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    一種道路斑馬線的檢測識別方法研究

    2015-04-02 20:45:51孫維廣
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2015年10期

    孫維廣

    摘 要:文章針對導(dǎo)盲系統(tǒng)中的斑馬線識別問題進行了研究。首先根據(jù)斑馬線灰度直方圖的特點確定Canny算法的高低閾值,再用Canny算法進行邊緣檢測,然后采用Hough變換提取直線,最后根據(jù)提取的直線信息進行斑馬線的識別。實驗結(jié)果表明對于白天和夜晚受污染的斑馬線本方法可行。

    關(guān)鍵詞:Canny算法;Hough變換;斑馬線識別;灰度直方圖

    1 概述

    世界上有眾多的視覺障礙人群,導(dǎo)盲設(shè)備對于提高其生活質(zhì)量具有很大的幫助?;谝曈X的導(dǎo)盲設(shè)備,主要是通過安裝在設(shè)備上的攝像頭來實時采集路況圖像,然后對其進行分析,從而做出預(yù)警和提示。斑馬線是道路中一種重要的標(biāo)志,文章對其檢測和識別方法進行了研究。

    2 斑馬線邊緣提取

    2.1 高斯濾波

    從攝像頭獲取的原始圖像一般都存在噪聲,對于后續(xù)的邊緣提取會造成影響。因此,需要對其平滑處理。高斯濾波器是一種利用鄰域平均的思想對圖像進行平滑的方法。它的特點是在對鄰域內(nèi)像素灰度進行平滑時,賦予不同位置像素不同的權(quán)值,越是靠近鄰域中心位置其權(quán)值越高。這樣的好處是在濾除噪聲的同時又較好的保存了圖像的邊緣信息。有利于后續(xù)的邊緣提取。

    2.2 Canny邊緣檢測

    Canny邊緣檢測的基本原理是首先使用高斯濾波器平滑圖像,再用一階偏導(dǎo)的有限差分來計算梯度的幅值和方向,然后對梯度幅值進行非極大值抑制,最后用雙閾值法來檢測和連接邊緣。閾值分為上限閾值和下限閾值,Canny推薦其比例為2:1到3:1之間[1]。

    實際中斑馬線總是會受到污染,斑馬線整體比較暗或內(nèi)部會有黑斑存在。因此,在閾值選取時,要盡可能提取出斑馬線的邊緣,還要盡可能降低斑馬線內(nèi)部污斑被提取出的比例。文獻[2]應(yīng)用Canny算法對斑馬線檢測進行了研究,但沒有論述其閾值的選取。文獻[3]的自適應(yīng)閾值選取方法提取出了過多的細(xì)節(jié)邊緣,不適用于斑馬線的邊緣提取。

    文章采用了一種通過計算道路的灰度直方圖,根據(jù)直方圖的特點確定Canny算法雙閾值的方法。這里需要注意的是灰度計算像素要選擇在斑馬線區(qū)域內(nèi),如圖1(a)所示。直方圖的橫軸表示灰度值,縱軸表示像素數(shù)。文章從測試的50張圖片中選取了有代表性的列于表1。表1中所用的圖片斑馬線污染大多都比較嚴(yán)重,即使在白天高峰灰度值也在150以下。表1中圖片4的斑馬線比較干凈,并且是在晚上路燈比較亮?xí)r拍攝。經(jīng)驗證高峰灰度值在150以上時對Canny閾值的要求不是很嚴(yán)格,雙閾值分別為60、120和80、160時對邊緣提取效果差別不大,為盡可能排除干擾可選擇后者。對于圖1(a)兩種閾值的邊緣檢測效果如圖2(a)和圖2(b)所示。當(dāng)環(huán)境較亮?xí)r,如果高峰閾值超過在100到150之間,Canny算子的閾值可設(shè)為60、120。當(dāng)環(huán)境較暗時如果高峰灰度值在100以下,高低峰灰度值差大于25時,閾值可設(shè)為30、60,高低峰灰度值差在25以下閾值設(shè)為20、40。其中,表1中12號圖測試15、35為最佳閾值,為簡化起見也可以20、40計算。實驗表明直方圖的高峰低峰灰度值差越小,即斑馬線和道路顏色越接近,對閾值的變化越敏感。光線越好高峰灰度值越高對閾值變化越不敏感。在實驗中還存在灰度直方圖出現(xiàn)單峰的情況,說明斑馬線污染較嚴(yán)重,此時以較低的閾值也可檢測出部分直線,但會影響識別的正確率。

    (a) 計算區(qū)域 (b) 灰度直方圖

    圖1 斑馬線的灰度直方圖

    表1 灰度直方圖信息與閾值選取

    對于表1中的圖片6的原圖和Canny邊緣檢測效果如圖3(a)和圖3(b)所示。表1中的圖片11的原圖和邊緣檢測效果如圖4(a)和圖4(b)所示。

    (a) Canny算子的閾值為60、120 (b)Canny算子的閾值為80、160

    圖2 對于圖1應(yīng)用兩種閾值的邊緣檢測效果

    (a) 原始圖 (b)Canny算子的閾值為30、60

    圖3 高低峰灰度值為50、80的斑馬線邊緣檢測

    (a) 原始圖 (b)Canny算子的閾值為20、40

    圖4 高低峰灰度值為22、38的斑馬線邊緣檢測

    2.3 Hough直線提取

    在邊緣檢測后,文章采用Hough變換提取直線。Hough變換的原理是利用圖像空間與參數(shù)空間的對應(yīng)關(guān)系,將圖像空間的具有一定關(guān)系的像素進行聚類,利用某一解析形式轉(zhuǎn)化到參數(shù)空間,通過在參數(shù)空間進行簡單的累加統(tǒng)計來完成檢測任務(wù)[1]。在應(yīng)用Hough變換直線提取時,同一條邊緣上會檢測到很多直線段。為便于后續(xù)處理,要對屬于一條邊緣的線段進行歸并。在極坐標(biāo)系中每條直線都可由與其垂直的ρ和θ角來唯一確定,如圖5所示。因此文章根據(jù)直線間ρ和θ的差值小于某閾值的特征將直線歸并。圖2(b)的直線提取結(jié)果如圖6所示,每條直線上只有一個起始序號和一個結(jié)束序號,表明直線歸并成功。圖3(b)和圖4(b)的直線提取結(jié)果如圖7和圖8所示。

    圖5 直線的ρ和θ 圖6 直線歸并效果

    圖7 圖3(b)的直線提取結(jié)果 圖8 圖4(b)的直線提取結(jié)果

    3 斑馬線識別

    圖6的直線信息如表2所示,斑馬線特征比較明顯,即為一組平行直線,斑馬線寬度、間距遞減,且黑白相間,由于人身高確定,斑馬線間距也可以基本確定。根據(jù)這些信息就可以有效識別出斑馬線,并和其它道路標(biāo)志相區(qū)分。如圖9列舉了一種易形成干擾的道路標(biāo)志??梢愿鶕?jù)其平行直線數(shù)量、間距、位置信息進行區(qū)分。

    圖9 干擾道路標(biāo)志

    表2 圖6的直線信息

    另外,斑馬線的長度和寬度邊緣不一定都是垂直的。因此只依據(jù)斑馬線的斜率判斷行人是否偏離斑馬線并不可靠,還要加入對斑馬線的左右邊緣的判斷,以保證行人行走在斑馬線范圍內(nèi)。

    4 結(jié)束語

    文章選取的圖片大小為640*480,并利用了OpenCV函數(shù)庫進行編程實驗,結(jié)果表明對于受污染的斑馬線也有很高的識別率。實際環(huán)境中斑馬線的情況千差萬別,有時獲得一個最佳的Canny算法雙閾值及獲得比較好的直線提取效果比較困難。但只要斑馬線比較完整,基本會獲得一組直線邊緣,即使有少量誤提直線也可以正確識別斑馬線。但如果斑馬線污染嚴(yán)重、缺失較多或有強光照射時會出現(xiàn)直線丟失或誤提直線過多的情況,可能會導(dǎo)致識別失敗。

    參考文獻

    [1]Gary Bradski, Adrian Kaehler.學(xué)習(xí)OpenCV(中文版) [M].于仕琪,劉瑞禎,譯.北京:清華大學(xué)出版社,2009.

    [2]陸豐麒,陳健,郭語,等. 一種應(yīng)用于導(dǎo)盲機器人的斑馬線識別方法[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2014(4):124-125.

    [3]拓小明,李云紅,劉旭,等. 基于Canny算子與閾值分割的邊緣檢測算法[J].西安工程大學(xué)學(xué)報,2014,28(6):745-747.

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