[发明专利]一种基于双目摄像机和车底阴影的前方车辆检测方法

说明书

本发明提供一种基于双目摄像机和车底阴影的前方车辆检测方法，使用双目摄像机得到差分图像，通过轮廓检测算法和先验知识，确定初步的车底阴影和候选车辆区域；使用分类器验证候选车辆区域是否是车辆；通过左右图像交叉验证，最终确定前方车辆所在的区域。该方法通过对左右图像差分，可以较为准确地获取车底阴影区域的轮廓；轮廓检测算法和车辆检测算法，保证了车底阴影的准确性；左右图像交叉验证进一步减低了误检率。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，尤其涉及到一种基于双目摄像机和车底阴影的前方车辆检测方法。

背景技术

在基于计算机视觉的车载辅助驾驶系统中，对道路前方车辆的检测有着非常广泛的应用。但目前依然存在检测效果不理想等问题，使其应用受到很大的限制。

基于前方车辆车底阴影来实现车辆检测是一种常用方法；但因受到光照和环境的影响，车底阴影很不容易和道路、车辆本身等区分开，导致对车底阴影的检测很容易出现误检；尽管可以在后续处理过程中使用其他方法来弥补，但是也不能完全消除这些误检。

使用双目摄像机可以从两个角度同时捕获前方车辆的图像，通过差分算法则很容易去掉道路、车辆本身对车底阴影检测的干扰，具有较好的应用效果和潜力。

发明内容

本发明提供了一种基于双目摄像机和车底阴影的前方车辆检测方法，通过布置双目摄像机检测以及交叉验证等技术，可提升对前方车辆检测效果。

一种基于双目摄像机和车底阴影的前方车辆检测方法，其特征在于，包括以下步骤。

步骤1，使用双目摄像机同时获取前方车辆的实时视频，对其提取视频图像，获得左图像和右图像。

步骤2，对左右图像做差分操作，得到差分图像。

步骤3，用二值化处理方法差分图像进行处理，得到二值图像。

步骤4，使用滤波方法对二值图像进行处理，得到滤波图像。

步骤5，使用形态学开运算对滤波图像进行处理，得到轮廓图像。

步骤6，对轮廓图像计算闭合轮廓，根据其位置形状大小，得到候选车辆阴影轮廓。

步骤7，根据候选车辆阴影轮廓，初步确定候选车辆区域。

步骤8，在左图像中利用分类器验证各候选车辆区域是否是车辆。

步骤9，在右图像中进行交叉验证，最终确定前方车辆所在的区域。

所述双目摄像机，是指按水平方向布置并构成双目系统的双摄像机系统。

所述车辆为在道路上行驶的机动车，一般具有较大的占地面积，在通常情况下行驶时车底阴影清晰可见。

所述步骤2，包括：

左图像和右图像的图像尺寸和大小相同；

所述对左右图像做差分操作，是指左右图像对应点像素值直接相减，得到差分图像。

所述步骤3，包括：

二值化处理方法可以使用阈值分割方法，如OTSU（大津法），这是一种自适应阈值分割法；也可以使用双阈值分割以及其他方法。

所述步骤4，包括：

滤波方法可以选用中值滤波方法，它是一种简单有效的噪声去除方法，在去除孤立细小毛刺的同时，保留了轮廓的完整性；也可以使用均值滤波以及其他方法。

所述步骤5，包括：

形态学开运算是计算机图像处理的一种形态学方法，其主要思想是对图像进行先腐蚀后膨胀的操作。

所述步骤6，包括：