1。2 研究意义

本课题的研究意义主要体现在以下两方面。

1。2。1 三维重建

三维重建是指对三围物体建立适合计算机表示和处理的数学模型，是在计算机环境下对其进行处理、操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程。 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识。 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图像坐标系与世界坐标系的关系。然后利用多个二维图像中的信息重建出三维信息。消失点的检测给摄像机标定技术提供了支持。

1。2。2 辅助智能车辆导航

智能车辆是一个集环境感知决策和自动驾驶多种功能与一体的系统，车辆智能导航是计算机辅助行车工具，一般用于智能汽车，当汽车偏离道路时进行警报或者对车辆行进方向进行纠正，这需要通过车辆及卫星传递的图像信息准确判断车辆和道路的关系。但是由于道路本身原因和天气光线等因素导致很难还原道路本身的情况，随着道路的路况改善和城乡道路情况的差异，导致通用的导航技术难以实现，由于路况的多变也更加大了智能车辆导航的难度。

1。3 研究现状

1。4 研究对象和目标

由于图像拍摄角度的不同，和道路的不同会使算法从图像预处理到算法本身都不一样，所以本文研究的目标确定为城市道路的仰俯视图，选取其作为研究目标的主要原因如下：

1。路面平整没有阴影凹凸等因素。文献综述

2。俯视图确保图像不只有一个消失点。目标是通过检测图像的消失点确定道路的方向和道路的消失点。对于检测到的图像消失点而非道路消失点的情况，不认为是错误；对于检测到的角度差小于π/2的消失点，若角度差很小也不认为是错误。

2 相关技术

2。1 开发工具

Matlab是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许使用数学形式的语言编写程序，且相比于Basic、Fortran和C等语言更接近人类书写计算公式的思维方式，使用Matlab编写程序就像在演算纸上排列出公式然后求解问题。所以，Matlab语言也可以通俗地称为演算纸式科学算法语言，因为它编写简单，并且编程效率高，所以MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。额外的工具箱又扩展了 MATLAB 环境，支持了更多地函数，满足了使用者的不同需求以解决这些应用领域内特定类型的问题。Matlab对线性代数和数组储存做出了巨大贡献，用于计算线性关系十分简便。Matlab专门用于向量计算和曲线拟合函数图像的绘制，提供了大量的函数可供使用。

2。2 开发环境

Windows 8 Matlab R2014b

3 算法实现

本文提供的算法是基于霍夫变换和一维直方图的消失点检测，通过霍夫变换，将图像空间中的一点变换为参数空间中的一条曲线，λ表示垂直距离，Θ代表与x轴夹角。Λ=xcosΘ+ysinΘ。首先假设λ=√x²+y² Θ=arctany/x，所以图像中的x1 ，y1对应得到公式（x-x1/2）+（y-y1/2）=x1²/4+y2²/4。此公式表示一个圆心为（x1/2,y1/2）半径是（x1²/2+y2²/2）的圆，通过霍夫变换检测到圆即可得到消失点，又可通过k/λ1=x1cosΘ+y1sinΘ，s=λcosΘ，t=sinΘ把检测圆转化为检测直线。将图像分为内部区域和外部区域，在外部区域和内部区域分别求出消失点，并利用三维图像中三个正交消失点与焦距的限制关系求出第三消失点。但由于不可避免的噪声和错误的线信息或者是图像本身不是三维图像而可能导致第三消失点的错误计算。