[發明專利]基于H_S二維直方圖和區域顏色匹配的車輛顏色檢測方法

無效

• 申請號: 201110391663.7
• 申請日: 2011-12-01
• 公開（公告）號: CN102393902A
• 公開（公告）日: 2012-03-28
• 發明（設計）人: 韓光;李曉飛;楊夢婕;劉漢艷;吳翔;朱箭容
• 申請（專利權）人: 昆山市工業技術研究院有限責任公司;南京郵電大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/40;G08G1/017
• 代理公司: 昆山四方專利事務所 32212
• 代理人: 盛建德

技術領域

本發明屬于智能交通視頻監控領域的后處理車輛行為分析部分，尤其涉及一種基于H_S二維直方圖和區域顏色匹配的車輛顏色檢測方法。

背景技術

計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步的說，就是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等，并進一步做圖形處理，用電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像，從而完成一個與視覺有關任務的技術。近年來，隨著城市的快速發展，城市的范圍不斷擴大，城市中的車輛數迅速增加，給城市的交通帶來了巨大的壓力。智能交通系統ITS，作為未來交通的一大發展趨勢，利用先進的電子技術、通信技術、計算機和控制技術對傳統的交通運輸系統進行改進，提高交通運輸的效能，其優越性正在一步步地顯現。一個城市的交通狀況的好壞不僅影響到城市的未來發展，更直接影響著居民居住城市的選擇和居民的生活質量，車輛顏色的識別作為智能交通視頻監控領域車輛行為分析中的一項重要內容及車輛信息提取中的一個必不可分的部分，正在逐漸地獲得更多的關注和研究。

目前在車輛顏色識別的方法中，主要有以下幾類：一類是通過把車輛圖像平分為上中下三個區域來定位車輛的前臉，頂部和后臉，這種方法的自適應性比較差，未考慮到車輛運動方向的影響，對于運動方向不是垂直或水平方向的車輛，區域的定位經常不準確，不能精確地提取出車輛的顏色，這就必然導致最終顏色檢測的不準確。還有比較常見的一類是通過對已有車輛圖像的學習建立顏色模板庫，這一方法顧及到存儲量及匹配速度的權衡，多數并未考慮到天氣變化所引起的亮度及飽和度等條件的變化，這樣建立的模板庫分類不夠細致，存在較大的匹配誤差。本發明采用基于H_S二維直方圖和區域顏色匹配的車輛顏色檢測方法，有效地克服了以上兩種方法中檢測區定位不準確及不精確的模板分類存在的弊端，達到準確定位檢測區域及精確分類檢測區域并最佳匹配的顏色檢測效果。

發明內容

為了克服上述缺陷，本發明提供了一種基于H_S二維直方圖和區域顏色匹配的車輛顏色檢測方法，可以識別交通路口紅綠燈上架設的攝像機拍攝的實時道路監控場景內的車輛顏色，處理場景中目標尺寸變化(由近及遠和由遠及近)、旋轉、噪聲、亮度變化等難題，獲得準確的目標車輛顏色。

本發明為了解決其技術問題所采用的技術方案是：一種基于H_S二維直方圖和區域顏色匹配的車輛顏色檢測方法，包括以下步驟：

①車輛檢測及歸一化：對車輛進行實時跟蹤，采集車輛的彩色圖片，并對車輛圖像進行大小歸一化處理；

②H_S二維直方圖檢測：利用車輛跟蹤所獲得的車輛的彩色圖片，在HSV顏色空間中求得車輛的彩色H_S二維直方圖；

③顏色提取區域檢測，通過八鄰域檢測來獲得顏色提取區域：利用車輛跟蹤所獲得的車輛彩色圖像，進行CANNY邊緣檢測和對該CANNY邊緣檢測出的圖像進行八鄰域平滑區域檢測，并把檢測出的符合車輛大小的區域作為顏色提取區域；

④合理性檢驗，判斷顏色提取區域的合理性：對CANNY邊緣檢測出的邊緣圖像進行HOUGH直線檢測，判斷出目標車輛運動的方向，進而確定出顏色候選區域；對比顏色候選區域與顏色提取區域的包含關系，確定下一步進行顏色模板匹配的區域名單；

⑤顏色模板匹配：對經過合理性檢驗的顏色提取區域，在RGB空間中獲得其區域平均(R，G，B)三分量顏色值，并與預先定義好的顏色模板進行匹配，檢測出車輛的顏色。

作為本發明的進一步改進，所述步驟①中，采用背景差法獲得當前幀的前景目標，利用逐幀求差的方法完成初始背景的建立，并利用自適應更新系數的滑動平均法進行背景更新；對使用背景差法獲得的灰度前景目標進行噪聲及陰影去除，利用形態學方法去除前景噪聲；對陰影的去除采用互相關系數與前景邊緣檢測相結合的方式來完成；通過改進的塊匹配的方法，對前景目標進行實時跟蹤，并利用攝像機成像的近大遠小的特點，在車輛離攝像機最近的時刻采集車輛的彩色圖片用于車輛顏色檢測；根據視頻的實際檢測情況，對車輛圖像進行大小歸一化處理。

作為本發明的進一步改進，所述步驟②中，對圖像的H分量和S分量劃分為不同的等級，通過對比H分量的部分累積和把車輛劃分為紅色，藍色，綠色和黃色四個類別。

作為本發明的進一步改進，所述步驟③中，對與所獲得的車輛彩色圖像相應的灰度圖像進行CANNY邊緣檢測，利用車輛紋理平滑區域顏色相近的特點，采用3*3的紋理檢測因子對CANNY邊緣檢測出的圖像進行八鄰域平滑區域檢測。