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基于亮度投影的車(chē)燈區(qū)域分割方法

文檔序號(hào):6442083閱讀:194來(lái)源:國(guó)知局
專利名稱:基于亮度投影的車(chē)燈區(qū)域分割方法
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明是一種在夜間行車(chē)環(huán)境下攝像頭輔助的有效識(shí)別來(lái)路車(chē)輛車(chē)燈的方法。該方法應(yīng)用亮度投影和圖像分割,識(shí)別和定位車(chē)的前燈。
背景技術(shù)
基于視覺(jué)技術(shù)的道路環(huán)境檢測(cè)的駕駛員輔助智能車(chē)輛導(dǎo)航系統(tǒng)是目前的熱點(diǎn)研究領(lǐng)域。目前,眾多的技術(shù)已經(jīng)能夠通過(guò)車(chē)輛周?chē)h(huán)境的圖像來(lái)識(shí)別車(chē)輛或者ー些障礙物, 并以此來(lái)輔助駕車(chē)員看清楚道路,避免行車(chē)危險(xiǎn),或者是更進(jìn)一歩的形成車(chē)輛智能導(dǎo)航系統(tǒng),自動(dòng)控制行車(chē)。車(chē)輛和障礙物檢測(cè)系統(tǒng)的目地是識(shí)別車(chē)輛、障礙、交通信號(hào)燈和道路上的其他環(huán)境。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在干,在攝像頭的輔助下,利用圖像處理技術(shù)有效的識(shí)別和分割出視景內(nèi)來(lái)路車(chē)輛的前大燈,以此來(lái)屏蔽車(chē)燈增強(qiáng)視景,達(dá)到安全輔助駕駛的目的。首先,通過(guò)色彩空間特征分割出車(chē)前燈大致區(qū)域;然后,通過(guò)形態(tài)學(xué)算法縮小車(chē)燈區(qū)域,最后,利用車(chē)燈的位置空間特征來(lái)達(dá)到準(zhǔn)確的車(chē)燈定位。本發(fā)明能有效的區(qū)分出連成一片的車(chē)燈,以及分割開(kāi)連成一片的車(chē)燈和地面反射,并且有很高的準(zhǔn)確度。此外遠(yuǎn)處的較小的車(chē)燈也能準(zhǔn)確的識(shí)別出來(lái)。使用本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于
(1)這種方法能夠有效的檢測(cè)和分割出車(chē)前大燈;
(2)這種方法能夠分割開(kāi)連成一片的車(chē)燈和地面反射光。


圖1車(chē)燈識(shí)別算法流程圖。
具體實(shí)施例方式以下結(jié)合附圖詳述如下
HSI (色調(diào)、飽和度和強(qiáng)度)彩色模型和人視覺(jué)很接近,其中的飽和度給出ー種純色被白光稀釋程度的度量。夜晚車(chē)前大燈發(fā)出的光為白色光,飽和度表現(xiàn)為很低的數(shù)值。色飽和度分量由下式給出
人眼對(duì)于相同強(qiáng)度単色光的主觀亮度感覺(jué)不同。用相同亮度的RGB三基色混色吋,如果把混色后的白光亮度定義為100%,那么人的主觀亮度感覺(jué)可以用下式描述I = 0.299R+ 0.587G + 0.114B(2)
夜間車(chē)燈發(fā)出的光,人眼感覺(jué)為白色高高度。這里對(duì)亮度做了歸ー化處理,讓它的取值范圍在
O從上面彩色空間的變換可知,車(chē)燈區(qū)域表現(xiàn)為高高度、低飽和度。而場(chǎng)景中高亮度且低飽和度的區(qū)域除了包含車(chē)燈還包含車(chē)燈發(fā)出的光在地面造成的大面積的反射光區(qū)域, 另外還有周?chē)h(huán)境的ー些燈光。首先需要消除周?chē)h(huán)境中的一些亮光影響,其次要盡量縮小地面反射光區(qū)域大小。圖像場(chǎng)景中的一些亮光表現(xiàn)為范圍很小的噪聲亮點(diǎn),或者是形狀不規(guī)則的區(qū)域, 地面反射光區(qū)域同樣表現(xiàn)為形狀不規(guī)則區(qū)域。用形態(tài)學(xué)腐蝕算法便可以去掉亮度圖中絕大多數(shù)噪聲亮點(diǎn),縮小不規(guī)則形狀的亮度區(qū)域,同時(shí)還能消除一部分的車(chē)燈周?chē)墓鈺灐 = IQB =(ZP)zClJ(3)
其中(B)2表示集合I平移到點(diǎn)ζ。結(jié)構(gòu)元素B選為半徑為2的圓形模板。將變換得到的亮度I’用I-S為權(quán)值相乗,得到圖4所示的加權(quán)亮度圖。Γ= (I-S)*!'(4)
車(chē)燈區(qū)域亮度I”應(yīng)在0.9以上。另ー方面,車(chē)燈區(qū)域亮度1>0.9,飽和度S<0. 1,那么, (1-S)*I>0.89。當(dāng)1”<0.85時(shí),讓1”=0,得到分割圖像。再用形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算消除其中的噪聲點(diǎn)。開(kāi)運(yùn)算會(huì)消除圖像中小于結(jié)構(gòu)元素大小的區(qū)域。Γ' = (Γ'ΘΒ)Θδ(5)
這里B選為半徑為2的圓形結(jié)構(gòu)元素。分割后的圖像場(chǎng)景,地面上大面積的反射區(qū)是主要的干擾。假設(shè)由以上的方法分割出的圖像場(chǎng)景僅包含車(chē)燈和地面反射區(qū)。地面反射是車(chē)燈發(fā)出的光線在地面上形成的鏡像反射,始終是垂直于觀察者的橫軸,位于車(chē)燈的縱軸正下方。由于的成像設(shè)備總是在離地面汽車(chē)的高度范圍內(nèi),其視覺(jué)決定了場(chǎng)景中的車(chē)燈不會(huì)在橫軸上同一個(gè)范圍內(nèi)出現(xiàn)兩個(gè)或兩個(gè)以上的車(chē)燈區(qū)域。這說(shuō)明場(chǎng)景中存在ー個(gè)車(chē)燈,那么極有可能在縱軸的下方會(huì)出現(xiàn)反射區(qū)域,于是可以利用車(chē)燈和它反射作為共同特征來(lái)識(shí)別車(chē)燈。因此我們將I’ ”以列求和的方式向橫軸投影。Ls = sum(rf')(6)
其中sumO函數(shù)表示矩陣I’”按列求和。一個(gè)橫軸上波峰的位置即是車(chē)燈出現(xiàn)的位置。適當(dāng)?shù)慕厝〔ǚ宓姆秶涂梢缘玫杰?chē)燈出現(xiàn)的橫軸范圍。使用寬度為5的高斯窗ロ(方差為0. 5)與し的波形作卷積(式7),使其波形平滑,消除小毛刺,然后求得濾波后じ的梯度值(式8)。
權(quán)利要求
1.ー種方法,用于攝像頭輔助的車(chē)前大燈區(qū)域分割,它包括 利用色彩空間特征分割出車(chē)前燈大致區(qū)域;形態(tài)學(xué)算法縮小車(chē)燈區(qū)域;利用車(chē)燈的位置空間特征來(lái)達(dá)到準(zhǔn)確的車(chē)燈定位。
2.如權(quán)利要求1所述的方法,它包括建立一個(gè)基于色彩空間特征的判別公式,該公式的特征在干利用了車(chē)燈區(qū)域飽和度低、亮度高的特征。
3.如權(quán)利要求2所述的方法,此判別公式的經(jīng)驗(yàn)閾值。
4.如權(quán)利要求1所述的方法,利用車(chē)燈位置的空間特征,以列求和的方式,截取峰值位置,以此來(lái)確定車(chē)燈橫坐標(biāo)位置;再在橫坐標(biāo)位置范圍內(nèi)從上到下捜索到第一個(gè)符合判別公式閾值范圍特征的縱軸坐標(biāo)位置。
全文摘要
提出了在夜間行車(chē)環(huán)境下攝像頭輔助的有效識(shí)別來(lái)路車(chē)輛的方法。該方法應(yīng)用圖像分割和模式識(shí)別,通過(guò)識(shí)別和定位車(chē)的前燈來(lái)達(dá)到識(shí)別來(lái)路車(chē)輛的目的。首先,通過(guò)色彩空間特征分割出車(chē)前燈大致區(qū)域;然后,通過(guò)形態(tài)學(xué)算法縮小車(chē)燈區(qū)域,最后,利用車(chē)燈的位置空間特征來(lái)達(dá)到準(zhǔn)確的車(chē)燈定位。結(jié)果表明這種方法能夠有效的檢測(cè)出車(chē)前大燈。
文檔編號(hào)G06T5/00GK102567965SQ201110426999
公開(kāi)日2012年7月11日 申請(qǐng)日期2011年12月20日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月20日
發(fā)明者古博, 李武勁, 王明輝 申請(qǐng)人:四川大學(xué)
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