[发明专利]一种车底阴影检测方法

权利要求书

1.一种车底阴影检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）对采集到的原始灰度图像提取感兴趣区域；

2）采用聚类分析的方法获得车底阴影阈值，进而得到阴影分割图像；

3）由阴影分割后的图像提取与路面的交线；

4）利用提取的交线位置有效生成车辆候选区域。

2.根据权利要求1所述的车底阴影检测方法，其特征在于，步骤2）中假设提取感兴趣区域中只含有四类目标：路面、车道线、车辆和车底的阴影；使用混合高斯模型对每一成分（即图像目标）进行聚类，利用改进的EM算法求解最大似然值，由阴影模型的参数确定阴影阈值。

3.根据权利要求1所述的车底阴影检测方法，其特征在于，步骤2）的混合高斯模型如下：

设为随机变量X的n个随机样本值，则混合高斯模型的概率密度函数表示为：

，

式中，K表示成分数，取值K=4，即图像中所含目标总数，，表示高斯混合模型中各成分的比例系数，并且满足，和分别为第i成分的均值和标准差；

设，为缺失数据，即随机样本值分别为每一成分的概率，则所有样本数据的联合概率密度函数表示为：

，

式中，取值为0或1，当，表示样本属于第k个成分，否则不是；

利用最大似然函数对上述变量进行计算，表达式如下所示：

。

4.根据权利要求1所述的车底阴影检测方法，其特征在于，步骤2）的车底阴影阈值的计算方法如下：

对图像灰度值进行聚类，计算各成分的均值与方差，排序后的均值表示为；

；

表示车底阴影区域的均值，为其对应的标准差。