[发明专利]一种基于hough直线检测和投影的车窗检测方法

说明书

本发明公开了一种基于hough直线检测和投影的车窗检测方法，包括车窗区域粗定位步骤、车窗上下边界定位步骤和车窗左右边界定位步骤。本发明基于车牌位置的检测，在车牌位置的基础上初步定位出车窗区域，在这个粗定位的车窗区域里，通利用hough直线检测和水平梯度等技术，分别对粗定位的车窗区域信息进行处理，找到最合适的车窗上下边界位置，确定车窗上下边界；再通过边缘图像处理，利用hough直线检测技术，找到合适的车窗左右边界位置，确定车窗左右边界，从而检测出准确的车窗区域，完成车窗的精确识别检测。

技术领域

本发明涉及车辆识别领域，特别是涉及一种基于hough直线检测和投影的车窗检测方法。

背景技术

近几十年来，智能交通系统已经取得了飞速发展。车窗区域识别是智能交通系统中一个比较新的研究方向，车窗检测是卡口车辆识别系统中的一个重要功能。当检测到车窗区域以后，就能在其基础上进行年检标志、副驾驶位人员、车前摆件等一系列车辆指纹的检测，为车辆识别系统提供依据，在很大程度上改善车辆识别的准确率，因此，对车窗检测是车辆识别系统中的关键技术。

目前的车窗检测算法主要有两个研究方向：基于梯度的车窗检测方法和基于颜色差异的车窗检测方法。这两种方法存在以下弊端：当采用基于梯度的车窗检测方法时，如果车窗边界不够明显，其边框的梯度也很不明显；而当基于颜色差异的车窗检测方法，如果车窗区域颜色与车身差异不够大，车窗检测也不会很精确。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于hough直线检测和投影的车窗检测方法，基于车牌位置的检测，在车牌位置的基础上定位出大致的车窗区域；在这个粗定位的区域里，利用hough直线检测和水平梯度等技术，找到最合适的上下边界位置；再通过hough直线检测找到合适的车窗左右边界，从而检测出准确的车窗区域。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于hough直线检测和投影的车窗检测方法，所述方法包括车窗区域粗定位步骤S1、车窗上下边界定位步骤S2和车窗左右边界定位步骤S3。

S1，车窗区域粗定位步骤：根据车牌位置初步定位出车窗区域，得到粗定位的车窗区域图像。

S2，车窗上下边界定位步骤，确定车窗的上下边界，包括以下多个子步骤。

S201，对步骤S1中的车窗区域图像进行均值二值化处理，计算其灰度图像的灰度均值，并根据均值进行二值化，得到二值化图像。

S202，对二值化图像进行hough直线检测处理，检测出符合要求的直线，并在二值化图像上只保留被检测出的直线所在的前景点，得到前景点二值化图像。

S203，对步骤S1中的车窗区域图像进行水平梯度处理，计算其水平梯度，得到水平梯度图像。

S204，对水平梯度图像进行均值二值化处理，输出水平梯度二值化图像。

S205，对前景点二值化图像和水平梯度二值化图像进行加权处理，对每个像素点进行或操作，输出加权二值化图像。

S206，对加权二值化图像进行水平投影，得到一条长度为图像高度的水平投影序列。

S207，找出水平投影序列的前半部分中的最大水平投影值，并将其所对应的高度位置设为车窗区域的上边界位置，找出水平投影序列的后半部分最大水平投影值，并将其所对应的高度位置设为车窗区域的下边界位置，得到确定了车窗上下边界的车窗区域图像。

S3，车窗左右边界定位步骤，确定车窗的左右边界，包括以下多个子步骤。

S301，对S207中得到的车窗区域图像进行边缘检测，得到边缘二值化图像。

S302，对边缘二值化图像进行hough直线检测处理，检测出符合要求的直线。