CN110503597B - 一种基于2d结构模型的车辆视点规范化方法 - Google Patents
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Abstract
基于2D结构模型的车辆视点规范化方法,步骤如下:步骤1:已知车辆图像I,车窗四个顶点位置WUL、WUR、WDL、WDR,车窗上下左右四条边线lWT、lWB、lWL、lWR,车窗左右边线lWL、lWR的对应角度θL、θR;步骤2:根据公式计算出车辆偏转角度θCar;步骤3:根据θCar确定车辆偏转方向:步骤4:车辆2D结构模型由有限个关键点确定,步骤5:根据车辆2D结构模型确定车脸、车窗、车顶、车身区域,步骤6:根据关键点链从图像I中得到车脸、车窗、车顶、车身区域对应的子图像;步骤7:经过步骤6处理后的图像进行拼接,得到最终的视点归范化图像。本发明的有益效果是:本发明可以达到更好的视点规范效果,本发明直接根据车辆图像进行结构检测,不依赖于视频流,适用范围更广。
Description
技术领域
本发明涉及数字图像处理领域,是一种车辆视点规范化方法,具体是一种基于2D结构模型的车辆视点规范化方法。
背景技术
车辆视点规范化的目标是实现不同视角车辆的视点统一,降低图像布局差异造成特征描述的难度,从而改善车辆特征表达的精准度,对车辆分类、识别等任务有重要意义。
已有的车辆视点规范化方法大多都是基于3D结构模型的,比如Jakub等人(BoxCars:Improving Fine-Grained Recognition of Vehicles using 3-D BoundingBoxes in Traffic Surveillance[J].2017,1-12)提出了一种基于车辆3D结构模型的车辆视点规范化方法,他通过展开车辆的3D结构模型的实现车辆视点规范,其3D结构模型构建的是基于KLT跟踪算法和背景建模算法实现的,作者通过实验证明了视点规范化方法可以显著改善车辆分类、识别任务的性能,但方法仍存在算法复杂、视点规范化效果不佳、适用场景有限的不足。
因此针对现有基于车辆3D结构模型视点规范化方法的不足,本发明提出了一种基于2D结构模型的视点规范化方法。该方法在车辆车窗精准定位结果基础上进行车辆2D结构模型的建模,然后基于2D结构模型确定车辆图像的车脸、车窗、车顶、车身4个子区域,进而通过区域重组实现图像视点规范。
发明内容
针对现有技术中存在的问题,本发明的目的在于提供一种基于2D结构模型的车辆视点规范化方法。
本发明的技术方案如下:
一种基于2D结构模型的车辆视点规范化方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:已知车辆图像I,车窗四个顶点位置WUL、WUR、WDL、WDR,车窗上下左右四条边线lWT、lWB、lWL、lWR,车窗左右边线lWL、lWR的对应角度θL、θR,其中,θL、θR分别为水平线到车窗左右边线的逆时针夹角;
步骤2:根据公式(1)计算出车辆偏转角度θCar;
步骤3:根据θCar确定车辆偏转方向:若80°≤θCar≤100°,则确定车辆I为直行车辆;若θCar<80°,则确定车辆I为左朝向车辆;若θCar>100°,则确定车辆I为右朝向车辆;
步骤4:车辆2D结构模型由有限个关键点确定,具体为:对于直行车辆,模型关键点根据如下策略(A)确定;对于右朝向车辆,采用策略(B)确定模型关键点;对于左朝向车辆,先通过水平翻转将其转化成右朝向车辆,车窗相关数据进行相应变化后,采用策略(B)确定模型关键点;
策略(A):直行车辆的2D结构模型共由12个关键点确定,即P11,P21,…,P121,确定这12关键点的方法如下:
P11,P21,P31,P41分别确定为WUL、WDL、WDR和WUR;
P51确定为直线lWL和图像I左边界的交点;
P61和P71分别确定为图像I左下、右下顶点;
P81确定为直线lWR和图像I右边界的交点;
P91确定为直线l1和直线lWT的交点,直线l1为平行于图像I左边界且经过点WDL的直线;
P101确定为直线l2和直线lWT的交点,直线l2为平行于图像I左边界且经过点WDR的直线;
P111确定为直线l2和图像I上边界的交点;
P121确定为直线l1和图像I上边界的交点;
策略(B):右朝向车辆的2D结构模型共由13个关键点确定,即P12,P22,…,P132,确定这13关键点的方法如下:
P12,P22,P32,P42分别确定为WUL、WDL、WDR和WUR;
P52确定为直线lWL和图像I下边界的交点;
P62确定为直线lWR和图像I右边界的交点;
P72确定为直线lWR和图像I上边界的交点;
P82确定为直线l3和图像I上边界的交点,直线l3为平行于直线lWR且经过点WDL的直线;
P92确定为直线l3和直线lWT的交点;
P102确定为直线lWL和图像I上边界的交点;
P112,P122和P132分别确定为图像I左上、左下、右下顶点;
步骤5:根据车辆2D结构模型确定车脸、车窗、车顶、车身区域,具体为:对于直行车辆,忽略车身区域,车脸区域的关键点链为P21-P31-P81-P71-P61-P51-P21,车窗区域的关键点链为P11-P21-P31-P41-P11,车顶区域的关键点链为P121-P111-P101-P91-P121;对于右朝向车辆,车脸区域的关键点链为P22-P32-P62-P132-P52-P22,车窗区域的关键点链为P12-P22-P32-P42-P12,车顶区域的关键点链为P82-P72-P42-P92-P82,车身区域的关键点链为P112-P122-P52-P82-P112;
步骤6:根据关键点链从图像I中得到车脸、车窗、车顶、车身区域对应的子图像,并分别统一缩放到200px*200px大小,对于直行车辆,车身图像用一个200px*200px大小的全白图像代替;
步骤7:经过步骤6处理后的车脸、车窗、车顶和车身子图像按照左上、右上、左下、右下布局进行拼接,得到最终的视点归范化图像。
本发明的有益效果是:本发明可以达到更好的视点规范效果,本发明直接根据车辆图像进行结构检测,不依赖于视频流,适用范围更广。
附图说明
图1是车辆偏转角度示意图;
图2是直行车辆2D结构模型示意图;
图3是右朝向车辆2D结构模型示意图;
图4是直行车辆视点规范化图像;
图5是右朝向车辆直行车辆视点规范化图像。
具体实施方式
下面结合具体实例,对一种基于车辆2D结构模型的车辆视点规范化方法实施的过程进行详细的说明。
基于2D结构模型的车辆视点规范化方法,具体步骤如下:
步骤1:已知车辆图像I,车窗四个顶点位置WUL、WUR、WDL、WDR,车窗上下左右四条边线lWT、lWB、lWL、lWR,车窗左右边线lWL、lWR的对应角度θL、θR,其中,θL、θR分别为水平线到车窗左右边线的逆时针夹角;
步骤2:根据公式(1)计算出车辆偏转角度θCar;
车辆偏转角度θCar的示意图如图1所示;
步骤3:根据θCar确定车辆偏转方向:若80°≤θCar≤100°,则确定车辆I为直行车辆;若θCar<80°,则确定车辆I为左朝向车辆;若θCar>100°,则确定车辆I为右朝向车辆;
步骤4:车辆2D结构模型由有限个关键点确定,具体为:对于直行车辆,模型关键点根据如下策略(A)确定;对于右朝向车辆,采用策略(B)确定模型关键点;对于左朝向车辆,先通过水平翻转将其转化成右朝向车辆,车窗相关数据进行相应变化后,采用策略(B)确定模型关键点;
策略(A):直行车辆的2D结构模型共由12个关键点确定,即P11,P21,…,P121,确定这12关键点的方法如下:
P11,P21,P31,P41分别确定为WUL、WDL、WDR和WUR;
P51确定为直线lWL和图像I左边界的交点;
P61和P71分别确定为图像I左下、右下顶点;
P81确定为直线lWR和图像I右边界的交点;
P91确定为直线l1和直线lWT的交点,直线l1为平行于图像I左边界且经过点WDL的直线;
P101确定为直线l2和直线lWT的交点,直线l2为平行于图像I左边界且经过点WDR的直线;
P111确定为直线l2和图像I上边界的交点;
P121确定为直线l1和图像I上边界的交点;
策略(B):右朝向车辆的2D结构模型共由13个关键点确定,即P12,P22,…,P132,确定这13关键点的方法如下:
P12,P22,P32,P42分别确定为WUL、WDL、WDR和WUR;
P52确定为直线lWL和图像I下边界的交点;
P62确定为直线lWR和图像I右边界的交点;
P72确定为直线lWR和图像I上边界的交点;
P82确定为直线l3和图像I上边界的交点,直线l3为平行于直线lWR且经过点WDL的直线;
P92确定为直线l3和直线lWT的交点;
P102确定为直线lWL和图像I上边界的交点;
P112,P122和P132分别确定为图像I左上、左下、右下顶点;
在本实例中,根据步骤4构建的直行车辆和右朝向车辆2D结构模型如图2,图3所示;
步骤5:根据车辆2D结构模型确定车脸、车窗、车顶、车身区域,具体为:对于直行车辆,忽略车身区域,车脸区域的关键点链为P21-P31-P81-P71-P61-P51-P21,车窗区域的关键点链为P11-P21-P31-P41-P11,车顶区域的关键点链为P121-P111-P101-P91-P121;对于右朝向车辆,车脸区域的关键点链为P22-P32-P62-P132-P52-P22,车窗区域的关键点链为P12-P22-P32-P42-P12,车顶区域的关键点链为P82-P72-P42-P92-P82,车身区域的关键点链为P112-P122-P52-P82-P112;
步骤6:根据关键点链从图像I中得到车脸、车窗、车顶、车身区域对应的子图像,并分别统一缩放到200px*200px大小,对于直行车辆,车身图像用一个200px*200px大小的全白图像代替;
步骤7:经过步骤6处理后的车脸、车窗、车顶和车身子图像按照左上、右上、左下、右下布局进行拼接,得到最终的视点归范化图像。
在本实例中,根据步骤5-7得到的直行车辆和右朝向车辆对应的视点规范化图像如图4、图5所示。
Claims (2)
1.一种基于2D结构模型的车辆视点规范化方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:已知车辆图像I,车窗四个顶点位置WUL、WUR、WDL、WDR,车窗上下左右四条边线lWT、lWB、lWL、lWR,车窗左右边线lWL、lWR的对应角度θL、θR,其中,θL、θR分别为水平线到车窗左右边线的逆时针夹角;
步骤2:根据公式(1)计算出车辆偏转角度θCar;
步骤3:根据θCar确定车辆偏转方向:若80°≤θCar≤100°,则确定车辆I为直行车辆;若θCar<80°,则确定车辆I为左朝向车辆;若θCar>100°,则确定车辆I为右朝向车辆;
步骤4:车辆2D结构模型由有限个关键点确定;
所述步骤4具体为:对于直行车辆,模型关键点根据如下策略(A)确定;对于右朝向车辆,采用策略(B)确定模型关键点;对于左朝向车辆,先通过水平翻转将其转化成右朝向车辆,车窗相关数据进行相应变化后,采用策略(B)确定模型关键点;
策略(A):直行车辆的2D结构模型共由12个关键点确定,即P11,P21,…,P121,确定这12关键点的方法如下:
P11,P21,P31,P41分别确定为WUL、WDL、WDR和WUR;
P51确定为直线lWL和图像I左边界的交点;
P61和P71分别确定为图像I左下、右下顶点;
P81确定为直线lWR和图像I右边界的交点;
P91确定为直线l1和直线lWT的交点,直线l1为平行于图像I左边界且经过点WDL的直线;
P101确定为直线l2和直线lWT的交点,直线l2为平行于图像I左边界且经过点WDR的直线;
P111确定为直线l2和图像I上边界的交点;
P121确定为直线l1和图像I上边界的交点;
策略(B):右朝向车辆的2D结构模型共由13个关键点确定,即P12,P22,…,P132,确定这13关键点的方法如下:
P12,P22,P32,P42分别确定为WUL、WDL、WDR和WUR;
P52确定为直线lWL和图像I下边界的交点;
P62确定为直线lWR和图像I右边界的交点;
P72确定为直线lWR和图像I上边界的交点;
P82确定为直线l3和图像I上边界的交点,直线l3为平行于直线lWR且经过点WDL的直线;
P92确定为直线l3和直线lWT的交点;
P102确定为直线lWL和图像I上边界的交点;
P112,P122和P132分别确定为图像I左上、左下、右下顶点;
步骤5:根据车辆2D结构模型确定车脸、车窗、车顶、车身区域;
步骤6:根据关键点链从图像I中得到车脸、车窗、车顶、车身区域对应的子图像,并分别统一缩放到200px*200px大小,对于直行车辆,车身图像用一个200px*200px大小的全白图像代替;
步骤7:经过步骤6处理后的车脸、车窗、车顶和车身子图像按照左上、右上、左下、右下布局进行拼接,得到最终的视点归范化图像。
2.根据权利要求1所述的一种基于2D结构模型的车辆视点规范化方法,其特征在于,所述步骤5具体为:对于直行车辆,忽略车身区域,车脸区域的关键点链为P21-P31-P81-P71-P61-P51-P21,车窗区域的关键点链为P11-P21-P31-P41-P11,车顶区域的关键点链为P121-P111-P101-P91-P121;对于右朝向车辆,车脸区域的关键点链为P22-P32-P62-P132-P52-P22,车窗区域的关键点链为P12-P22-P32-P42-P12,车顶区域的关键点链为P82-P72-P42-P92-P82,车身区域的关键点链为P112-P122-P52-P82-P112。
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GR01 | Patent grant | ||
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