车辆外轮廓检测方法及其装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN104598906A(43)申请公布日2015.05.06(21)申请号201510096181.7(22)申请日2015.03.04(71)申请人西安工业大学地址710032陕西省西安市未央区学府中路2号(72)发明人王鹏李晓宾吕志刚杜卫东苟佳维(74)专利代理机构西安新思维专利商标事务所有限公司61114代理人黄秦芳(51)Int.Cl.G06K9/32(2006.01)G06T7/00(2006.01)权利要求书3页说明书6页附图2页(54)发明名称车辆外轮廓检测方法及其装置(57)摘要本发明公开了一种车辆外轮廓检测方法，计算机获取不同分辨率下的无目标车辆的背景图像和有目标车辆的前景图像，然后对所述不同分辨率下的背景图像和前景图像分别差分运算获得不同层的背景差分图，对所述不同层的背景差分图进行阈值分割获得第一分割图像和第二分割图像，所述第一分割图像和第二分割图像进行融合运算获得融合后的图像，最后对所述融合后的图像进行腐蚀处理获得车辆外轮廓；本发明还公开了一种车辆外轮廓检测装置，通过本发明能够大大降低检测成本，提高检测效率，因此能够广泛应用于车辆车型分类、整车尺寸测量等智能交通项目中。CN104598906ACN104598906A权利要求书1/3页1.一种车辆外轮廓检测方法，其特征在于，该方法为：计算机获取不同分辨率下的无目标车辆的背景图像和有目标车辆的前景图像，然后对所述不同分辨率下的背景图像和前景图像分别差分运算获得不同层的背景差分图，对所述不同层的背景差分图进行阈值分割获得第一分割图像和第二分割图像，所述第一分割图像和第二分割图像进行融合运算获得融合后的图像，最后对所述融合后的图像进行腐蚀处理获得车辆外轮廓。2.根据权利要求1所述的车辆外轮廓检测方法，其特征在于，所述计算机获取不同分辨率下的无目标车辆的背景图像和有目标车辆的前景图像，具体为：确定计算机获取的原始图像为高分辨率图像，原始图像即为无目标车辆的背景图像和有目标车辆的前景图像，再对高分辨率图片经过低通滤波器进行平滑，然后对平滑图像进行抽样处理，获得一系列尺寸缩小的图像，每一级图像均为其前一级图像低通滤波后作隔行隔列降采样，即其中：Gk(x,y)为第k层图像；G0为原始图像，m、n可以为-2、-1、0、1、2，即w(m,n)＝h(m)·h(n)为5×5具有低通特性的窗口函数，h为高斯密度分布函数，w(m,n)又称为高斯核，即每一层图像的像素值为前一层对应像素的5×5区域内像素的加权平均，第1层和第2层图像分辨率降低，分辨率分别为x/2×y/2px和x/4×y/4px，而所述第2层图像为低分辨率图像；所述w(m,n)表示为：3.根据权利要求1所述的车辆外轮廓检测方法，其特征在于，所述对所述不同分辨率下的背景图像和前景图像分别差分运算获得不同层的背景差分图，具体为：在不同分辨率的前景图像与背景图像的相应层对各个像素进行差分运算，根据背景差分法获取不同层的背景差分图：Dk(x,y)＝Ik(x,y)-Bk(x,y)，其中Ik(x,y)为k层的前景图，Bk(x,y)为k层的背景图。4.根据权利要求1所述的车辆外轮廓检测方法，其特征在于，所述对所述不同层的背景差分图进行阈值分割获得第一分割图像和第二分割图像，具体为：对获取到的不同层的背景差分图，分别根据高低双阈值进行分割，根据高阈值分割低分辨率的背景差分图，获得目标车辆的大致轮廓图像，即第一分割图像；根据低阈值分割高分辨率的背景差分图，获取目标车辆的细节图像，即第二分割图像。5.根据权利要求1所述的车辆外轮廓检测方法，其特征在于，所述第一分割图像和第二分割图像进行融合运算获得融合后的图像，最后对所述融合后的图像进行腐蚀处理获得车辆外轮廓，具体为：对第一分割图像进行膨胀腐蚀操作，获得理想的滤波模型，滤除大量细小噪声，根据融合运算对目标车辆的大致轮廓图像和目标车辆的细节图像进行融合，最终检测出前景图像中的目标车辆的外轮廓。2CN104598906A权利要求书2/3页6.一种车辆外轮廓检测装置，其特征在于，该装置包括为：图像降采样单元(1)、背景差分单元(2)、阈值分割单元(3)、目标检测单元(4)；其中，所述图像降采样单元(1)，用于获取不同分辨率下的无目标车辆的背景图像和有目标车辆的前景图像，发送获取到的不同分辨率下的无目标车辆的背景图像和有目标车辆的前景图像到背景差分单元(2)；所述背景差分单元(2)，用于接收到的所述不同分辨率下的背景图像和前景图像分别差分运算获得不同层的背景差分图，发送所述不同层的背景差分图到阈值分割单元(3)；所述阈值分割单元(3)，用于对接收到的所述不同层的背景差分图进行阈值分割获得第一分割图像和第二分割图像，发送所述