技術特征：

1.圖像中路面區域的提取方法，其特征在于，包括以下步驟：輸入原始圖像，

步驟一、獲取原始圖像中各個像素點的粗估計透過率，得到粗估計透過率圖像：

獲取原始圖像的暗通道圖像，選出暗通道圖像中像素亮度最大的前P個像素點所對應的區域，將該區域與原始圖像相應區域內最大的像素灰度值作為大氣光強度的值，根據暗原色先驗條件計算圖像中各像素點的粗估計透過率得到粗估計透過率圖像：

其中，ω為修正系數，x為被計算像素點，Ω(x)表示以x為中心的正方形滑動窗口，y為滑動窗口內x周圍的像素點，I^c(y)表示滑動窗口內原始圖像I的一個顏色分量值，A^c表示大氣光強度的一個顏色分量值，；

步驟二、進行引導濾波優化，得到具有保邊效果的引導濾波圖像；

$t_g\left(x\right)=\frac{1}{\left|w\right|}\underset{k:x\∈{\mathrm{\Ω}}_w}{\mathrm{\Σ}}\left(a_k{I}_x+b_k\right);$

其中，t_g(x)為引導濾波透過率，Ω_k為以像素點k為中心的正方形滑動窗口，|w|為Ω_k內像素點的數量，Ω_w為所有包含待計算像素點x的滑動窗口，表示某個像素點的粗估計透過率，和μ_k分別為原始圖像I在Ω_k內像素灰度值的方差和均值，ε為調節參數，I_x為引導圖；

步驟三、對引導濾波透過率進行修正；

$t_c\left(i,j\right)=t_g{\left(i,j\right)}^{\[1-\left(1-q\×t_g\left(i,j\right)\right)\×\frac{i}{m}\]};$

式中的t_c(i,j)為修正后的透過率，i和t_g(i,j)分別表示某一像素點的行坐標和亮度，q為權重調整系數，m為原始圖像的總行數；

步驟四、通過差值操作得到差值圖并轉換為二值圖像，對二值圖像進行區域分割后實現路面區域的提取；

將修正前后的引導濾波透過率圖像進行減操作得到差值圖，利用最大類間方差法將差值圖轉換為二值圖像并計算路面區域和非路面區域的分割閾值，得到分割出路面區域的圖像。

2.如權利要求1所述的圖像中路面區域的提取方法，其特征在于：步驟一中的P為0.1％。

3.如權利要求1所述的圖像中路面區域的提取方法，其特征在于：步驟二中的ε為0.001。

4.如權利要求1所述的圖像中路面區域的提取方法，其特征在于：步驟四中利用最大類間方差法計算路面區域和非路面區域的分割閾值時，類間方差var＝w₁×(u₁-u)²+w₂×(u₂-u)²，其中，w₁為差值圖中路面區域的像素點數量占原始圖像像素點總數的比例，w₂為差值圖中非路面區域的像素點數量占原始圖像像素點總數的比例，u₁為差值圖中路面區域的灰度均值，u₂為差值圖中非路面區域的灰度均值，u＝u₁×w₁+u₂×w₂為差值圖的平均灰度值；var值最大時得到分隔閾值T，大于T的像素點屬于路面區域，小于T的像素點屬于非路面區域。

5.如權利要求4所述的圖像中路面區域的提取方法，其特征在于：分割閾值為T-0.025。

6.如權利要求1所述的圖像中路面區域的提取方法，其特征在于：步驟四中得到分割出路面區域的圖像后，對圖像填孔、移除小對象以及取反的優化處理。