文献综述
- 道路消失点定义
当你沿着铁路线去看两条铁轨，沿着公路线去看两边排列整齐的树木时，两条平行的铁轨或两排树木连线交与很远很远的某一点，这点在透视图中叫做消失点。
空间一组平行直线，在图像平面上所成的像有且只有一个交点，成为消失点。消失点不同于成像于平面上的其他特征点，它蕴含了直线的方向信息，对其分析可以得知大量场景三维结构和方向信息，在很大程度上简化对场景的描述和理解。
所以，消失点估计在机器人导航、目标重建、相机定标等方面都有广泛的应用，是计算机视觉领域内的一个重要课题。
- 研究内容
2.1研究现状
许多基于图像的道路(边境)检测算法已成为全自动车辆导航系统的组成部分之一。大多数早期的系统都集中在平坦的结构化道路后,很容易脱离周围环境。最近,由美国国防部高级研究计划局引发的大挑战, 在莫哈韦沙漠一个自治的越野车之间的竞争,许多算法试图处理越野条件。虽然在专业系统检测单个道路类型上取得了重大进展，在提出一个通用的算法来检测多种类型的道路方面却进展甚微。
2.2道路分割
道路分割通常是指利用图像处理或模式识别技术将图像中的道路和非道路区分出来，它是无人驾驶汽车或者智能辅助驾驶中的一项关键技术，可为车辆的自主导航提供重要依据。由于汽车快速行驶的特点和交通事故对人身财产的重大威胁，道路分割算法对实时性和准确性有很高的要求。另外，由于汽车行驶的实际道路千差万别，且受到光照、阴影、遮挡等环境干扰的因素很多，如何在保证算法快速准确的同时，增强其在多边场景下的鲁棒性，也是道路分割的一大难题。因此，道路分割算法面临着实时性、准确性和鲁棒性的三重挑战。
在众多道路分割算法中，基于消失点估计的方法因其在各种复杂道路环境下表现出的较强鲁棒性而受到广泛的关注，成为目标研究的主流方向。消失点估计是一种利用道路的全局约束属性来提取道路边界的方法，其核心思想是：在非结构化路面上，道路边缘后者车辆行驶痕迹所产生的局部纹理方向，会在图像中相较于一个消失点。因此，可以根据图像的边缘、纹理信息来搜索图像中可能的焦点，然后以此为顶点，以颜色、纹理等特征为约束条件，用不同角度的射线去拟合道路边界，进而提取出道路区域。由于道路图像通常具有较好的纹理一致性，而纹理特征本身对光照、色彩的变化不太敏感，因此这类算法能有效排除复杂道路环境下的各种干扰，具有较高的鲁棒性。
2.3道路消失点检测算法
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