CN105469057A - 一种基于hough直线检测和投影的车窗检测方法 - Google Patents

一种基于hough直线检测和投影的车窗检测方法 Download PDF

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Abstract

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。

Description

一种基于hough直线检测和投影的车窗检测方法
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。
S303，将S302中检测出的直线分为左右两部分，找出左半部分中最长的一条直线，并将其所对应的宽度位置设为车窗区域的左边界，找出右半部分中最长的一条直线，并将其所对应的宽度位置设为车窗区域的右边界，得到上下边界和左右边界均重新设定的车窗区域图像。
S304，完成车窗检测。
进一步的，所述步骤S1包括以下多个子步骤。
S101，在原始图像中定位出车牌位置，并计算车牌的高度值H和宽度值L。
S102，将车牌位置上方A倍高度值H的位置设为车窗区域的下边界。
S103，将车牌位置上方B倍高度值H的位置设为车窗区域的上边界。
S104，将车牌位置左方C倍宽度值L的位置设为车窗区域的左边界。
S105，将车牌位置右方C倍宽度值L的位置设为车窗区域的右边界。
S106，得到粗定位的车窗区域图像。
其中，变量A、变量B和变量C的具体值根据实际应用来设定。
进一步的，步骤S106中所述粗定位的车窗区域图像，其车窗区域的高度位置为车牌位置上方19个高度值H的位置到4.5个高度值H之间的位置，该车窗区域的宽度位置为车牌位置左方1.6个宽度值L的位置到车牌位置右方1.6个宽度值L之间的位置。
进一步的，步骤S202中所述要求为：长度不小于车窗区域图像宽度的1/5的直线，水平角度在-30°～30°之间的直线。
进一步的，步骤S302中所述要求为：长度大于边缘二值化图像高度1/2的直线，边缘二值化图像左半部分中角度在45°～95°之间的直线，边缘二值化图像右半部分中角度在85°～135°之间的直线。
进一步的，步骤S203中所述的水平梯度，其计算方式为：计算粗定位的车窗区域图像上每一个像素点P(x,y)的水平梯度V(x,y)，水平梯度V(x,y)为该像素点P(x,y)的上一行所对应像素点P(x,y-1)和该像素点P(x,y)的下一行所对应像素点P(x,y+1)的差的绝对值，其表达式为：
V(x,y)＝|P(x,y-1)-P(x,y+1)|。
进一步的，所述hough直线检测包括以下多个子步骤。
S401，针对二值化图像中的每一个像素点P(x,y)，计算该像素点对应步进为S的0°到180°的角度θ的曲线系数ρ，计算公式为：ρ＝x*cosθ+y*sinθ。
S402，根据曲线矩阵，以二值化图像中某一像素点为基准，按要求以半径为R搜索附近是否有曲线系数相似的像素点，如果有则认为属于同一条直线。
S403，重复步骤S402找出一系列直线，完成二值化图像的hough直线检测。
进一步的，步骤S206所述的水平投影，其具体方式包括：统计每一行的前景点数，作为该行的水平投影值，将各行的水平投影值累加，得到一条长度为图像高度的水平投影序列。
本发明的有益效果是：
1)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。
2)本发明所提出的车窗检测方法，能对光照影响和图像模糊都有一定的抑制作用，并对车辆识别系统的其他子系统提供了有力的帮助。
附图说明
图1为本发明车窗识别系统的系统结构框图；
图2为本发明中hough直线检测实施例之一的原理示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，该实施例描述了一种基于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S1、车窗上下边界定位步骤S2和车窗左右边界定位步骤S3。
(1)车窗区域粗定位步骤
S1，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，该步骤S1一般包括以下多个子步骤。
S101，在原始图像中定位出车牌位置，并计算车牌的高度值H和宽度值L。
S102，将车牌位置上方A倍高度值H的位置设为车窗区域的下边界。
S103，将车牌位置上方B倍高度值H的位置设为车窗区域的上边界。
S104，将车牌位置左方C倍宽度值L的位置设为车窗区域的左边界。
S105，将车牌位置右方C倍宽度值L的位置设为车窗区域的右边界。
S106，得到粗定位的车窗区域图像。
本发明中，该变量A、变量B和变量C可自定义设置，其具体值根据实际应用来设定，其参考因素主要有摄像头安装位置、摄像头拍摄角度等。如当摄像头安装位置较低时，车窗的下边界和上边界与车牌间的距离小，变量A和变量B的取值小；当像头安装位置较高时，车窗的下边界和上边界与车牌间的距离大，变量A和变量B的取值大；当摄像头拍摄角度与水平方向的夹角越大时，变量A的取值应相应增大。
一般的，变量A可设为4.5左右，变量B可设为19左右，变量C可设为1.6左右，是的步骤S106中所述粗定位的车窗区域图像，其车窗区域的高度位置为车牌位置上方19个高度值H的位置到4.5个高度值H之间的位置，该车窗区域的宽度位置为车牌位置左方1.6个宽度值L的位置到车牌位置右方1.6个宽度值L之间的位置。
(2)车窗上下边界定位步骤
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。
1)hough直线检测处理
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。
进一步的，如图2所示，所述hough直线检测包括以下多个子步骤。
S401，针对二值化图像中的每一个像素点P(x,y)，计算该像素点对应步进为S的0°到180°的角度θ的曲线系数ρ，计算公式为：ρ＝x*cosθ+y*sinθ。一般的，步进S可自定义设置，如赋值为1。
S402，根据曲线矩阵，以二值化图像中某一像素点为基准，按要求以半径为R搜索附近是否有曲线系数相似的像素点，如果有则认为属于同一条直线。一般的，其中半径R可赋值为1。
S403，重复步骤S402找出一系列直线，完成二值化图像的hough直线检测。
步骤S202和S402中所述要求为：长度不小于车窗区域图像宽度的1/5的直线，水平角度在-30°～30°之间的直线。
2)计算水平梯度
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。
优选的，步骤S203中所述的水平梯度，其计算方式为：计算粗定位的车窗区域图像上每一个像素点P(x,y)的水平梯度V(x,y)，水平梯度V(x,y)为该像素点P(x,y)的上一行所对应像素点P(x,y-1)和该像素点P(x,y)的下一行所对应像素点P(x,y+1)的差的绝对值，其表达式为：
V(x,y)＝|P(x,y-1)-P(x,y+1)|。
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。
3)水平投影
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，其具体方式可为：统计每一行的前景点数，作为该行的水平投影值，将各行的水平投影值累加，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。
(3)车窗左右边界定位步骤
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。
进一步的，如图2所示，所述hough直线检测包括以下多个子步骤。
S401，针对二值化图像中的每一个像素点P(x,y)，计算该像素点对应步进为S的0°到180°的角度θ的曲线系数ρ，计算公式为：ρ＝x*cosθ+y*sinθ。一般的，步进S可自定义设置，如赋值为1。
S402，根据曲线矩阵，以二值化图像中某一像素点为基准，按要求以半径为R搜索附近是否有曲线系数相似的像素点，如果有则认为属于同一条直线。一般的，其中半径R可赋值为1。
S403，重复步骤S402找出一系列直线，完成二值化图像的hough直线检测。
步骤S302和S402中所述要求为：长度大于边缘二值化图像高度1/2的直线，边缘二值化图像左半部分中角度在45°～95°之间的直线，边缘二值化图像右半部分中角度在85°～135°之间的直线。
S303，将S302中检测出的直线分为左右两部分，找出左半部分中最长的一条直线，并将其所对应的宽度位置设为车窗区域的左边界，找出右半部分中最长的一条直线，并将其所对应的宽度位置设为车窗区域的右边界，得到上下边界和左右边界均重新设定的车窗区域图像。
S304，完成车窗检测。
如上参照附图以示例的方式描述了根据本发明的一种基于hough直线检测和投影的车窗检测方法。但是，本领域技术人员应当理解，对于上述本发明所提出的一种基于hough直线检测和投影的车窗检测方法，还可以在不脱离本发明内容的基础上做出各种改进，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应当由所附的权利要求书的内容确定。

Claims (8)

1.一种基于hough直线检测和投影的车窗检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
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；
S303，将S302中检测出的直线分为左右两部分，找出左半部分中最长的一条直线，并将其所对应的宽度位置设为车窗区域的左边界，找出右半部分中最长的一条直线，并将其所对应的宽度位置设为车窗区域的右边界，得到上下边界和左右边界均重新设定的车窗区域图像；
S304，完成车窗检测。
2.根据权利要求1所述的一种基于hough直线检测和投影的车窗检测方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下子步骤：
S101，在原始图像中定位出车牌位置，并计算车牌的高度值H和宽度值L；
S102，将车牌位置上方A倍高度值H的位置设为车窗区域的下边界；
S103，将车牌位置上方B倍高度值H的位置设为车窗区域的上边界；
S104，将车牌位置左方C倍宽度值L的位置设为车窗区域的左边界；
S105，将车牌位置右方C倍宽度值L的位置设为车窗区域的右边界；
S106，得到粗定位的车窗区域图像；
其中，变量A、变量B和变量C的具体值根据实际应用来设定。
3.根据权利要求2所述的一种基于hough直线检测和投影的车窗检测方法，其特征在于：步骤S106中所述粗定位的车窗区域图像，其车窗区域的高度位置为车牌位置上方19个高度值H的位置到4.5个高度值H之间的位置，该车窗区域的宽度位置为车牌位置左方1.6个宽度值L的位置到车牌位置右方1.6个宽度值L之间的位置。
4.根据权利要求1所述的一种基于hough直线检测和投影的车窗检测方法，其特征在于，步骤S202中所述要求为：长度不小于车窗区域图像宽度的1/5的直线，水平角度在-30°～30°之间的直线。
5.根据权利要求1所述的一种基于hough直线检测和投影的车窗检测方法，其特征在于，步骤S302中所述要求为：长度大于边缘二值化图像高度1/2的直线，边缘二值化图像左半部分中角度在45°～95°之间的直线，边缘二值化图像右半部分中角度在85°～135°之间的直线。
6.根据权利要求1所述的一种基于hough直线检测和投影的车窗检测方法，其特征在于，步骤S203中所述的水平梯度，其计算方式为：计算粗定位的车窗区域图像上每一个像素点P(x,y)的水平梯度V(x,y)，水平梯度V(x,y)为该像素点P(x,y)的上一行所对应像素点P(x,y-1)和该像素点P(x,y)的下一行所对应像素点P(x,y+1)的差的绝对值，其表达式为：
V(x,y)＝|P(x,y-1)-P(x,y+1)|。
7.根据权利要求1所述的一种基于hough直线检测和投影的车窗检测方法，其特征在于，所述hough直线检测包括以下子步骤：
S401，针对二值化图像中的每一个像素点P(x,y)，计算该像素点对应步进为S的0°到180°的角度θ的曲线系数ρ，计算公式为：ρ＝x*cosθ+y*sinθ；
S402，根据曲线矩阵，以二值化图像中某一像素点为基准，按要求以半径为R搜索附近是否有曲线系数相似的像素点，如果有则认为属于同一条直线；
S403，重复步骤S402找出一系列直线，完成二值化图像的hough直线检测。
8.根据权利要求1所述的一种基于hough直线检测和投影的车窗检测方法，其特征在于，步骤S206所述的水平投影，其具体方式包括：统计每一行的前景点数，作为该行的水平投影值，将各行的水平投影值累加，得到一条长度为图像高度的水平投影序列。
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