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    基于車牌定位的汽車擋風鏡定位分割方法研究

    2016-11-02 23:19傅詩袁穎泉沈小軍潘舟
    電腦知識與技術(shù) 2016年18期
    關(guān)鍵詞:智能交通系統(tǒng)

    傅詩 袁穎泉 沈小軍 潘舟

    摘要:針對目前智能交通系統(tǒng)中車臉定位識別技術(shù)相對空白的狀況,本文提出了一種車輛擋風鏡區(qū)域定位分割的方法,并用C#進行了系統(tǒng)實現(xiàn)。此方法結(jié)合目前比較成熟的車牌定位技術(shù),通過縮小目標區(qū)域和圖像掃描統(tǒng)計的方法,對二值化后的車輛圖像進行了擋風鏡區(qū)域的定位與分割。經(jīng)對不同光照、不同車型的車輛圖像測試,該算法具有快速、精確、魯棒性強、自適應性好的優(yōu)點,為進一步車內(nèi)人臉定位與識別提供了一定理論與技術(shù)基礎。本方介紹的識別方法有一定的新穎性,已獲得相關(guān)發(fā)明專利授權(quán)。

    關(guān)鍵詞:智能交通系統(tǒng);車牌定位;擋風鏡區(qū)域;統(tǒng)計掃描;定位分割

    中圖分類號:TP311 文獻標識碼:A 文章編號:1009-3044(2016)18-0208-03

    在智能交通系統(tǒng)中,車牌識別、車標識別、車色彩識別技術(shù)都日趨完善,其中以車牌識別技術(shù)最為成熟。但在車臉識別技術(shù)上,卻存在很大空白與不完善之處。車臉識別技術(shù)指分析、處理車輛圖像正面及擋風鏡區(qū)域,進而達到車內(nèi)人臉識別、車內(nèi)景象分析的目的。在未來的智能交通系統(tǒng)中有著重要的應用價值。本文提出的方法是基于車牌定位技術(shù)的[1,2],運用圖像掃描統(tǒng)計的方法,定位分割車輛擋風鏡區(qū)域。圖1為本文方法的處理流程。首先根據(jù)車牌定位的結(jié)果完成擋風鏡區(qū)域的粗定位,再通過掃描圖像特定區(qū)域,統(tǒng)計白點,完成擋風鏡區(qū)域精確定位,最后從原圖像中分割出擋風鏡區(qū)域。

    1 車輛圖像預處理

    對采集車輛圖片預處理是車臉識別過程一個重要環(huán)節(jié),預處理效果的好壞會影響車牌及擋風鏡區(qū)域定位的成功率。本文使用均由CCD攝像機采集、以jpg格式存儲的車輛圖像,處理時將jpg圖像封裝在C# Bitmap位圖對象中。預處理包括灰度化、灰度拉伸、圖像平滑、中值濾波[3]、銳化[3]等過程。上述這些過程除灰度化外都不是必需的,僅針對存在缺陷的圖像或某些特定處理效果,才實施其他預處理過程。

    圖2為車輛原始圖像,在后續(xù)章節(jié)中,均以該圖片作為示例進行處理。

    2 車牌定位

    車輛擋風鏡區(qū)域定位方法是基于車牌定位的,通常情況下,車輛的車牌位置都處于擋風鏡區(qū)域的正下方,且車牌兩側(cè)縱向邊緣的延長線穿過擋風鏡區(qū)域,如圖3。通過向兩側(cè)適當擴展這兩條延長線,可以粗略定位擋風鏡區(qū)域的縱向邊界。與車牌定位技術(shù)要求的車牌邊緣高精度定位不同,擋風鏡區(qū)域定位并不必須精確定位車牌邊緣。我們只希望獲取車牌在整張圖片中粗略的位置信息,并在這一基礎上去尋找擋風鏡的位置。

    2.1基于Sobel算子的車牌邊緣檢測方法

    本文采用目前比較成熟的Sobel算子[4,5,6]對車牌邊緣進行檢測,Sobel算子能根據(jù)像素上下、左右相鄰像素點灰度加權(quán)差在邊緣處達到極值這一特征檢測目標區(qū)域邊緣。Sobel算子對于圖像里的噪聲還具有平滑作用,提供較為精確的邊緣方向信息,在不同環(huán)境的圖像中有著穩(wěn)定的車牌定位成功率。Sobel算子的水平方向算子Sx和垂直方向算子Sy[1,4]定義如下:

    ,

    預處理后的車輛圖像中的每個像素點都要與這兩個核做卷積,Sx對水平邊緣響應最大,Sy對垂直邊緣響應最大。兩個卷積的最大值作為這一個點上的輸出,運算結(jié)果為邊緣幅度圖像。對該圖像進行二值化、去噪處理。通過模板矩陣尋找車牌四邊。每次檢測到車牌的一個邊緣,記錄坐標,并在該位置上添加紅色輔助線,直至標記出車牌的四邊邊緣,如圖3所示。

    3 擋風鏡區(qū)域定位與分割

    3.1擋風鏡區(qū)域垂直定位

    由圖3知,車牌左右邊緣延長線l、r垂直穿過了擋風鏡區(qū)域正中的位置。結(jié)合日常經(jīng)驗不難發(fā)現(xiàn),小型機動車擋風鏡下延ab寬度約為車牌寬度的3倍。若認為直線l、r將擋風鏡區(qū)域垂直分割成三部分,則中間部分的上下邊緣即線段hg、ef等長,左右兩部分的上邊緣長度約為下邊緣長度的2/3,即dh = 2/3ae、gc = 2/3fb。在實現(xiàn)的軟件系統(tǒng)中進行大量測試后,絕大部分小型轎車和面包車均符合這一特點,大型車則有一定偏差。所以,上述方法可以較好的應用在小型車輛擋風鏡區(qū)域垂直定位上,大型車可以分開另作處理。

    通過2.2節(jié)中獲取的車牌邊界坐標yL、yR、xD、xU,可以計算出車牌在水平方向上的長度HD(HorizontalDistance) = yR - yL,車牌在垂直方向上的寬度VD(VerticalDistance) = xD - xU。根據(jù)上述規(guī)律,將擋風鏡下邊緣中部線段L2向水平左、右兩個方向各擴展長度HD,將擋風鏡上沿中部線段L1像兩側(cè)各擴展長度2/3HD,記錄Y方向的4個縱坐標ULM、DLM、URM、DRM,并以綠線進行標記,如圖3。

    3.2基于掃描統(tǒng)計方法的擋風鏡區(qū)域水平定位

    圖3中車牌垂直邊緣的延長線L1、L2并沒有提供有關(guān)擋風鏡區(qū)域水平方向的信息,所以僅通過車牌定位完成擋風鏡區(qū)域的水平定位有較大困難。本文設計了一種基于掃描圖像局部區(qū)域進行白點統(tǒng)計的水平定位算法。經(jīng)前幾步處理后的車輛圖像已經(jīng)是二值化圖像,只包含白色與黑色信息,其中黑色表示背景顏色,白色表示車輛及其他物體邊緣,擋風鏡上下水平邊緣處聚集了大量白色像素信息,且紅、綠輔助線的顏色均為固定值,可以輕易剔除。所以,對圖像自上向下進行水平掃描,統(tǒng)計圖像中每行白色像素點的數(shù)目,當掃描至擋風鏡上下邊緣區(qū)域時,統(tǒng)計結(jié)果必定會出現(xiàn)白點數(shù)目的峰值,由此即可獲取上下邊緣的坐標。

    3.2.1縮小掃描范圍

    考慮到圖像中的其他物體(例如散熱柵、車道線、路緣)同樣含有大量白色像素(干擾信息)。與噪聲不同,這些干擾信息通常是大塊連續(xù)的白點,若直接對整張圖像進行掃描,這些干擾信息會對擋風鏡水平邊緣的檢測造成很大干擾。因此,在進行圖像掃描之前需要縮小待掃描區(qū)域,盡可能將這些干擾信息排除在掃描區(qū)域之外。

    在垂直方向上,只需在車牌寬度范圍內(nèi)進行掃描操作,即圖3中直線l、r之間的范圍。原因有二,其一是車輛邊緣以及車輛兩側(cè)道路上的物體包含大量白色干擾像素,上述掃描范圍可以在最大程度上排除這些干擾信息;其二是掃描過程統(tǒng)計的是每行白色像素點的數(shù)目,擋風鏡上下邊緣的白色像素點在直線l~r范圍內(nèi)最為連續(xù)和集中。

    在水平方向上,一類干擾信息來源于同樣含有大量白色信息的車牌與散熱柵區(qū)域??紤]到散熱柵通常位于車牌正上方,且與車牌寬度相當,根據(jù)3.1節(jié)計算出的車牌寬度VD,將車牌沿X軸負方向垂直平移3~4個VD距離,使其上邊緣移至圖3中線段的位置,將作為掃描時的水平下邊界。經(jīng)過大量測試,移動這一長度可以將散熱柵、車牌等干擾信息排除在掃描范圍之外。

    另一類干擾信息來源于車輛尾部邊緣(如圖3中線段AB上方的白色邊緣),這塊區(qū)域會影響擋風鏡上邊緣的檢測,所以先進行第一次圖像掃描檢測車尾邊緣。掃描的縱向范圍即為前文確定的直線l~r之間,由于圖像上方的噪聲多為離散分布,且預處理時已對主要噪聲進行了抑制,所以在掃描至車尾邊緣之前,不會存在某一行出現(xiàn)連續(xù)大量白點,而車尾處聚集的大量連續(xù)白色信息則會成為掃描結(jié)果中的第一個峰值,稱為突變。

    掃描過程算法描述:

    10 for (int h = 0; h < 圖像高度; h++) {

    20 for(int w = 掃描左邊界; w <= 掃描右邊界; w++)

    30 If(該點是白點) statistics[h] ++;

    40 If(statistics[h] >= 臨界值) {

    50 保存當前行索引;

    60 break;

    70 }

    80 }

    以圖3中直線l為左邊界、直線r為右邊界、E為起點向Y軸正方向進行自上向下掃描。設置一個退出掃描臨界值,該值大小可通過實際測試得到。按上述規(guī)則掃描,用數(shù)組statistics記錄每行白點數(shù)目,數(shù)組下標表示當前掃描行索引。當掃描至某一行,其白點數(shù)目第一次超過臨界值時,認為發(fā)生突變,終止掃描并記錄該行索引h,即為車尾邊緣在X方向的坐標。將h適當減小△h,得到一個新的高度,使其在圖3中越過車尾邊緣,即為待掃描區(qū)域的水平上邊界,如圖3中線段AB。本文使用的所有圖片均為尺寸1360×1024的jpg圖片,經(jīng)過大量測試,臨界值選取130較為合適,選取30為宜。

    綜上所述,圖3中用綠線標出的矩形區(qū)域ABCD即為擋風鏡水平定位的待掃描區(qū)域。

    3.2.2擋風鏡區(qū)域水平定位

    在待掃描區(qū)域ABCD中,以線段AD為左邊界、BC為右邊界、AB為上邊界、CD為下邊界、A點為起點、C為終點進行自左向右、自上向下掃描。同樣以數(shù)組statistics記錄每一行白色像素點的數(shù)目。在區(qū)域ABCD內(nèi),統(tǒng)計結(jié)果中應出現(xiàn)兩個白點數(shù)目的峰值,對應擋風鏡上下邊緣。在實現(xiàn)的軟件系統(tǒng)中,每次橫向定位均取出當次掃描統(tǒng)計結(jié)果中白點最多的一行,故橫向定位至少進行兩次。記上邊緣橫坐標為TM、下邊緣橫坐標為IM,并以水平綠線進行標記,如圖3所示。每次標記水平綠線時將其之上10行與之下10行的像素均設為黑色,因為橫向定位取到的都是當次白點數(shù)目的峰值,峰值附近若干行內(nèi)白點數(shù)目較多,將這些行置為黑色即可保證下次定位到的行不在上一次峰值行附近,從而快速找到還未定位的邊緣。

    掃面過程算法描述:

    10 for (int h = 掃描上邊界; h <= 掃描下邊界; h++)

    20 for (int w = 掃描左邊界; w <= 掃描右邊界; w++)

    30 If (該點是白點) statistics[h] ++;

    40 獲取數(shù)組statistics中最大值的索引Index,保存Index值;

    50 將圖像中第Index行上下10行RGB值設為(0, 0, 0);

    60 if (找到擋風鏡上邊界 && 找到擋風鏡下邊界) 退出;

    70 else 轉(zhuǎn)到步驟10, 繼續(xù);

    須注意的是,由于數(shù)組長度n = Length(AD) = Length(BC),當前掃描行在圖像中的坐標h不再等于數(shù)組下標i,正確的坐標應為:h = i + Length(EA)。

    3.3提取擋風鏡區(qū)域圖像

    根據(jù)3.1和3.2.2我們獲取了擋風鏡區(qū)域EFGH四個頂點的全部坐標:E(TM, ULM)、F(TM, URM)、G(IM, DRM)、H(IM, DLM),如圖4所示。利用C#中Bitmap類的Clone()函數(shù)復制擋風鏡的矩形區(qū)域,并利用C#中Graphics類的畫圖功能在該矩形區(qū)域上用紅線完成對擋風鏡梯形區(qū)域邊界的分割,如圖5所示。至此,擋風鏡區(qū)域的定位與分割完成。

    4 實驗結(jié)果與結(jié)論

    在Window7操作系統(tǒng)下,用C#實現(xiàn)了車輛擋風鏡區(qū)域定位分割系統(tǒng)。對采集到的273張不同車型、包含完整車身與車牌的圖像應用本文所述的基于Sobel算子的車牌定位算法進行車牌定位測試,成功率達到了90%左右。對于車牌定位成功的圖像應用本文的擋風鏡定位分割方法進行測試,成功率達到了98%。本文介紹的擋風鏡區(qū)域定位分割方法的優(yōu)點是邏輯性強,無需復雜的數(shù)學計算,完全將圖像作為一個二維矩陣進行處理,充分利用了車牌定位技術(shù)、圖像掃描原理與統(tǒng)計方法。在車牌定位成功的情況下,擋風鏡定位成功率極高?;赟obel算子的車牌定位算法具有適應性強的特點,在復雜環(huán)境下有著穩(wěn)定的車牌定位成功率。因此,基于車牌定位與掃描統(tǒng)計的車輛擋風鏡定位分割方法在智能交通領域具有一定的應用價值。

    參考文獻:

    [1]Wenjing Jia,Huaifeng Zhang, Xiangjian He.and Massimo Piccardi,“Mean shift for accurate license plate localization”,Intelligent Transportation Systems, 2005:566-571.

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    [4] 孫洪淋,廖繼旺.基于Sobel算子的圖像邊緣檢測及其實現(xiàn)[J].人工智能識別技術(shù),2004, 15(2): 87-94.

    [5] 靳鵬飛.一種改進的Sobel圖像邊緣檢測算法[J].應用光學,2008,7(4):779-783.

    [6] 吳國偉,謝金法,郭志強.基于Sobel算子的車輛輪廓邊緣檢測算法[J].河南科技大學學報.2009,30(6):38-41.

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