淺析智能交通中數(shù)字圖像處理技術的運用

賽朋飛 李梁娟

摘要：數(shù)字圖像處理技術是當前廣泛應用在生產(chǎn)生活領域的常見計算機技術，其擁有再現(xiàn)性強、處理精度高、適用面寬、靈活性強等特點，可以被運用在智能交通中違章現(xiàn)象抓拍以及車輛動態(tài)跟蹤等方面，對于提升智能交通工作質量效率有著重要的作用。

關鍵詞：智能交通;數(shù)字圖像處理技術;車輛跟蹤

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）10-0081-01

智能交通在相對完善的道路上利用電子技術、人工智能技術、地理信息技術、計算機計算、傳感器技術等，用于滿足交通運輸管理需求的系統(tǒng)，能夠對交通實現(xiàn)精準高效的現(xiàn)代化管理。其中，圖像處理技術是智能交通中重要的技術之一，對于維護交通秩序有著重要的作用。

1 數(shù)字圖像處理技術

數(shù)字圖像處理技術是利用計算機對圖像進行噪聲去除、復原、提取特征等處理的技術。當前數(shù)字圖像處理技術已經(jīng)廣泛應用在物理化學、生物醫(yī)學、氣象環(huán)保、水利工程、軍事、通信、交通等領域。數(shù)字圖像處理技術的優(yōu)勢十分明顯，在應用過程中有以下幾個特點：第一，再現(xiàn)性強。與模擬圖像處理相比，數(shù)字圖像處理不會猶豫凸顯光存儲與傳輸復制的操作導致圖像質量降低，原稿能夠清晰的再現(xiàn)圖像質量[1]。第二，處理精度高。數(shù)字圖像處理技術對圖像處理的精讀性對較高，能夠將模擬圖像數(shù)字化處理成任意規(guī)格的二維數(shù)組，能夠滿足圖像處理的大部分需求。對于計算機來說，不論數(shù)組大小以及像素的位數(shù)，處理程序與過程是相同的。因此，不論圖像精讀多高都可以利用計算機進行處理，只需要在處理中調整程序數(shù)組參數(shù)即可。第三，適用面寬。圖像可以源自不同途徑的信息源，不論是可見光圖像，還是不可見的波譜圖像都可以進行處理。從圖像的實體規(guī)格來看，不管是細小的電子顯微鏡圖像，還是宇宙航空圖像、天文望遠鏡圖像均可以通過經(jīng)過數(shù)字編碼處理后通過二維數(shù)組呈現(xiàn)灰度圖像，可以使用計算機進行處理。只需要根據(jù)不同圖像來源途徑選擇合適的圖像信息采集手段就可以任意使用數(shù)字圖像處理技術[2]。第四，靈活性強。數(shù)字圖像處理大致可以分為圖像像質改善、圖像分析以及圖像重建三個主要方面，其中每一方面均涵蓋了十分復雜的內容。鑒于圖像光學處理從原理上分析只能夠開展線性運算，還可以進行非線性處理，只要是可以使用數(shù)學公式或者邏輯關系來表達的運算都可以利用數(shù)字圖像處理技術來完成。

2 智能交通中數(shù)字圖像處理技術的運用

2.1 違章現(xiàn)象抓拍

在智能交通尚未普及的傳統(tǒng)交通環(huán)境中，由于缺乏有效的執(zhí)法手段，在很多交通場合，如無人值守路口、單行線、緊急停車區(qū)域、公交車專用道等場合會出現(xiàn)違章行車情況，如闖紅燈、逆向、非法占用車道等，嚴重影響了交通秩序，危害他人的生命財產(chǎn)安全。而利用數(shù)字圖像處理技術可以利用計算機高分辨率圖像采集技術、智能圖像識別技術、數(shù)據(jù)庫技術等對違法行為進行抓拍[3]。數(shù)字圖像處理技術在智能交通中闖紅燈抓拍中具有以下幾個優(yōu)勢：一是利用智能圖像識別技術，快速識別違章車輛。利用智能圖像識別技術，能夠使得智能交通系統(tǒng)自動跟蹤并識別違章車輛的行駛軌跡，并高精度抓拍違章車輛車牌的特寫照片，不需要另外設置圈線，十分便捷可靠;二是利用高分辨圖像采集技術進行連續(xù)抓拍。高清晰圖像采集技術所抓拍的圖像十分清晰，色彩還原度高、采集速度快、精準度高，在不同車速下都可以實現(xiàn)精準了連續(xù)抓怕并將其記錄;三是利用全景與特寫抓拍結合，全景圖片全面在線車輛為證全過程，特寫圖片則提供違章車輛的詳細信息，為出發(fā)違章車輛提供了證據(jù)。當前我國機動車車輛牌照區(qū)域牌底與牌字顏色對比明顯，邊緣豐富;車牌區(qū)域水平或垂直頭型呈現(xiàn)連續(xù)的峰、谷、峰分布，因此可以利用邊緣模板算法以及HSI顏色模型算法來對車牌圖像進行圖像處理。

2.2 車輛動態(tài)跟蹤

在交通道路管理中為了獲取車輛的運動軌跡與數(shù)據(jù)，初期采用的感應線圈等需要硬件設施作為支撐的方式，但這類技術要求將硬件設施埋設在路面中，對路面會產(chǎn)生一定損壞，安裝過程也相對復雜，對交通正常運行有一定影響?；跀?shù)字圖像處理技術下的攝像頭視頻拍攝，在經(jīng)過計算機軟件圖像處理，則能夠在保障道路秩序的基礎上精準獲取車輛動態(tài)信息[4]。在道路交通中對運動車輛進行高效檢測與跟蹤，是對車輛是否出現(xiàn)違章行為與識別的基礎，而車輛運動目標檢測與跟蹤則需要經(jīng)過背景分析、運動點提取、運動點位置提取、運動物體跟蹤等過程。經(jīng)過數(shù)字圖像處理技術的成熟發(fā)展，上述過程都已經(jīng)形成較為成熟的短發(fā)。如在背景提取中改進的基于均值的背景提取算法以及減少圖像像素的興趣區(qū)提取算法等，各類成熟的算法能夠有效跟蹤動態(tài)車輛。如在夜晚車輛動態(tài)跟蹤中，由于夜晚環(huán)境限制，車輛輪廓不夠清晰，無法單純使用背景差分或幀差分等方式來進行車輛跟蹤，如利用幀差分進行車輛動態(tài)檢測時會導致車輛連成一片，難以準確分辨?；诖?，可以利用數(shù)字圖像處理技術來對運動車輛進行高效檢測。一是檢測車輛車頭燈，將其作為車輛標志對車輛將信息跟蹤;二是使用Retinex來減少燈光的影響，再利用幀差法檢測車輛時排出車頭燈造成的影響，只保留車輛運動的本身。

3 結語

數(shù)字圖像處理技術是一項應用十分廣泛計算機技術，已經(jīng)成熟應用在智能交通中，尤其是應用在車輛違法行為、車輛動態(tài)跟蹤方面。伴隨著計算機技術與圖像處理技術不斷成熟發(fā)展，數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為智能交通系統(tǒng)中不可或缺的核心技術之一。為了進一步發(fā)揮數(shù)字圖像處理技術的效用，數(shù)字圖像處理技術將會在智能交通系統(tǒng)中更多領域應用，從而在實踐中提升軟件與硬件技術，不斷提升數(shù)字圖像處理技術的精準度與清晰度。

參考文獻

[1] 吳則平.基于數(shù)字圖像處理的智能交通管理控制系統(tǒng)[J].通訊世界，2018（8）：310-311.

[2] 高軍，朱宏輝.數(shù)字圖像處理技術在車牌識別系統(tǒng)中的應用[J].計算機光盤軟件與應用，2014（4）：18-20.

[3] 劉再陽.基于數(shù)字圖像處理技術在汽車牌照識別系統(tǒng)的應用研究[J].計算機光盤軟件與應用，2012（19）：54-55.

[4] 唐云龍，陳平.智能交通中數(shù)字圖像處理技術的運用[J].中國高新區(qū)，2018（1）：31.