1.一种斑马线检测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

S1：在车顶部固定安装阵列相机，并安装超分辨率模块，将低分辨率图像进行处理恢复出高分辨率图像，以获得更高质量的输出图像；

S2：对采集的图像进行预处理，提取图像感兴趣区域，并进行图像分割和膨胀腐蚀；

S3：对斑马线候选区域进行逆投影变换，将图像转换为俯视图，在俯视图的基础上进行斑马线的特征提取和检测；

S4：在感兴趣区域内统计图像直方图峰值，计算峰值间距离，保留距离相同的峰值；

S5：采用LSD(Line Segment Detector)直线检测分割算法求得感兴趣区域内的所有直线，统计直线密集的区域并与直方图峰值区域做与运算操作，确定斑马线候选区域；

S6：确定斑马线候选区域后对斑马线特征点进行提取；

S7：得到斑马线特征点后，根据斑马线黑白条纹分布均匀的特点，以及特征点位置的关系，确定斑马线区域。

2.根据权利要求1所述的一种斑马线检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，对图像的预处理包括以下步骤：S21：确定图像感兴趣区域，截去图像天空部分；

S22：将图像灰度化；

S23：对采集的数据图像进行平滑处理；

S24：对图像进行二值化处理；

S25：对图像进行边缘检测，提取x和y方向的梯度特征；

S26：对图像进行基于标记的分水岭分割，将斑马线从图片中与背景分离出来；

S27：对图像采取先膨胀后腐蚀，排除小型空洞，平滑物体轮廓，并消除路面车道线对斑马线干扰。

3.根据权利要求1所述的一种斑马线检测方法，其特征在于，所述步骤S4中，统计图像直方图峰值具体包括：对逆透视后的图像进行直方图统计，并采用直方图统计该图像区域像素值，寻找直方图峰值，直方图的峰值为斑马线的白色条纹区域；计算峰值间距离，保留所有的间距相同的峰值，并保留第一个峰值和最后一个峰值之间的区域。

4.根据权利要求1所述的一种斑马线检测方法，其特征在于，所述步骤S5中，确定斑马线候选区域的具体包括以下步骤：S51：采用LSD(Line Segment Detector)算法检测出感兴趣区域内所有直线，统计出与图像x方向夹角为θ的所有直线，并判断相邻直线的距离q，保留距离q在阈值p内的直线；

S52：将统计出来的第一条直线与最后一条直线内的区域和统计直方图峰值确定的区域做与运算，确定斑马线候选区域。

5.根据权利要求1所述的一种斑马线检测方法，其特征在于，所述步骤S6中，对斑马线特征点进行提取具体包括以下步骤：S61：对斑马线候选区域进行处理：以每隔10个像素点取一行进行统计，统计每行斑马线黑白像素突变点，定义像素值从0突变到255过程的点为up突变点，从255突变到0过程的点为down突变点，遍历每行的每一个像素点，若它与后五个连续的点像素值都相同，则认定它们不是突变点，反之，若当前像素点与后五个连续的点出现不相同，则认定该点为突变点；

S62：计算每行相邻up突变点和down突变点之间的距离WIDTH，若WIDTH小于一定阈值宽度，则将突变点认为斑马线候选特征点，阈值宽度为图像中斑马线黑白条纹间的宽度，且定义该行为有效行，若有效行数大于等于3，则定义有效行上的点为特征点；其中阈值宽度为图像中斑马线黑白条纹间的宽度。

6.根据权利要求1所述的一种斑马线检测方法，其特征在于，所述步骤S7中，确定斑马线区域具体包括以下步骤：S71：得到斑马线特征点后，求第一行特征点topi的纵坐标yi，1≤i≤n，和最后一行特征点bottomj的纵坐标yj之间的距离，1≤j≤n；若有n≥3对yi和yj的距离在设定的阈值范围内，则保留该区域，并称该区域为keyarea；

S72：遍历keyarea区域内每行的特征点，计算其他行的每个特征点到当前行特征点的x方向的最短距离s；

S73：设定一个阈值t，若存在多行特征点之间的x方向最短距离s