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基于單目視覺(jué)的智能車(chē)輛視覺(jué)導航系統設計
作者：
時(shí)間：2012-02-22
來(lái)源：網(wǎng)絡(luò )
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2．2 車(chē)輛檢測
圖像中包含車(chē)輛前方很大視野內的物體，如道路、樹(shù)木、護欄、標牌以及其他車(chē)輛，要從中準確檢測出前方車(chē)輛是一項困難的工作，而本文的車(chē)輛檢測模塊會(huì )根據圖像背景自動(dòng)改變設置參數，以適應不斷變化的道路場(chǎng)景和光照條件。
要實(shí)現車(chē)輛的快速檢測，首先需要根據車(chē)輛的基本特征進(jìn)行初步檢測，將所有可能的疑似車(chē)輛區域從圖像中提取出來(lái)，然后再根據其他特征對疑似區域進(jìn)行篩選排除。
2．2．1 車(chē)輛初步檢測
初步檢測采用的特征是車(chē)輛陰影，即一塊位于目標車(chē)輛底部、灰度值明顯比附近路面區域低的區域。在一般環(huán)境條件下，大部分車(chē)輛都具有這一顯著(zhù)特征。
車(chē)輛初步檢測的流程如圖1所示。車(chē)輛陰影和車(chē)道一樣具有灰度突變的特點(diǎn)，因此可以調用車(chē)道檢測算法對圖2(a)中的原始圖像做二值化處理，得到圖2(b)中的邊緣二值化圖像。同時(shí)還要對原始圖像進(jìn)行灰度二值化，得到圖2(c)中的灰度二值化圖像。為提高檢測實(shí)時(shí)性，以本車(chē)附近路面區域的平均灰度作為二值化閾值。由于邊緣二值化圖像和灰度二值化圖像都包括了車(chē)輛的下底邊，將這兩幅圖像進(jìn)行“或”運算，就可以得到如圖2(d)所示的車(chē)輛陰影圖像。
在陰影圖像中由下至上逐行搜索，尋找連續陰影點(diǎn)超過(guò)一定閾值的線(xiàn)段，并以此線(xiàn)段為底邊劃出一個(gè)矩形區域作為疑似車(chē)輛區域。為保證疑似區域包含車(chē)輛整體，矩形的寬度比線(xiàn)段稍寬，高度由寬度按比例給出。為避免重復搜索，將已搜索到的疑似區域內陰影完全抹去。由于同一車(chē)輛的各個(gè)部分可能分別被檢測為疑似目標，因此還需要對各個(gè)相交的疑似區域進(jìn)行合并。由于前方車(chē)輛的遮擋，可能會(huì )將多個(gè)目標認定為一個(gè)目標，但是對本車(chē)的安全無(wú)影響。
2．2．2 篩選驗證
如果單純采用陰影特征進(jìn)行車(chē)輛檢測，在保證較低“漏警”率的同時(shí)，也造成了較高的“虛警”率，因此還需要對疑似區域進(jìn)行篩選和驗證。
對于結構化道路，車(chē)輛寬度與車(chē)道寬度的比值應該是大致固定的，那么當攝像機的焦距、俯仰角等參數固定后，圖像上車(chē)道寬度(像素數)與車(chē)輛寬度(像素數)也滿(mǎn)足這個(gè)比例。根據之前檢測的車(chē)道方程，就可以計算出感興趣區域內任意縱坐標上車(chē)輛圖像寬度的范圍，并剔除寬度不在此范圍內的疑似區域。
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