这里面的形状包含了图像或者图像区域的周长、面积、凹凸性、以及几何形状等特征。按照形状特征关注点不同，一般把形状特征分为，边界的特征和整个区域的特征。比较成熟的形状特征描述方法有边界特征法，它主要是着眼与图像中的边界，描述图像的形状。○图像特征的分类道路图像的特点第四是空间关系特征。从整体来看，物体和物体之间也会存在一定的联系，其中最直接的联系就是空间位置关系，比如说物体之间紧挨着，或被其他物体间隔，物体和物体之间相互重叠，也有互不关联的状况，在描述空间位置时，有时是用绝对的描述，也可以用相对的描述，但是存在的问题是，空间位置关系会