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車(chē)輛壓線(xiàn)檢測(cè)方法

作者: 時(shí)間:2013-04-22 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

其中,P為對(duì)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(duì)圖像I,記T為前景與背景的分割閾值,前景點(diǎn)數(shù)占圖像比例為w0,平均灰度為u0;背景點(diǎn)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(dāng)T使方差值σ2=w0×(u0-uT)2+w1×(u1-uT)2最大時(shí),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(shuō)明構(gòu)成圖像的兩部分差別越大,當(dāng)部分前景錯(cuò)分為背景或部分背景錯(cuò)分為前景都會(huì)導(dǎo)致兩部分差別變小,因此使方差最大的分割意味著錯(cuò)分概率最小。直接用大津法計(jì)算量較大,因此在實(shí)現(xiàn)時(shí)采用等價(jià)公式σ2=w0×w1×(u0-u1)2。完成車(chē)輛分割后,再進(jìn)行圖像形態(tài)學(xué)處理,進(jìn)而完成矩形框標(biāo)記。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
選取固定攝像機(jī)獲取的一段城市道路交通視頻作為研究對(duì)象。首先采用圖像分割技術(shù),只選取黃線(xiàn)附近的大致區(qū)域,得到檢測(cè)帶,從而減少數(shù)據(jù)量,提高處理速度。實(shí)際情況中,由于光線(xiàn)影響以及人為劃定的黃線(xiàn)存在偏差,會(huì)造成圖像中的黃線(xiàn)不一定為嚴(yán)格意義上的直線(xiàn)。在用Hough變換標(biāo)定黃線(xiàn)時(shí)會(huì)造成圖1右側(cè)所示的情況:兩條黃線(xiàn)并非完整直線(xiàn),而是由直線(xiàn)段連接而成。通過(guò)連接距離最遠(yuǎn)的端點(diǎn)即可得到道路中兩條黃線(xiàn)。而Hough變換后,就可以得到所有線(xiàn)段的端點(diǎn),即用十字標(biāo)出的端點(diǎn)。再用Matlab在圖中標(biāo)定出黃線(xiàn)的位置,如圖1所示。

本文引用地址:http://www.bjwjmy.cn/article/196160.htm

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圖1(b)中兩條直色線(xiàn)即為用上述方法標(biāo)定的黃線(xiàn)。黃線(xiàn)標(biāo)定后,這兩者之間即為黃線(xiàn)區(qū)域,通過(guò)判斷這個(gè)區(qū)域內(nèi)是否有車(chē)輛,即可判斷是否有車(chē)輛壓線(xiàn),達(dá)到檢測(cè)目的。由圖可以看出,圖中有車(chē)輛存在壓黃線(xiàn)的行為。確定黃線(xiàn)位置后,需要在圖中用矩形框標(biāo)出車(chē)輛位置,圖2為車(chē)輛分割結(jié)果,圖3即為處理結(jié)果。

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