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      簡析邊緣檢測原理在車道偏離報警系統(tǒng)中的應用

      2016-10-21 23:25:37張一李瑋李龍
      科學與財富 2016年9期
      關(guān)鍵詞:報警系統(tǒng)邊緣檢測

      張一 李瑋 李龍

      摘要:車道偏離報警系統(tǒng)屬于高級的駕駛輔助系統(tǒng)范疇,通過報警的方式減少汽車因車道偏離而發(fā)生交通事故的系統(tǒng)。邊緣檢測的目的是將圖像中灰度發(fā)生顯著變化位置上的點提取出來。這一類點通??梢杂脕肀碚魑矬w的輪廓。在車道偏離報警系統(tǒng)中,邊緣檢測的結(jié)果是整個系統(tǒng)工作的基礎,表征車道線邊緣的邊緣點越多,與車道線無關(guān)的邊緣點越少,車道線參數(shù)計算也就越準確。

      關(guān)鍵詞:車道偏離 報警系統(tǒng) 邊緣檢測

      本文在研究在車道偏離報警系統(tǒng)時采用的是sobel邊緣檢測器進行邊緣檢測技術(shù)。

      Sobel邊緣檢測器使用圖中的掩模來數(shù)字化的近似一階導數(shù)值Gx和Gy。在技術(shù)上,它是一離散性差分算子,用來運算圖像亮度函數(shù)的梯度之近似值。在圖像的任何一點使用此算子,將會產(chǎn)生對應的梯度矢量。由于圖像邊緣附近的亮度變化比較大,所以可以把那些在鄰域內(nèi)灰度超過某個值的像素點當作邊緣點。

      該算子包含兩組3x3的矩陣,分別為橫向及縱向,將之與圖像作平面卷積,即可分別得出橫向及縱向的亮度差分近似值。Gx及Gy分別代表經(jīng)橫向及縱向邊緣檢測的圖像。

      換言之,一個鄰域的中線點處的梯度可由Sobel檢測器按如下方式計算:

      使用圖中左邊的掩模對圖像f進行濾波,得到一階近似導數(shù)Gx的值,即點(x,y)在水平方向的偏移量。

      再使用右邊的掩模對圖像f濾波, 得到一階近似導數(shù)Gy的值,即點(x,y)在垂直方向的偏移量。

      然后計算每個濾波后的圖像中的像素值的平方,并將兩幅圖像的結(jié)果相加計算相加結(jié)果的平方根,得到該點的梯度矢量值。

      選取合適的閾值T,若新像素灰度值≥T,則判讀該像素點為圖像邊緣點。

      即:

      因此,我們說若在位置(x,y)處g≥T,則在該位置的一個像素是一個邊緣像素,其中T是一個指定的閾值。

      用一幀道路圖像進行邊緣檢測,原始圖像和經(jīng)過處理后的圖像如下圖所示。

      從上圖中可以看出邊緣檢測提取出一幀圖像中大多數(shù)物體的邊緣點,圖像中只剩下黑色的背景和白色的邊緣點,因此大大減少圖像的信息量。在車道偏離報警系統(tǒng)中,邊緣檢測的最重要的作用就是將車道線的邊緣點提取出來,然后由后續(xù)圖像處理模塊進行處理。

      參考文獻:

      [1] 孫蔚,王靖,王波.改進的Sobel算子彩色圖像邊緣檢測[J]. 電子技術(shù)應用. 2013(02)

      [2] 袁春蘭; 熊宗龍; 周雪花; 彭小輝. 基于Sobel算子的圖像邊緣檢測研究[J]. 激光與紅外.2009(01)

      [3] 章毓晉編著.圖像工程[M]. 清華大學出版社, 2006

      [4] (美)RafaelC.Gonzalez,(美)RichardE.Woods,(美)StevenL.Eddins著,阮秋琦等譯.數(shù)字圖像處理[M]. 電子工業(yè)出版社, 2005

      作者簡介:

      張一 男 1982年8月 宜賓職業(yè)技術(shù)學院 五糧液職業(yè)技術(shù)學院 助教 本科 四川 644003 研究方向:電磁場與微波 嵌入式控制

      李瑋 女 1981年2月 宜賓職業(yè)技術(shù)學院 電子信息與控制工程系 講師

      李龍 男 1988年7月 宜賓職業(yè)技術(shù)學院 電子信息與控制工程系 助教

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