車輛壓線檢測方法
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其中，P為對所有集合Ri中元素的邏輯謂詞，Ф則代表空集。文中使用大津法作為閾值分割法。大津法(Ostu)是大津于1979年提出，對圖像I，記T為前景與背景的分割閾值，前景點數(shù)占圖像比例為w0，平均灰度為u0；背景點數(shù)占圖像比例為w1，平均灰度為u1。圖像的總平均灰度為uT=w0×u0+w1×u1。從最小灰度值到最大灰度值遍歷T，當T使方差值σ2=w0×(u0-uT)2+w1×(u1-uT)2最大時，T即為分割的最佳閾值。方差是灰度分布均勻性的一種度量，方差值越大，說明構(gòu)成圖像的兩部分差別越大，當部分前景錯分為背景或部分背景錯分為前景都會導(dǎo)致兩部分差別變小，因此使方差最大的分割意味著錯分概率最小。直接用大津法計算量較大，因此在實現(xiàn)時采用等價公式σ2=w0×w1×(u0-u1)2。完成車輛分割后，再進行圖像形態(tài)學(xué)處理，進而完成矩形框標記。
2 實驗結(jié)果與分析
選取固定攝像機獲取的一段城市道路交通視頻作為研究對象。首先采用圖像分割技術(shù)，只選取黃線附近的大致區(qū)域，得到檢測帶，從而減少數(shù)據(jù)量，提高處理速度。實際情況中，由于光線影響以及人為劃定的黃線存在偏差，會造成圖像中的黃線不一定為嚴格意義上的直線。在用Hough變換標定黃線時會造成圖1右側(cè)所示的情況：兩條黃線并非完整直線，而是由直線段連接而成。通過連接距離最遠的端點即可得到道路中兩條黃線。而Hough變換后，就可以得到所有線段的端點，即用十字標出的端點。再用Matlab在圖中標定出黃線的位置，如圖1所示。本文引用地址：http://www.bjwjmy.cn/article/196160.htm
圖1(b)中兩條直色線即為用上述方法標定的黃線。黃線標定后，這兩者之間即為黃線區(qū)域，通過判斷這個區(qū)域內(nèi)是否有車輛，即可判斷是否有車輛壓線，達到檢測目的。由圖可以看出，圖中有車輛存在壓黃線的行為。確定黃線位置后，需要在圖中用矩形框標出車輛位置，圖2為車輛分割結(jié)果，圖3即為處理結(jié)果。
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