[发明专利]一种基于图像处理的车辙检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理及城市环境监测预警技术领域，尤其涉及一种基于图像处理的车辙检测方法。

背景技术

车辆在布有灰尘的道路上驶过会留下车辙，在经常布有灰尘的道路上，比如施工道路，通过检测车辙可以判断道路的干净程度，指导是否需要清扫道路，从而达到保护环境的目的。但是传统的工作人员目测车辙深浅及密度的方法不但消耗大量人力，而且不能进行长时间操作，时间成本很大。所以利用采集设备及计算机系统的自动检测方法成为当务之急。

随着计算机技术的发展，图像处理技术日趋成熟，其中边缘检测算法很多，例如Robert算子、Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子等，Robert和Laplacian算子对噪声敏感，Sobel算子间断点多，由于车辙边缘的连续性和噪声大的特点，Robert、Soble和Laplacian算子并不适用，同时由于车辙边缘性弱，所以仅靠canny算子的两个阈值也是达不到最佳的效果。

车辙的大多的形状比较接近于直线，也有少量由汽车拐弯造成的类圆弧，Hough变换主要是针对直线的检测，也可以检查其他的形状。由于车辙检验的边缘性不强，和形状的多变，单纯的使用Hough变换，根本达不到效果。

发明内容

本发明的目的在于克服边缘检测和Hough直线检测用于车辙检测上的缺陷，提供一种基于图像处理的车辙检测方法。本发明结合传统的canny边缘检测算法，采用三阈值法检验和连接边缘，能够达到更佳的效果，提高车辙边缘检测的准确性及效率；本发明在小窗口内进行Hough直线检验，在小窗口内类圆弧可近似成直线，可检测出类圆弧；本发明亦规定一种连接边缘的方法，能够检测出绝大多数的车辙。

本发明是通过以下技术方案实现的：一种基于图像处理的车辙检测方法，包括如下步骤：

步骤1：通过摄像头采集道路彩色车辙图像。

步骤2：把彩色图片转化成单通道的灰度图：用A[m,n]表示m行n列的矩阵A，A(y,x)表示在矩阵A中第y行第x列的值。一般的RGB图的转化公式为：

g=0.3×r+0.59×g+0.11×b

用GI[m,n]保存灰度值，其中m是图像的高度，n是宽度；用GI(i,j)表示像素点(j,i)的灰度值；用SI[m,n]保存平滑后图像的灰度值。SI[m,n]的计算方法是：