逆透视变换在计算机视觉和道路交通标志检测和识别方面得到了广泛的应用。逆透视变换是透视变换的逆过程,主要是结合相机的内在和外在参数,将图像从图像坐标系映射到世界坐标系,从而消除透视影响对图像检测和识别任务的干扰和误差。因此,鲁棒的逆透视变换对于透视影响的消除和获取图像信息的不变量有着非常重要的作用。本文主要研究了基于消失点的鲁棒逆透视变换及其应用,采用消失点对逆透视变换需要的部分偏转角度参数进行了自动计算,并将逆透视变换应用到导向箭头的检测和识别任务中。首先,本文介绍了基于消失点的鲁棒逆透视变换的选题背景以及研究意义,总结了现有逆透视变换算法的国内外研究现状以及存在的难点问题。其次,本文介绍了逆透视变换的基本概念及其数学原理,总结了逆透视变换在道路交通标线检测的广泛应用,并对常见逆透视变换方法进行了分类总结。从基于点变换的逆透视变换、基于矩阵变换的逆透视变换和基于简化相机模型推导的逆透视变换三个方面介绍了现有逆透视变换的优点和缺点。其中,本文主要介绍了基于简化相机模型推导的逆透视变换,该类逆透视变换方法计算简单,具有很高的实用价值。再次,本文提出了一种基于消失点检测的鲁棒逆透视变换方法。消失点反映了图像的透视结构,可以采用消失点坐标对相机俯仰角和偏航角进行计算,为逆透视变换提供实时偏转角度参数,增强逆透视变换对于上下坡等非常规道路环境的鲁棒性。同时,改进了一种逆透视变换方法,加上了偏航角矫正,提高了道路平面俯视图的质量。本文首先检测出消失点坐标,然后根据消失点计算相机俯仰角和偏航角,最后通过逆透视变换得到道路平面的俯视图,消除道路平面的透视形变。最后,本文将逆透视变换应用到导向箭头的检测和识别当中。导向箭头作为一种道路交通标线,对车辆的规范行驶有着重要的指示作用。因此,导向箭头的检测与识别可以为智能交通系统提供重要的导向信息。本文首先通过逆透视变换消除透视影响从而得到道路平面的俯视图,然后检测出导向箭头候选区域,最后对候选区域采用形状上下文进行形状特征提取,并结合基于蚁群优化的形状匹配算法来识别导向箭头。