應(yīng)用光照模型的交通車(chē)輛識(shí)別定位的高分辨率遙感方法

曹天揚(yáng)，申 莉

1.北京遙感設(shè)備研究所，北京100039；2.北京航天福道高技術(shù)股份有限公司，北京100195

1 引 言

傳感器是智能交通的基礎(chǔ)，為交通指揮提供道路交通狀況信息，如流量、速度、占有率、交通密度、排隊(duì)長(zhǎng)度等［1］。目前常用的傳感器主要是感應(yīng)線圈、壓電式檢測(cè)器、固定攝相機(jī)等［2］，它們的監(jiān)測(cè)范圍有限，需組網(wǎng)才能獲取大范圍交通狀況，大多僅部署在城市主干道。

相比于地面?zhèn)鞲衅鳎l(wèi)星遙感的監(jiān)測(cè)面積非常大，可一次性獲取城市整體影像。目前已經(jīng)能夠有效提取出遙感影像中的城市道路［3－4］，如文獻(xiàn)［3—5］分別基于形態(tài)學(xué)、多重信息融合、支持向量機(jī)來(lái)提取遙感圖像中的道路，文獻(xiàn)［6］還專門(mén)研究了道路邊緣的提取問(wèn)題。若能再通過(guò)圖像處理技術(shù)進(jìn)一步提取其中的車(chē)輛運(yùn)行信息，則可以與地面?zhèn)鞲衅餍纬苫パa(bǔ)，從全局角度為交通指揮提供整個(gè)城市的交通狀況［7］。

目前國(guó)內(nèi)外都在廣泛開(kāi)展交通遙感圖像處理方面的研究，如利用閾值分割技術(shù)區(qū)分道路和汽車(chē)［8－12］，在此基礎(chǔ)上采取形態(tài)學(xué)的預(yù)處理措施，可以有效突出汽車(chē)的特征，改善識(shí)別效果［13］。機(jī)器學(xué)習(xí)等自適應(yīng)建模技術(shù)也被大量應(yīng)用于這一研究領(lǐng)域，如通過(guò)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將紋理特征與亮度特征融合到一起識(shí)別汽車(chē)［14－16］。

交通遙感圖像處理的難點(diǎn)在于汽車(chē)陰影的干擾，它與深色車(chē)亮度相近不易區(qū)分［17－18］。幾輛并排行駛的汽車(chē)很容易被對(duì)方的陰影覆蓋，變成一個(gè)連通的深色區(qū)域，被誤識(shí)別為一輛大型汽車(chē)。視頻檢測(cè)可以利用地面背景信息消除陰影，但這種方法對(duì)遙感圖像并不適用，因?yàn)檫b感衛(wèi)星的過(guò)頂時(shí)間和拍攝次數(shù)有限、對(duì)一個(gè)城市每天最多拍攝一次，很難獲得不包含車(chē)的地面背景。如何去除陰影是遙感圖像處理中的一個(gè)研究重點(diǎn)，目前主要采用的方法包括同態(tài)濾波、直方圖均衡、紋理分析等方法［19－20］。但是對(duì)于汽車(chē)陰影，處理難度相對(duì)較大，因?yàn)槠?chē)附近存在多個(gè)相對(duì)運(yùn)動(dòng)的光源，除了太陽(yáng)光，周?chē)钠?chē)、建筑物都會(huì)將太陽(yáng)光反射到汽車(chē)上產(chǎn)生陰影，隨著汽車(chē)的移動(dòng)，這些光源的數(shù)量和方向時(shí)刻都在改變，很難通過(guò)數(shù)學(xué)模型準(zhǔn)確描述一輛汽車(chē)的陰影變化。針對(duì)汽車(chē)陰影處理國(guó)內(nèi)外也進(jìn)行了大量研究，例如通過(guò)拍攝時(shí)的太陽(yáng)高度和方位角建立模型、預(yù)測(cè)汽車(chē)的陰影，但這些信息需要在遙感城市道路時(shí)同步記錄，否則無(wú)法實(shí)現(xiàn)車(chē)輛陰影消除［7］。除了陰影，車(chē)窗也會(huì)形成干擾，淺色車(chē)的車(chē)窗（包括前后窗、天窗）呈現(xiàn)深色，會(huì)被誤識(shí)別為深色汽車(chē)，很容易把一輛完整的淺色汽車(chē)分割為數(shù)個(gè)互不聯(lián)通的小區(qū)域。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文以Phong光照模型為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了一種交通遙感圖像處理方法，用于識(shí)別、定位路面上的汽車(chē)。

2 遙感圖像中的汽車(chē)特征

汽車(chē)特征提取的主要目的是獲取汽車(chē)、路面、陰影3類物體的區(qū)別，建立識(shí)別車(chē)輛和消除陰影的方案。

2.1 應(yīng)用Phong光照模型的特征分析

汽車(chē)的亮度和陰影的特征可以通過(guò)Phong光照模型來(lái)描述，物體亮度由環(huán)境光的漫反射、太陽(yáng)光的漫反射、太陽(yáng)光的鏡面反射組成，即［21］

式中，ka、kd、ks分別為物體對(duì)環(huán)境光的漫反射系數(shù)、對(duì)太陽(yáng)光的漫反射系數(shù)和鏡面反射系數(shù)；Ia、Il分別為環(huán)境光及太陽(yáng)光強(qiáng)度；θ為太陽(yáng)光與物體表面法線之間的夾角；α為反射光與視線之間的夾角；n為鏡面反射參數(shù)。

考慮到實(shí)際自然場(chǎng)景中絕大部分區(qū)域?yàn)榉枪饣瑓^(qū)域，式（1）中的鏡面反射分量Ilkscosnα＝0。物體對(duì)環(huán)境光的反射系數(shù)ka和對(duì)太陽(yáng)光的漫反射系數(shù)kd都取決于物體表面特征，二者一致，即ka＝kd。因此物體亮度可以表示為

物體的反射系數(shù)ka＝1時(shí)稱為白體，ka＝0時(shí)稱為黑體。介于白體和黑體之間的稱為灰體。全色遙感圖像中，汽車(chē)分為深、淺兩類。淺色車(chē)接近于白體，反射系數(shù)ka≈1，亮度為

深色車(chē)接近于黑體，反射系數(shù)ka≈0，亮度為

路面亮度處于白體與黑體之間，屬于灰體，亮度為

陰影分為兩種：半影和暗影，它們的亮度可以分別通過(guò)式（6）和式（7）表示

式中，λ是光能的損失系數(shù)。光源被物體完全遮擋時(shí)形成暗影，暗影的光強(qiáng)為一常數(shù)，即式（6）中λ＝0的情況；光源部分被物體遮擋時(shí)形成半影，0＜λ＜1；光源沒(méi)有被物體遮擋時(shí)，無(wú)陰影，λ＝1。陰影的亮度變化是先暗影后半影，順著光照方向陰影由暗變亮，直至達(dá)到路面亮度。

對(duì)于深色車(chē)，如圖1（a）所示，由上述公式可知，順著光照方向每一行（圖1（a）中的白線）亮度變化會(huì)經(jīng)歷4個(gè)過(guò)程：路面灰度、黑色、漸變?yōu)榛?、路面灰度，如圖1（b）所示。

對(duì)于淺色車(chē)，如圖1（c）所示，順著光照方向每一行（圖1（c）中的黑線）亮度變化會(huì)經(jīng)歷5個(gè)過(guò)程：路面灰度、白色、黑色、漸變?yōu)榛?、路面灰度，如圖1（d）所示。

2.2 汽車(chē)和路面的3項(xiàng)亮度特征

特征1：深色車(chē)、路面、淺色車(chē)分別處于暗、灰、亮3個(gè)灰度區(qū)域。

特征2：對(duì)于深色車(chē)（含車(chē)和陰影），沿著光照方向亮度變化過(guò)程為：路面灰度、變暗、達(dá)到最小值、增大，路面灰度。

特征3：對(duì)于淺色車(chē)（含車(chē)和陰影），沿著光照方向亮度變化過(guò)程為：路面灰度、變亮、達(dá)到最大值、變暗、達(dá)到最小值、增大，路面灰度。

依據(jù)特征1可從路面中提取車(chē)輛區(qū)域（含車(chē)和陰影），依據(jù)特征2、特征3可以區(qū)分車(chē)和陰影。

圖1 衛(wèi)星遙感圖像中淺色車(chē)和深色車(chē)的亮度變化過(guò)程Fig.1 The luminance variance of dark and bright vehicles in the satellite RS－image

3 交通遙感圖像中的車(chē)輛識(shí)別定位

本文的交通遙感車(chē)輛識(shí)別定位方法包括3個(gè)環(huán)節(jié)：高斯平滑濾波與圖像旋轉(zhuǎn)、圖層分離與車(chē)輛區(qū)域提取、去除陰影和車(chē)窗的干擾。如圖2所示，首先將根據(jù)特征1從路面遙感圖像中提取出汽車(chē)區(qū)域，然后利用特征2和特征3去除車(chē)輛區(qū)域中陰影和車(chē)窗造成的干擾，其中圖層分離算法、陰影消除算法、車(chē)窗識(shí)別算法是本文根據(jù)亮度特征專門(mén)設(shè)計(jì)的。

3.1 高斯平滑濾波與圖像旋轉(zhuǎn)

為了取得最佳的處理效果，首先通過(guò)高斯平滑濾波與圖像旋轉(zhuǎn)對(duì)原始遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理。高斯濾波可以濾除因物體表面不平而引起亮度的起伏波動(dòng)，有利于根據(jù)像素點(diǎn)灰度的上升／下降趨勢(shì)識(shí)別陰影。圖像旋轉(zhuǎn)可以調(diào)整每列都平行于光照方向，算法僅需逐列分析灰度變化即可完成陰影識(shí)別，能簡(jiǎn)化圖像處理過(guò)程。

高斯濾波是一種相鄰像素點(diǎn)的加權(quán)平均

式中，B（x，y）為濾波后的圖像像素點(diǎn)；A（i，j）為原始圖像的像素點(diǎn)；w（i，j）為（x，y）周?chē)拿總€(gè)像素在濾波結(jié)果中的權(quán)重系數(shù)。數(shù)據(jù)處理時(shí)，式（8）對(duì)（i，j）∈s的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行加權(quán)平均，中心點(diǎn)權(quán)重最高，然后依次向四周遞減。濾波效果如圖1（b）所示，相比于圖1（a）的原始圖像，汽車(chē)和路面的亮度變化都比較緩和。

圖2 交通遙感車(chē)輛識(shí)別定位圖像處理過(guò)程Fig.2 The RS－image processing for vehicles recognition and location

圖像旋轉(zhuǎn)的公式為

式中，（x0，y0）為原始遙感圖像的像素點(diǎn)；（x1，y1）為旋轉(zhuǎn)后的像素點(diǎn)坐標(biāo)；α為旋轉(zhuǎn)角度。因?yàn)樘?yáng)光是平行光，圖像中所有物體的陰影都指向相同方向，遙感圖像的旋轉(zhuǎn)角度α可通過(guò)計(jì)算淺色車(chē)陰影邊界與圖片邊界之間的夾角確定，旋轉(zhuǎn)效果如圖3（b）所示，列像素與陰影的方向平行。

3.2 圖層分離與車(chē)輛區(qū)域提取

車(chē)輛區(qū)域識(shí)別的目標(biāo)是將深色車(chē)和淺色車(chē)與路面遙感圖像區(qū)分開(kāi)，而多類目標(biāo)區(qū)分一般很難做到準(zhǔn)確：深色車(chē)會(huì)干擾淺色車(chē)的識(shí)別，造成求取的閾值偏小，較亮的路面會(huì)被誤識(shí)別為淺色車(chē)；檢測(cè)深色車(chē)時(shí)，較暗的路面也會(huì)被誤識(shí)別。一種常用的解決方案是通過(guò)形態(tài)學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將圖像變?yōu)閮蓮垼謩e消除深色車(chē)和淺色車(chē)［15］，但由于仍有一些殘留，后續(xù)處理會(huì)受影響。

圖3 高斯平滑濾波與圖像旋轉(zhuǎn)的圖像處理效果Fig.3 The processing result of Gaussian smoothing and image rotation

本文設(shè)計(jì)了一種較為徹底的深、淺汽車(chē)分離和檢測(cè)方法：首先基于直方圖確定分界點(diǎn)，將原始圖像分為深、淺兩個(gè)圖層，然后利用最大類間方差法在每個(gè)圖層中分別識(shí)別深、淺車(chē)輛。該方法還包含亮度增強(qiáng)和深色圖層反轉(zhuǎn)兩個(gè)輔助環(huán)節(jié)，可以有效提高汽車(chē)和路面的區(qū)分效果。

3.2.1 深色車(chē)與淺色車(chē)的圖層分離

由特征1可知，深色車(chē)、路面、淺色車(chē)分別處于黑、灰、白3個(gè)區(qū)間。遙感圖像的直方圖中，路面像素點(diǎn)最多，形成巨大的峰，如圖4（a）所示。深、淺汽車(chē)的像素點(diǎn)分別位于峰的兩側(cè)。

圖4 直方圖Fig.4 Histogram

峰值點(diǎn)的灰度值可以作為圖層的分界點(diǎn)。深色圖層由小于該灰度級(jí)的像素點(diǎn)構(gòu)成，深色車(chē)包含其中；淺色圖層由大于該灰度級(jí)的像素點(diǎn)構(gòu)成，淺色車(chē)包含其中。圖層分離公式如下：

深色圖層

淺色圖層

式中，x是原始遙感圖像；x0是深色圖層；x1是淺色圖層；xmax是分界點(diǎn)。為每個(gè)圖層分別求取各自的閾值，即可準(zhǔn)確劃定遙感圖像中每輛汽車(chē)所在的區(qū)域。

深色圖層灰度范圍為［0，xmax］，淺色圖層為［xmax，255］，它們的亮度都不足。為了提高汽車(chē)和路面的對(duì)比度，通過(guò)式（13）增強(qiáng)圖層亮度，將灰度范圍擴(kuò)展到［0，255］

式中，［a，b］為變換前的灰度范圍；y（i，j）為變換后的灰度值。淺色圖層的處理效果如圖5（c）所示。

為了提高在計(jì)算機(jī)上的圖像處理的效率，深色圖層的像素點(diǎn)y（i，j）可通過(guò)式（14）反轉(zhuǎn)為z（i，j），使深色車(chē)的形式與淺色車(chē)一致，如圖5（b）所示。分割汽車(chē)和路面時(shí)，兩個(gè)圖層可調(diào)用同一個(gè)軟件程序分別求取各自的分割閾值

圖5 交通遙感圖像處理過(guò)程Fig.5 The RS－image processing for traffic

3.2.2 基于閾值分割法的遙感圖像車(chē)輛提取

深、淺圖層的特征可以在直方圖中清晰地顯示出來(lái)，汽車(chē)和路面像素點(diǎn)各自集中于高、低兩個(gè)灰度區(qū)域，如圖4（b）、4（c）所示，非常有利于使用最大類間方差法設(shè)定閾值區(qū)分車(chē)輛和路面［13－14］。最大類間方差法的核心是求取汽車(chē)和路面的類間方差σ2t

式中，i為灰度級(jí)（共L級(jí)），它的出現(xiàn)概率為Pi；為汽車(chē)出現(xiàn)的概率；為路面出現(xiàn)的概率；分類準(zhǔn)則函數(shù)為

遍歷256個(gè)灰度級(jí)，使σ2t最大的t就是區(qū)分路面和汽車(chē)的最佳閾值。深色車(chē)區(qū)域和路面的分割效果如圖5（d）所示，淺色車(chē)區(qū)域和路面的分割效果如圖5（e）所示。淺色車(chē)區(qū)域中只有淺色車(chē)；而深色車(chē)區(qū)域中不但包含深色車(chē)，還包含深、淺汽車(chē)的陰影，以及淺色車(chē)的車(chē)窗。陰影和車(chē)窗的去除將在下一環(huán)節(jié)完成。

3.3 去除陰影和車(chē)窗的干擾

圖層分離與車(chē)輛區(qū)域提取過(guò)程易受到陰影和車(chē)窗的干擾：①陰影干擾，陰影會(huì)被識(shí)別為深色車(chē)，當(dāng)車(chē)間距很小時(shí)，深色車(chē)區(qū)域會(huì)被陰影連接到一起，被誤識(shí)別為一輛超大型汽車(chē)，如圖5（d）所示；②車(chē)窗干擾，因淺色車(chē)的車(chē)窗呈深色而劃分到深色圖層，一輛完整的淺色車(chē)會(huì)被分割為數(shù)段，如圖5（e）所示。

這里設(shè)計(jì)了一種算法來(lái)消除陰影、車(chē)窗造成的干擾：首先利用光照變化特征2和特征3，順著光照方向分析亮度的變化過(guò)程，消除部分陰影、斷開(kāi)陰影造成的深色車(chē)區(qū)域連接，將每輛車(chē)都劃分到單獨(dú)的區(qū)域進(jìn)行定位；然后利用淺色車(chē)的位置確定深色圖層中哪些是它的陰影和車(chē)窗，通過(guò)閉運(yùn)算將它們與車(chē)合并到一起。此時(shí)深色圖層中僅剩深色車(chē)。

3.3.1 深色車(chē)的陰影識(shí)別和去除

由亮度變化特征3可知，留在深色圖層中的淺色車(chē)陰影與深色車(chē)相近，也呈現(xiàn)類似亮度變化特征2的現(xiàn)象，灰度由大變小再變大、遠(yuǎn)離太陽(yáng)的方向逐步上升。因此可以利用汽車(chē)陰影的這種特征，順著光照方向?qū)ι钌?chē)區(qū)域所包含的遙感圖像逐列掃描，斷開(kāi)車(chē)與車(chē)之間因陰影造成的連接。陰影消除過(guò)程分為兩種情況：

情況1：深色車(chē)區(qū)域內(nèi)只有一輛車(chē)。按照亮度變化特征2，每一列中會(huì)有1個(gè)最小值。該最小值將列像素點(diǎn)分為兩段，遠(yuǎn)離光源一段為陰影，靠近光源一段為汽車(chē)。

情況2：深色車(chē)區(qū)域內(nèi)有多輛車(chē)。因?yàn)檐?chē)輛和陰影交替出現(xiàn)，每一列中會(huì)有多個(gè)極小值和極大值交替出現(xiàn)。亮度變化特征2表明，兩個(gè)極大值之間包含一輛汽車(chē)（和它的陰影）。與情況1同理，兩個(gè)極大值之間的極小值可以作為陰影和汽車(chē)的分界線，分界線遠(yuǎn)離光源一段為陰影，靠近光源一段為汽車(chē)。

處理效果如圖5（f）所示，可以有效消除汽車(chē)間的陰影連接。這種方法還可以消除淺色車(chē)的大部分陰影。根據(jù)亮度變化特征3，淺色車(chē)的陰影呈波谷狀，靠近汽車(chē)的一部分陰影仍存在于濾除結(jié)果中。這部分殘留將在下一個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行處理。

考慮到陰影面積與太陽(yáng)高度角相關(guān)，當(dāng)陰影增大時(shí)更多的路面紋理包含其中，會(huì)造成陰影內(nèi)部的亮度波動(dòng)起伏、不利于算法消除陰影。因此本文引入了低通濾波器對(duì)圖像預(yù)處理、消除陰影中的亮度波動(dòng)起伏

式中，Y（i）是平滑后的圖像；z（i）是原始圖像；α為平滑系數(shù)（0＜α＜1），當(dāng)太陽(yáng)高度角變低、陰影面積增加時(shí)，通過(guò)減小α增強(qiáng)濾波能力，可以有效平滑陰影中的亮度起伏。

3.3.2 淺色車(chē)的陰影、車(chē)窗識(shí)別與深、淺汽車(chē)定位

淺色車(chē)陰影、車(chē)窗、天窗造成的干擾可以通過(guò)它們與車(chē)的位置關(guān)系消除。雖然與淺色車(chē)不在同一個(gè)圖層，但陰影、車(chē)窗與汽車(chē)的坐標(biāo)靠在一起。盡管閾值分割會(huì)使它們收縮，但與淺色車(chē)間隔1～2個(gè)像素仍可認(rèn)為是它的車(chē)窗和陰影；由于汽車(chē)之間要保持安全距離（≥2m，≥4像素），深、淺色汽車(chē)不會(huì)靠得像淺色車(chē)與它的陰影（車(chē)窗）一樣近。因此從深色圖層中提取出與淺色車(chē)位置接近的識(shí)別結(jié)果，然后與淺色車(chē)合并，可以將淺色車(chē)的各個(gè)部分重新合并成一輛完整的汽車(chē)。合并過(guò)程采用形態(tài)學(xué)的閉運(yùn)算實(shí)現(xiàn)，如圖5（g）所示，可在遙感圖像中準(zhǔn)確標(biāo)識(shí)出每輛淺色車(chē)。閉運(yùn)算是先膨脹后腐蝕

式中，Y表示圖像；S表示結(jié)構(gòu)元素。結(jié)構(gòu)元素S在圖像Y中不斷移動(dòng)。腐蝕的結(jié)果是S完全包含在Y中時(shí)，S原點(diǎn)（中心）的位置集合。膨脹的結(jié)果是S中至少有一個(gè)點(diǎn)包含在Y中時(shí)，S原點(diǎn)（中心）的位置集合。此時(shí)深色圖層中的剩余部分都是深色汽車(chē)。陰影消除環(huán)節(jié)易造成畸變，汽車(chē)的識(shí)別結(jié)果很容易被割裂。這種問(wèn)題也可以通過(guò)閉運(yùn)算消除，畸變的修整效果如圖5（f）所示。

為了進(jìn)一步改善效果，深、淺汽車(chē)識(shí)別結(jié)果中的噪聲點(diǎn)采用開(kāi)運(yùn)算去除，如圖5（h）、圖5（i）所示

3.4 試驗(yàn)與討論

3.4.1 試驗(yàn)結(jié)果

為了驗(yàn)證算法的適用性，本文從GoogleEarth選取了10組衛(wèi)星遙感道路照片進(jìn)行測(cè)試，包括天津市、張家口市、秦皇島市、錦州市，以及美國(guó)的洛杉磯市。識(shí)別定位效果如圖6所示（白色黑框三角形標(biāo)示淺色車(chē)，白色十字標(biāo)示深色車(chē)）。

表1中，10組圖像的平均識(shí)別率為淺色車(chē)大于92%、深色車(chē)大于87%。

表1 深、淺汽車(chē)在遙感圖像中的識(shí)別結(jié)果Tab.1 The recognition result of vehicles of different color in the RS－image %

3.4.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)分辨率討論

（1）對(duì)于遙感圖像中深淺兩類汽車(chē)，圖6的識(shí)別結(jié)果表明算法都能夠較準(zhǔn)確識(shí)別。

（2）對(duì)于不同城市和地區(qū)的遙感圖像，表1的試驗(yàn)結(jié)果表明算法具有較廣泛的適用性。

（3）汽車(chē)靠得比較近時(shí)算法出現(xiàn)分辨率誤差，此處的深色車(chē)位于淺色車(chē)的陰影中（圖6的中部），陰影不能被去除過(guò)多，否則深色汽車(chē)的識(shí)別結(jié)果區(qū)域過(guò)小、會(huì)被當(dāng)作噪聲濾除，因此造成淺色車(chē)陰影有剩余、易被誤識(shí)別為深色汽車(chē)從而產(chǎn)生誤差。如何同時(shí)保證準(zhǔn)確識(shí)別汽車(chē)和有效去除陰影，將是本算法下一步的研究重點(diǎn)。

圖6 遙感圖像中汽車(chē)的識(shí)別定位結(jié)果Fig.6 The recognition and location result of vehicles in the RS－image

4 結(jié) 論

遙感技術(shù)可以獲取城市整體交通信息，從全局角度判別交通狀況。本文針對(duì)交通遙感圖像處理的核心環(huán)節(jié)，設(shè)計(jì)了一種在交通衛(wèi)星遙感圖像中進(jìn)行車(chē)輛識(shí)別定位的方法，該算法以光照模型為基礎(chǔ)，提取出路面、深色車(chē)、淺色車(chē)以及汽車(chē)陰影的亮度變化規(guī)律，以此為基礎(chǔ)能較準(zhǔn)確地識(shí)別定位交通遙感圖像中的每輛汽車(chē)，并且可以有效消除陰影和車(chē)窗造成的干擾。

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