[发明专利]智能车载防撞预警系统中的夜间图像特征提取方法

权利要求书

1.一种智能车载防撞预警系统中的夜间图像特征提取方法，该方法包括以下步骤：

(1)智能车载防撞预警系统从车辆的颜色、灰度和形状特征中选择车尾灯作为待提取的特征；

(2)用中值滤波对所采集的图像进行去噪；

(3)用拉普拉斯锐化将所采集的图像中的边缘清晰化；

(4)用K-means算法和FCM算法判断出单阈值最适合本车道内前方车辆的尾灯提取；

(5)利用大津阈值分割法，按照图像的灰度特性把图像分成背景和目标两个部分；

(6)用数学形态学开运算对所采集的图像进行处理以去除背景中的小杂点；

(7)在对汽车尾灯进行特征提取和配对时，选取感兴趣的区域；

(8)从前方车辆的几何特征、亮度特征和颜色特征中选用几何特征，利用其面积的规律以及车灯位置大致处于同一水平线来提取和配对尾灯；

(9)清除非AOI区域，求取连通域并提取其中心点，提取和配对尾灯，最终在此基础上用矩形框表示出目标车辆；

(10)通过建模和一系列的变换得到前方障碍物与本车的距离。

2.根据权利要求1所述的一种智能车载防撞预警系统中的夜间图像特征提取方法，其特征在于：所述的步骤(2)的具体步骤如下：采用一个含有奇数个点的滑动窗口，用窗口中各个点的灰度值的中值来置换指定点的灰度值，指定点通常是窗口的中心点；根据对邻域内像素按灰度排序的结果来设定中心像素的灰度值；如果元素个数为偶数，把排序后中间两个元素灰度值的平均值作为中值；如果元素个数是奇数，那么按照大小排序后中间的数值即为中值。

3.根据权利要求2所述的一种智能车载防撞预警系统中的夜间图像特征提取方法，其特征在于：所述的步骤(3)的具体步骤如下：设拉普拉斯算子为其公式如下式所示：

▿2f=∂2f∂x2+∂2f∂y2]]>

如果图像的模糊是由扩散现象引起的，则锐化后的图像g如下式所示：

g=f-k▿2f.]]>

4.根据权利要求3所述的一种智能车载防撞预警系统中的夜间图像特征提取方法，其特征在于：所述的步骤(4)中的K-means算法的具体步骤如下：

(4.1)从数据中随机地取K个点作为初始聚类的中心，以代表各个聚类；

(4.2)计算数据中所有的点到这K个点的距离，将点归入离其最近的聚类里；

(4.3)通过将聚类的中心移动到聚类的几何中心处来调整聚类中心；

(4.4)重复步骤(4.2)到聚类的中心不再变动为止，即此时算法收敛。