[发明专利]一种道路车辆阴影特征提取方法

说明书

本发明公开了一种道路车辆阴影特征提取方法。本发明首先通过几何约束的方法缩减需处理的数据并提取图像中的路面区域，对路面区域进行高斯卷积获得阴影的灰度上限阈值，通过该阈值按行扫描图像，获得影线的集合，记录影线的位置信息。然后根据其上下邻域之间的差值将影将其分为基准影线与普通影线，将基准影线保存于结果集中，通过普通影线与基准影线之间的位置关系融合来模拟车辆的阴影特征，提取可能包含车辆的区域。本发明通过影线的提取与融合模拟现有的基于区域的特征提取方法，对绝大多数的车辆有着较好的提取效果。本发明耗时较少，漏检率较低，特别是对远方车辆有着较好的检测效果，提高了系统的检测率。

技术领域

本发明属于特征提取技术领域，尤其涉及一种道路车辆阴影特征提取方法，具体的涉及一种基于阴影直线融合的车辆阴影特征提取方法。

背景技术

随着交通事业的高速发展，交通安全变得越来越重要。高级驾驶辅助系统(advanced driver assistance systems)中的前方车辆的检测是系统的中心问题。车辆特征提取技术(Hypothesis Generation)是前方车辆检测技术中的关键一环,通过提取图像中可能含有车辆的特征区域，实现高效车辆检测。车辆的阴影特征是前方车辆底部连续且面积较大的阴影区域，图像中的车辆阴影特征的平均灰度总是低于其邻域且与车辆一一对应，其位于车辆底部，便于定位图像中的前方车辆，因此阴影特征是道路车辆检测中常用特征之一。

现有的提取车辆阴影特征算法大多利用颜色分割的方法检测和提取阴影区域，一般通过阴影阈值将原图像进行二值化处理，并在二值图像中进行图像分割，通过对分割结果的形状判断找出近似矩形的区域，确定车辆阴影区域。这类方法对近距离车辆阴影检测的准确率较高，但是，对于远处车辆不太明显的阴影，上述固定阈值的阴影区域分割提取和区域筛选算法极易产生漏检，严重影响车辆检测性能。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，提出一种道路车辆阴影特征提取方法。

本发明解决其技术问题采用的技术方案如下：

一种道路车辆阴影特征提取方法，包括如下步骤：

步骤1：视频数据的提取与预处理

1-1、从摄像头读取前方车辆的视频数据，对视频数据中的每帧图像进行几何约束限制；

设视频数据中的原图像A的宽和高分别为Aw、Ah，通过几何约束限制对原图像A进行截取，获得截取后的图像B；图像B的宽度为[Aw/4,3×Aw/4]，B的高度为[Ah/2-Ah/10,Ah-Ah/10]；

1-2、提取HSV通道中的V分量作为单通道图像VImg；

1-3、提取单通道图像VImg的二值化边缘图SImg；

步骤2：阴影阈值计算

2-1、记录单通道图像VImg的宽度MaxWidth与长度MaxHeight，从底部开始扫描单通道图像VImg的每一列，每列上找到一个像素点A，该像素点A使得二值化边缘图SImg在该像素点A的值为0；

2-2、在同一列上，从该像素点A开始逐点向上扫描，计算相邻两个像素点的差值，若其中像素点B存在差值的突变δV，则记录该列上像素点A到像素点B之间的距离highIndex，并将距离highIndex压入高度队列HVector；

2-3、待所有列扫描完成后，保留单通道图像VImg上每列中像素点A到像素点B之间的所有像素，保留的所有像素点形成路面图RoadImg，对路面 图RoadImg进行卷积求出均值mean与标准差stdev，并求出阴影阈值threshold：

threshold＝mean-3×stdev；

步骤3：通过阴影阈值threshold提取影线