皓麓词圈象差分,动目标识别,重心提取,模式识另步争、I引言野外环境下用图像分析和模式识别方法判断车辆运动特征的难点是自然天气条件的变化.诸如雨、雪、风、云、日照强度、阳光照射角度等都会影响摄取到的图像质量.当光线强度降低时图像整体亮度降低,对比度变差;当摄像机镜头粘上灰尘或在雨雪天气中,图像清晰度下降,景物边缘变得模糊;在冬季大风天气中摄像机支架会发生颤动.造成图像序列中背景颤动;阳光下场地上物体的阴影随时间或云彩移动而变化,造成差分图象的散粒噪声.这些因素都对图像分析造成困难.另外,图像序列处理速度必须大于4帧/秒才不会丢失车辆运动状态信息( 车速低于10ki n/h) .因此,动目标处理方法在速度和精度两方面必须都达到要求才能使系统具有实用价值.//龠.匿裂轴L 27.75m‘ ’ 北京市公安交通蕾理局合作项目面譬二二￡唪~酉___1F可硼r——一—— 增刊B 自动化学报场地与摄像机位置如图1.平台固定时摄像头视角要覆盖全场.实验车型最大是北京104l ,估算水平视角是2xa『ctan三芋=55.8。.画面最远范围是27.75米.垂直视角是呦型等掣一arc伽;=38。.镜头与ccD芯片成像尺寸相同.与摄像机同为1/2” .成象尺寸6.5X4.8 mm2.镜头焦距状定视角大小,用6毫米焦距,由透镜成像公式及相似三角形计算得镜头水平视角为2xarclan半=56:88。,垂直视角为2xarclan半=43.68/2 。,均符台要求.选^E/’ 466用AVENIR的SCd) 614CSE型6.0InP/i FI.4自动光圈镜头姐适应野外环境下光照条件的变化.车辆在摄像机视野最远端纵向移动l 米距离时,摄像机垂直视角变化量是83。-aretan三± 堡』芸型孥鲁二!!!￡土:o.3。,而摄像机垂直视角为43_60。即是垂直视角的二43急.6。瓦}西’ 用M聃TRON的MTV-1881Ex型600线黑白cCD摄像机-则车辆在最远端纵向移动1米时图象有4个像素的变化量.2图像序列分析2.1动目标渡别图像序列分析的目的是识别与跟踪运动目标、估计运动参数.当图像帧阃黼较短时.假设景物中各部分在圈像上的灰度基本不变.设0时刻雷像为曲( ‘ 力.岛时刻图像为曲(五,).若此期间目标平移(A五A力.则白(再力=新(J 咄盂,咕如.图像差分是从两帧相邻圈像的灰度差中提取动目标信息,其背景不动则灰度差值为零.而动目标呈现出一定灰度差被识别出来.图象差分有两类:一类使用图像序列中每一帧』rAx, 力与一个静止的参考帧gR( x, D( 不存在任何运动的物体) 作图像差分毋( 而一=昴( rA而。r矗砧.但是野外_习:境随时都在变化(如夏天云层运动造成■ 问背景灰度变让,冬春季场地上的瞬时切变强风使摄象机颤动、场地上其它运动物体的阴影变化等) .因此.这种方法计算出的(△ 如△ 力与实际值有一定偏差.本系统中经过试验对比,在提取运动轨迹时采用这种方法.另一类是用图像序列中相邻两帧进行差分、二值化后提取动目标.问蓖是丑标运动缓慢时两帧问且标重叠部份无法识别:其次是检测出的动目标比实际丈.但它对目标徽小运动反应灵敏,本文将它用于检测车辆运动是否停止.为解决相邻帧差分存在的问最,可以利用三帧图像计算两个差分图像.再对这两个差分图像做二次差分,最后得捌图像为原来三帧图像的Lapl aci an图.当运动物体形状和运动向量在几馈匿像中变化不太大时,二次差分( Lapl aci an) 图像能更好的抽出运动物体.它对目标徽小运动的反应比两帧相减更加灵敏,但其计算量是两帧相减的三倍.占用空间是两帧相11t 露;2 ijl|:丞 自动化学报 增刊B减的两倍啪吐2.2围像二值化差分后背景区域灰度值应全为零,但自然天气条件下受各种因素的影响.序列中每帧图像背景有微小变化,反映为相同位置的像素灰度有小幅度变化,它比背景被车圈2丑场地背景,右上角为起步车辆图2c与周定帧的差分图象图2b圈象序列中运动的车辆图” 选定域值的=值化圈基母3对圈2渤匝象纛亲口勺】主方圉均衡化 陶4是图2d做边缘腐蚀的效果 增刊B 自动化学报辆遮盖引起的灰度变化要小,圈2c车辆周围亮区和条纹就是背景干扰.为消除这种小幅度的灰度变化,需要对图像进行二值化.将车辆和背景分割开.分析图3的宣方圈可以看出目标与背景没有明显的界限.经过不断的测试调整可咀选择一固定的闽值进行二值化分割.2.3边缘腐蚀场地边缘的移动物体会影响重心计算.而场地中标杆影子随时问而变化.角度不大但会产生误差.它们的特点是在图像中的面积远小于车辆.可用边缘腐蚀方法消除.一般边缘腐蚀一次是将宽度减少2个像素.此类噪声需经多次的腐蚀.当物体某一方向如在纵轴上尺度比较大。而在横轴上尺度很小时.只要在水平方向上做一维腐蚀就可以消除小物体,而且一次可以将物体腐蚀掉任意个像素的宽度.因此可以大幅度的减少处理时间.2.4重心计算与运动轨迹平滑滤波重,汹标以j)=【等,甏J,零阶矩M一,警“ m一阶矩^,.。=∑辔(f,,)一^如1=∑jg(i,,).二值化图象其背景灰度值都为零而目标子图t, j ERr,』E膏灰度值都为1.则零阶矩由像素灰度值的和变为像素和,即区域面积.一阶矩由横、纵坐标分别相加得到.每帧图像重心坐标所构成的序列是车辆运动轨迹.由于现场各种干扰造成计算出的运动轨迹有细节突变.不经处理直接做模式匹配会得出错误的结果,故对运动轨迹进行如下的平滑滤波:△ ;.:亟二墨=!!± 也二兰!=22± 亟二立=≥16△ y。=鲣塑丝≮掣刿3车辆运动模式识别,瞄蔫以公安部桩考训练标准行车路线为例,车辆运动特征参数识别与模式匹配方法如下3.1方向模板 3:UP图象象素与Ki rsch边缘算子8个卷积核做卷积{2】.4L_u、f/,2:Ru可以得到每个核对特定边缘方向的最大响应· 所有8个5:I EFT.as!r毛P—,l 翘嘎rr方向中的最大值做为边缘幅度图像输出,最大响应核的/I\序号构成了边缘方向编码.同样,重心运动轨迹用8自6:L-D,± ⋯’ 8:R_D宴霉蒿罕霎善亍釜奖等霪翟妥翥需篙鐾萎霉主掣喜,睇重心运I:L村/UW阿N咖自由麟码 逐渐向下转向,进入甲库后变为向下倒车至停在库底,一~⋯一一‘ ⋯一。‘ 自动化学报 增刊B描述是5÷ 6÷ 7--)0:移库时是二上二下到库底停车.描述是3-)0÷ 7-)o-)3-)0--)7--)0;出库和倒库的轨迹是先向上行驶,因为要穿过乙库出库,所以要向左上拐,出库后车向左拐停车.然后倒车向右后逐渐向下转向,进入乙库后变为向下,直到库底为止,描述是3÷ 4--) 5--) O( 出库) ÷ I÷ 8÷ 7.由于摄影机不在目标正上方.且车辆阴影造成重心偏差,所以计算的轨迹方向有小偏差,但趋势不变.图6( c) 是方向编码后数字化的车辆重心运动轨迹.3.2停车模式判别