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    結(jié)合光暈顏色和網(wǎng)格聚類的夜間尾燈識(shí)別

    2020-06-09 07:36:06朱大全耿國慶劉志偉
    關(guān)鍵詞:光暈尾燈像素點(diǎn)

    羅 石,朱大全,耿國慶,劉志偉

    (江蘇大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

    0 引言

    車輛目標(biāo)檢測作為智能汽車領(lǐng)域的重要研究方向,一直是研究人員的關(guān)注重點(diǎn)?,F(xiàn)有的夜間車輛檢測技術(shù),多是利用安裝在路口固定的攝像頭檢測車輛[1-2],而應(yīng)用于車載嵌入式的實(shí)時(shí)檢測很少。近幾年,隨著輔助駕駛系統(tǒng)的快速發(fā)展,對基于車載攝像頭的夜間車輛檢測提出了更高的需求。

    目前,車輛檢測的研究方法主要分為機(jī)器學(xué)習(xí)[3-5]和基于知識(shí)的方法[6-10]。機(jī)器學(xué)習(xí)方法是通過大量樣本圖片訓(xùn)練分類模型,實(shí)現(xiàn)車輛檢測。但是車輛種類多樣,形狀也各不相同,加上夜間照明條件多變,要求樣本數(shù)量極其巨大,文獻(xiàn)[5]指出沒有合適的數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)車輛檢測?;谥R(shí)的方法是根據(jù)人對典型車輛構(gòu)成的認(rèn)識(shí),將人對車輛的知識(shí)轉(zhuǎn)化為定義良好的規(guī)則進(jìn)行識(shí)別,如根據(jù)車輛形狀、車燈亮度等因素進(jìn)行識(shí)別。此方法只需要判斷圖片像素點(diǎn)是否滿足定義的規(guī)則,識(shí)別速度快。由于車載嵌入式系統(tǒng)對于實(shí)時(shí)處理速度要求較高,因此更適合使用基于知識(shí)的方法識(shí)別尾燈。

    夜間前方同向車輛最明顯的特征就是紅色、明亮的尾燈。文獻(xiàn)[6-8]的研究是根據(jù)像素點(diǎn)的色調(diào)(H)、飽和度(S)、亮度(V)識(shí)別尾燈,此方法轉(zhuǎn)換公式復(fù)雜,計(jì)算耗時(shí)。文獻(xiàn)[9]計(jì)算像素點(diǎn)的紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)3個(gè)通道的差值,通過改進(jìn)最大類間方差法(OTSU),確定閾值,識(shí)別尾燈,此方法在前方只有偏黃路燈時(shí),會(huì)將路燈誤判為尾燈。文獻(xiàn)[10]采用光暈層次亮度遞減特點(diǎn)識(shí)別尾燈,檢測率較高,但誤檢率也很高。文獻(xiàn)[11]通過計(jì)算像素點(diǎn)的紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)3個(gè)通道的偏紅水平識(shí)別尾燈,但計(jì)算過程涉及除法和浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算,計(jì)算速度受到限制。

    以上研究表明:通過計(jì)算像素點(diǎn)的顏色信息識(shí)別尾燈是可行的,但是顏色識(shí)別方法還有改進(jìn)空間。與此同時(shí),顏色信息計(jì)算完畢之后,如何識(shí)別目標(biāo)像素點(diǎn)的具體范圍,大部分文獻(xiàn)都沒有進(jìn)行分析和實(shí)驗(yàn),文獻(xiàn)[12]采用密度聚類確定范圍,但是此方法易識(shí)別很小的干擾噪點(diǎn),且在目標(biāo)像素點(diǎn)受到干擾不連續(xù)時(shí),容易將同一尾燈分成多類。針對上述顏色空間轉(zhuǎn)換、浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算使計(jì)算時(shí)間增加和密度聚類算法誤判等問題,本文提出了一種結(jié)合光暈顏色與網(wǎng)格聚類的夜間車輛尾燈識(shí)別方法。采用與上述方法不同的顏色處理公式計(jì)算像素點(diǎn)的顏色信息,將自適應(yīng)閾值和固定閾值相結(jié)合,分割尾燈光暈和背景,使用網(wǎng)格聚類算法確定尾燈光暈區(qū)域,在此區(qū)域內(nèi)通過計(jì)算光源面積完成尾燈識(shí)別。

    1 尾燈光暈識(shí)別

    1.1 尾燈成像特點(diǎn)

    圖1 夜間車輛成像的典型圖片

    根據(jù)GB 4785—2007的規(guī)定,汽車后位燈為紅色,但實(shí)際上尾燈在攝像頭采集的圖片中呈現(xiàn)白色,周圍包裹紅色的光暈,夜間車輛成像的典型圖片如圖1所示。因此,本文通過識(shí)別尾燈光暈區(qū)域,確定尾燈位置。

    1.2 圖像顏色信息計(jì)算

    夜間跟車行駛時(shí),周圍環(huán)境光主要包含路燈燈光、大燈照射光、尾燈燈光、路面反光和標(biāo)志牌反光等。文獻(xiàn)[9]采用2R-G-B對圖像進(jìn)行處理,但車燈之間區(qū)域波峰與波谷相差不大,同時(shí)對路燈等干擾光源去除不徹底。

    夜間行車時(shí),對尾燈紅色光暈識(shí)別的最大干擾源是路燈的偏黃光暈,尾燈的紅色光暈和路燈的黃色光暈主要是由像素點(diǎn)R和G的分量值決定的,B分量影響因素很小,因此可忽略。本文對區(qū)域圖像像素點(diǎn)的R值與G值進(jìn)行處理分析,提出顏色處理方法,如式(1)所示:

    (R-G)2>>8。

    (1)

    通過平方增大尾燈光暈與背景的差異,右移8位可以將平方值固定在[0,255],方便灰度顯示。使用上述兩種方法對圖1進(jìn)行處理,三維分布及投影圖如圖2所示。

    (a) 2R-G-B處理圖

    (b) 2R-G-B三維分布圖

    (c) 2R-G-B的X-Z投影圖

    (d) (R-G)2>>8處理圖

    (e) (R-G)2>>8三維分布圖

    (f) (R-G)2>>8的X-Z投影圖

    圖2 兩種方法處理結(jié)果的三維分布及投影圖

    對比圖2a和圖2d可知:圖2a中尾燈光暈、路燈光暈和部分樹葉反光都是高亮區(qū)域,而圖2d中,背景區(qū)域像素點(diǎn)偏黑色,只有尾燈光暈是高亮區(qū)域。圖2b顯示了圖2a中每個(gè)像素點(diǎn)的2R-G-B值,從圖2b中可以看出:整幅圖像的像素點(diǎn)處理值偏高,尖峰數(shù)量明顯多于尾燈數(shù)量。相反,圖2e則顯示出經(jīng)過(R-G)2>>8處理后,背景像素點(diǎn)的處理值都被抑制在很小的范圍,只有尾燈光暈處形成4個(gè)尖峰。對比圖2c和圖2f可知:圖2c中,在像素點(diǎn)水平坐標(biāo)為300處有一個(gè)峰值,在像素點(diǎn)水平坐標(biāo)為1 500處峰值較寬,這些是由于路燈光暈、尾燈光暈和樹葉反光共同形成的;圖2f中只有尾燈光暈區(qū)域有峰值。因此,相對于文獻(xiàn)[9]的方法,本文方法可以更好地將圖片中尾燈光暈區(qū)域和背景區(qū)分開,將干擾光抑制在很小的范圍內(nèi)。

    1.3 光暈范圍確定

    計(jì)算圖像顏色信息后,需要對處理后的圖像進(jìn)行閾值劃分,將光暈處紅色像素點(diǎn)篩選出來,確定光暈范圍。

    1.3.1 自適應(yīng)閾值和通用固定閾值的確定

    自適應(yīng)閾值由OTSU法確定[13-14]。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn): 當(dāng)夜間前方?jīng)]有車輛,只有路燈時(shí),單獨(dú)使用OTSU法會(huì)造成誤判。單獨(dú)使用OTSU閾值分割二值化圖如圖3所示。

    (a) 夜間前方無車輛道路原圖

    (b) 顏色處理,閾值分割二值化圖像

    圖3 單獨(dú)使用OTSU閾值分割二值化圖

    圖3a是夜間前方?jīng)]有車輛尾燈,只有路燈的典型圖片,圖3b是圖3a經(jīng)過1.2節(jié)所述的顏色處理,并根據(jù)最大類間方差法確定閾值T1,進(jìn)行分割后得到的二值化圖像。從圖3b中可以看出:路燈光暈、路面反光、綠化帶反光等區(qū)域都被識(shí)別為紅色光暈區(qū)域,對后續(xù)尾燈識(shí)別造成干擾。

    針對上述誤判問題,本文通過確定一個(gè)通用的固定閾值T2作為閾值分割的下限。對采集圖片中尾燈光暈和路燈光暈手動(dòng)提取,并進(jìn)行顏色信息計(jì)算,根據(jù)統(tǒng)計(jì)直方圖確定固定閾值T2。本文以30幀/s的速率采集各種交通道路圖像,合計(jì)60 min的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),從中提取具有代表性的尾燈和路燈圖片進(jìn)行顏色信息計(jì)算,尾燈光暈和路燈光暈區(qū)域(R-G)2>>8的統(tǒng)計(jì)直方圖如圖4所示。

    (a) 尾燈光暈區(qū)域統(tǒng)計(jì)直方圖

    (b) 路燈光暈區(qū)域統(tǒng)計(jì)直方圖

    圖4 光暈區(qū)域統(tǒng)計(jì)直方圖

    從圖4a中可以看出: 尾燈光暈區(qū)域像素點(diǎn)的(R-G)2>>8值分布在區(qū)間[10,120],在區(qū)間[10,50]時(shí),像素點(diǎn)數(shù)量迅速增加,之后緩慢下降。圖4b則顯示:路燈光暈區(qū)域像素點(diǎn)的(R-G)2>>8值分布范圍較窄,主要集中在區(qū)間[2,10],之后像素點(diǎn)數(shù)量迅速下降趨于0。

    為了準(zhǔn)確找到合適的通用固定閾值T2,計(jì)算圖4中光暈區(qū)域像素點(diǎn)出現(xiàn)的頻率并進(jìn)行曲線擬合,擬合結(jié)果如圖5所示。從圖5可以看出:在橫坐標(biāo)為10左右處有一個(gè)交點(diǎn),路燈光暈像素點(diǎn)多分布在交點(diǎn)左側(cè),尾燈光暈像素點(diǎn)多分布在交點(diǎn)右側(cè)。經(jīng)過實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)通用固定閾值T2取15時(shí)分割效果較好。根據(jù)式(2)對(R-G)2>>8的圖像進(jìn)行二值化,

    (2)

    圖5 光暈像素點(diǎn)頻率擬合曲線圖

    其中:f(x,y)為(R-G)2>>8圖像中坐標(biāo)為(x,y)像素點(diǎn)的值;T1為最大類間方差法得到的自適應(yīng)閾值;T2為固定閾值。

    圖3a經(jīng)過顏色處理,自適應(yīng)和固定閾值分割后,二值化結(jié)果為全黑,證明當(dāng)夜間前方只有路燈沒有車輛時(shí),通過固定閾值與自適應(yīng)閾值結(jié)合,路燈光暈、綠化帶反光等不會(huì)被識(shí)別為尾燈紅色光暈區(qū)域。

    1.3.2 基于網(wǎng)格聚類算法的光暈范圍確定

    文獻(xiàn)[15]采用基于像素點(diǎn)八連通算法識(shí)別目標(biāo)區(qū)域,但此方法容易對一些小的干擾點(diǎn)進(jìn)行聚類。本文為了提高識(shí)別光暈連通域的速度和準(zhǔn)確度,采用基于網(wǎng)格四連通域聚類算法確定光暈范圍。網(wǎng)格聚類算法流程如圖6所示。

    圖6 網(wǎng)格聚類算法流程圖

    流程圖中網(wǎng)格大小w=32,h=15,Min_num取60,ε鄰域Nε(o)為上下左右網(wǎng)格四連通域,最終輸出聚類簇Ck。對圖2d進(jìn)行自適應(yīng)閾值和固定閾值分割后,采用基于像素點(diǎn)聚類算法(八連通)和基于網(wǎng)格聚類算法(四連通)處理,結(jié)果如圖7所示。

    圖7a是像素點(diǎn)聚類算法(八連通)的處理結(jié)果。像素點(diǎn)聚類會(huì)將二值化圖中所有灰度值為255的像素點(diǎn)進(jìn)行聚類,包括微小的干擾點(diǎn),并且當(dāng)同一尾燈光暈不連續(xù)時(shí),會(huì)將同一尾燈光暈識(shí)別為多個(gè)類。圖7b是網(wǎng)格聚類算法(四連通)的處理結(jié)果。網(wǎng)格聚類對于微小的干擾區(qū)域起到初步的篩選作用,并且當(dāng)同一尾燈光暈不連續(xù)時(shí),能夠?qū)⒐鈺瀰^(qū)域聚成一類。但是,圖7a和圖7b都反映出一個(gè)問題:路面的紅色反光以及面積稍大的干擾源也被識(shí)別為尾燈光暈區(qū)域。

    (a) 像素點(diǎn)聚類算法(八連通)

    (b) 網(wǎng)格聚類算法(四連通)

    圖7 像素點(diǎn)聚類算法(八連通)和網(wǎng)格聚類算法(四連通)的處理結(jié)果

    2 尾燈識(shí)別

    從圖7中可以看出:路面的紅色反光以及面積稍大的干擾源內(nèi)部沒有主動(dòng)光源。因此,本文采用計(jì)算光暈范圍內(nèi)像素點(diǎn)灰度值的方法識(shí)別尾燈。在1.3.2節(jié)中確定的光暈范圍內(nèi),根據(jù)式(3),采用移位算法進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換。

    Gray=(R+G<<1+B)>>2。

    (3)

    根據(jù)實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì),尾燈灰度值為[230,255],最終灰度閾值取230,計(jì)算圖像中亮像素點(diǎn)的連通域。為了提高尾燈識(shí)別的正確率,對亮像素點(diǎn)的連通域進(jìn)行檢測。由于車輛尾燈形狀各異,使得基于形狀檢測[16-17]剔除干擾光源難度較大,同時(shí)一體式尾燈的使用,使得使用車燈之間的幾何關(guān)系來區(qū)分車燈[18-20]的方法不可行。本文設(shè)定連通域的面積下限剔除干擾光源。從采集的圖片中手動(dòng)選取80張不同形狀和不同距離的尾燈進(jìn)行面積分析。尾燈占據(jù)像素點(diǎn)數(shù)統(tǒng)計(jì)直方圖如圖8所示。

    從圖8中可以看出:98.75%的尾燈在圖像上占據(jù)的像素點(diǎn)數(shù)大于100,因此將100作為連通域的下限閾值。由于不同車輛尾燈的大小、形狀相差較大,同時(shí)一體式尾燈的設(shè)計(jì),使得尾燈占據(jù)的像素點(diǎn)數(shù)上限閾值很難統(tǒng)計(jì),因此不設(shè)上限閾值。最終尾燈識(shí)別結(jié)果如圖9所示,4個(gè)尾燈被準(zhǔn)確識(shí)別,并使用綠色的方框進(jìn)行標(biāo)記。

    圖8 尾燈占據(jù)像素點(diǎn)數(shù)統(tǒng)計(jì)直方圖

    圖9 最終尾燈識(shí)別結(jié)果圖

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    本文使用的相機(jī)安裝在汽車擋風(fēng)玻璃內(nèi)側(cè)中間位置,相機(jī)分辨率為1 080 pixels×1 920 pixels,在夜間市區(qū)多種道路條件和城市郊區(qū)道路上采集RGB圖像數(shù)據(jù)。在MATLAB軟件中編寫程序,對上述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。表1給出了不同算法對夜間車輛尾燈檢測的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由表1可知:在城市道路條件下,本文算法識(shí)別率達(dá)到87.53%,比2R-G-B算法和色相-飽和度-明度(hue-saturation-value,HSV)算法分別高出6.00%和4.20%;在郊區(qū)道路條件下,本文算法識(shí)別率達(dá)到95.43%,比2R-G-B算法和HSV算法分別高出5.23%和2.40%,并且本文算法在誤檢率和漏檢率上也低于其他兩種算法。同時(shí),3種算法在郊區(qū)道路條件下的尾燈識(shí)別率都高于城市道路條件下的尾燈識(shí)別率,這是由于郊區(qū)道路比城市道路環(huán)境簡單,干擾因素較少。

    表1 不同算法對夜間車輛燈檢測的統(tǒng)計(jì)結(jié)果

    4 結(jié)論

    (1)通過計(jì)算圖像像素點(diǎn)的(R-G)2>>8值,可以增加尾燈光暈區(qū)域紅色像素點(diǎn)和背景像素點(diǎn)的區(qū)別,降低閾值選取難度。

    (2)最大類間方差法得到的自適應(yīng)閾值T1,結(jié)合實(shí)驗(yàn)確定的通用固定閾值T2,可以有效區(qū)分目標(biāo)像素點(diǎn)和干擾像素點(diǎn),降低誤判率。

    (3)采用網(wǎng)格四連通域聚類算法,能夠在同一尾燈光暈不連續(xù)時(shí),將光暈區(qū)域聚成一類,同時(shí)對于微小的干擾區(qū)域起到初步的篩選作用。

    (4)對比現(xiàn)有基于車載嵌入式系統(tǒng)的尾燈識(shí)別方法,本文算法可以有效提高夜間尾燈識(shí)別率,降低誤檢率和漏檢率。

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