[发明专利]一种基于颜色分析的车辆进气栅定位方法

摘要

一种基于颜色分析的车辆进气栅定位方法，包括如下步骤：步骤1.定义车身颜色集合为C＝{c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9,c10}＝{黑,灰,白,粉,棕,红,黄,绿,蓝,紫}；通过摄像头采集RGB交通视频并对图像进行中值滤波处理，根据目标检测算法提取车辆图像I，提取车牌的最小外接矩形R＝(x,y,w,h)，其中，设车辆图像I的高度为H，宽度为W，(x,y)为R左上角的坐标,w与h分别为R的宽和高；步骤2.将I由RGB颜色空间转为HSV空间并将各个通道的值归一化到[0,1]，得到图像I*，并根据下式得到颜色特征的识别区域D；本发明的有益效果为：提出一种新的基于颜色分析的车辆进气栅定位方法，能有效地实现车辆进气栅的定位。

主权项

1.一种基于颜色分析的车辆进气栅定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.定义车身颜色集合为C＝{c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9,c10}＝{黑,灰,白,粉,棕,红,黄,绿,蓝,紫}；通过摄像头采集RGB交通视频并对图像进行中值滤波处理，根据目标检测算法提取车辆图像I，提取车牌的最小外接矩形R＝(x,y,w,h)，其中，设车辆图像I的高度为H，宽度为W，(x,y)为R左上角的坐标,w与h分别为R的宽和高；步骤2.将I由RGB颜色空间转为HSV空间并将各个通道的值归一化到[0,1]，得到图像I*，并根据下式得到颜色特征的识别区域D；其中，(xd,yd)为D左上角的坐标,wd与hd分别为D的宽和高，ρ1,ρ2分别为采样的比例系数；步骤3.将识别区域D划分为大小相等的Nrow*Ncol个矩形超像素块，Nrow与Ncol分别为超像素块的行总数与列总数；步骤4.根据公式(2)‑(6)剔除像素总标准差大于λ的超像素块，得到有效颜色样本的超像素块集合D*：式中，λ为标准差阈值，D_ij为第i行第j列的超像素块，为D_ij的像素标准差，与分别为D_ij在k通道上的标准差与灰度平均值，k＝1,2,3，为第k个通道的权重系数，表示D_ij的第k通道图像，表示中在坐标点(x,y)处的像素灰度值；步骤5.根据公式(6)对有效样本集合D*进行分类，得到分类集合L＝{Li|i＝1,2,…,10}，其中Li为第i类的样本子集：步骤6.根据公式(7)‑(9)统计D*中每一行识别出的每种颜色的数量并根据如下规则判断每一行是否有效：若F_i为0，则表示第i行为有效行，否则，为无效行；将所有的无效行从D*中剔除：其中，μ1为比例系数，NLimax为第i行中最多的颜色数量，Cij表示第i行第j列的超像素块，Cγ为步骤1中定义的车身颜色集合；步骤7.将所有单个有效行构成新的分类结果Fi，其中单个有效行的判断准则为：该有效行上下均为无效行；根据公式(10)‑(12)得到进气栅区域D'，完成进气栅区域的定位；SPmax＝max(i|Fi＝1)    (10)SPmin＝min(i|Fi＝1)    (11)其中，(x',y')为D'左上角的坐标，w'与h'分别为D'的宽和高，SPmax为进气栅区域D'中的最后一行超像素行的行号，SPmin为进气栅区域D'中的第1行超像素行的行号；步骤8.根据公式(13)‑(14)判断D'是否为真实的进气栅区域：Ntotal＝SPmax‑SPmin+1    (13)其中，Ntotal为D'中超像素的行数，NEFF为其中的有效超像素行数，ξ1与ξ2为系数，D”＝1表示D'为进气栅区域，D”表示D'不为进气栅区域。