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    一種基于圖像的車輪檢測方法研究

    2015-06-29 18:27:23孫維廣
    科技資訊 2015年10期
    關(guān)鍵詞:車輪

    孫維廣

    摘要:對(duì)運(yùn)動(dòng)車輛的車輪視覺檢測方法進(jìn)行了研究。首先采用實(shí)時(shí)背景更新的背景差分法和輪廓檢測方法獲得運(yùn)動(dòng)車輛的位置和范圍,然后根據(jù)車輛輪廓信息截取下半部圖像,以縮小車輪的搜索范圍。再對(duì)截取的圖像進(jìn)行邊緣檢測,提取其輪廓,最后對(duì)輪廓采用直接最小二乘橢圓擬合算法檢測橢圓,并根據(jù)橢圓長短軸比率和中心間距等信息排除誤檢橢圓,得到車輪的中心位置和大小。實(shí)驗(yàn)表明,本方法檢測車輪有很高的正確率。

    關(guān)鍵詞:Canny算法,輪廓檢測,橢圓擬合,車輪

    中圖分類號(hào):TU723.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1672-3791(2015)04(a)-0000-01

    基于計(jì)算機(jī)視覺的車輪自動(dòng)檢測在智能交通、工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用價(jià)值。由于實(shí)際環(huán)境復(fù)雜,車輪的有效檢測是一項(xiàng)困難的工作。在車輪檢測時(shí)本文利用了Andrew Fitzgibbon提出的直接最小二乘橢圓擬合法[1]進(jìn)行橢圓檢測,此算法優(yōu)點(diǎn)是簡單高效,但缺點(diǎn)是會(huì)出現(xiàn)較多的誤檢橢圓。因此,本文根據(jù)運(yùn)動(dòng)圖像的特點(diǎn)縮小車輪的檢測范圍,以盡可能排除干擾。本文首先運(yùn)用背景差分法和輪廓分析方法檢測運(yùn)動(dòng)車輛位置,然后針對(duì)車輛的下半部圖像采用Canny算法提取邊緣,進(jìn)而對(duì)其進(jìn)行輪廓檢測,最后采用橢圓擬合算法完成車輪的檢測。

    1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測

    由于背景有較多干擾,會(huì)導(dǎo)致最終車輪提取變的復(fù)雜。因此,本文首先運(yùn)用背景差法將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取出來,為了排除場景變化的影響, 并獲得較純凈的背景,對(duì)背景進(jìn)行了實(shí)時(shí)更新[2]。本文研究的原始視頻幀如圖1所示,背景如圖2所示。背景差分并二值化的效果如圖3所示。

    2 輪廓檢測

    對(duì)于二值化圖像,本文利用OpenCV的cvFindContours函數(shù)提取輪廓,將檢測出的輪廓保存到鏈表中[3]。根據(jù)車輛的長寬信息可以排除小的干擾輪廓。對(duì)圖3所示的二值圖進(jìn)行輪廓檢測結(jié)果如圖4所示,可見車輛被正確檢測出來。

    圖1 原始視頻幀 圖2 實(shí)時(shí)更新的背景

    圖3 背景差分并二值化效果 圖4 目標(biāo)檢測結(jié)果

    3 邊緣檢測

    上節(jié)將運(yùn)動(dòng)車輛檢測出來后,為了排除干擾,減少計(jì)算時(shí)間,本文針對(duì)其下半部進(jìn)行邊緣檢測。這里采用Canny算法提取邊緣,其原理是先用高斯濾波器平滑圖像,再用一階偏導(dǎo)的有限差分計(jì)算梯度幅值和方向,對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制,最后用雙閾值法檢測并連接邊緣[3]。由于輪轂和輪胎分界明顯,因此邊緣檢測效果對(duì)閾值選取不是很敏感,可以選取稍大的閾值,以減少非車輪邊緣的檢出。檢測效果如圖5所示。

    4 車輪檢測

    為了便于后續(xù)的車輪檢測,本文首先針對(duì)邊緣檢測后的圖像用第3節(jié)介紹的方法進(jìn)行輪廓提取。輪廓信息保存在序列中,序列中的每一個(gè)元素是曲線中的一個(gè)點(diǎn)的位置。圖5中有較長的邊緣和較短的邊緣,顯然不符合車輪特征。可以根據(jù)第3節(jié)獲得的車輛長高信息推測車輪的尺寸,排除一部分不符合條件的輪廓,輪廓提取的效果如圖6所示。

    圖5 對(duì)目標(biāo)區(qū)域邊緣檢測 圖6 輪廓檢測結(jié)果

    車輪圖像近似于橢圓,因此可以通過橢圓檢測的方法檢測車輪。本文對(duì)輪廓提取結(jié)果采用直接最小二乘橢圓擬合法[1]進(jìn)行橢圓檢測。雖然已經(jīng)縮小了橢圓擬合范圍,但仍可能會(huì)將少量非橢圓輪廓檢測出來,或同一車輪檢出多個(gè)橢圓,如圖7(a)- (d)所示。其中,圖7(a)為圖6的橢圓擬合結(jié)果,其橢圓信息如表1所示。圖7(b)- (d)列舉了其它3種車輪的橢圓檢測結(jié)果。

    (a) (b)

    (c) (d)

    圖7 橢圓檢測結(jié)果

    表1 對(duì)圖7(a)檢測出的橢圓信息

    左側(cè)橢圓 右側(cè)橢圓

    中心坐標(biāo) 短軸 長軸 中心坐標(biāo) 短軸 長軸

    (17, 31) 6 13 (218, 32) 7 11

    (42, 28) 9 11 (220, 32) 13 15

    (43, 27) 11 14 (220, 30) 16 16

    文獻(xiàn)[4]根據(jù)橢圓內(nèi)外的灰度值區(qū)分橢圓是否為車輪邊界,但不適用于輪轂顏色本身較暗或受到污染的情況。本文研究的車輪有如下特點(diǎn):

    (1)兩車輪大小、中心縱向坐標(biāo)相近;

    (2)車輪圖像接近圓形,長短軸比接近1;

    (3)兩車輪對(duì)稱,與車輛邊緣距離接近。

    本文根據(jù)以上特點(diǎn)排除誤檢橢圓,并且根據(jù)剩余橢圓中心的距離將多個(gè)近似橢圓歸并,歸并時(shí)優(yōu)先保留長短軸比最接近1的,長軸最長的橢圓,最終相應(yīng)車輪的檢測結(jié)果如圖8所示??梢娷囕啽徽_檢測出來。

    圖8 車輪檢測結(jié)果

    5 結(jié)論

    本文對(duì)車輪的視覺檢測進(jìn)行了研究,并利用VC++和OpenCV視覺庫進(jìn)行了編程實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本方法能實(shí)時(shí)有效的檢測出車輪位置。但當(dāng)輪轂和輪胎顏色分界不明顯時(shí)會(huì)出現(xiàn)車輪中心提取準(zhǔn)確度不高的現(xiàn)象。另外,實(shí)際環(huán)境復(fù)雜,車輪的污染程度,相機(jī)擺放角度,光線都會(huì)影響最終的車輪檢測效果。如要適應(yīng)更復(fù)雜的情況需要做進(jìn)一步的研究。

    參考文獻(xiàn)

    [1] Andrew Fitzgibbon, Maurizio Pilu, Robert B. Fisher. Direct Least Square Fitting of Ellipses. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1999, 21(5): 253-257.

    [2] Dr Alan M. Mclvor. Background Subtraction Techniques[J]. IVCNZ00, Hamilton, New Zealand, 2000

    [3] Gary Bradski, Adrian Kaehler著.于仕琪,劉瑞禎譯.學(xué)習(xí)OpenCV(中文版)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2009,10,173-256..

    [4] 陳旭,林國余.一種基于立體視覺的車輪中心測量方法[J]. 南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2011,3(1):84-90.

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