[發(fā)明專利]一種CCD圖像處理的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310696070.0
• 申請日: 2013-12-18
• 公開（公告）號(hào): CN103679167A
• 公開（公告）日: 2014-03-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊新鋒;張阿紅;田春燕;祁邨邨;盧潁潁
• 申請（專利權(quán)）人: 楊新鋒;張阿紅;田春燕;祁邨邨;盧潁潁
• 主分類號(hào): G06K9/32
• 分類號(hào): G06K9/32;G06K9/40;G06K9/38
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種CCD圖像處理的方法。

背景技術(shù)

CCD圖像傳感器可直接將光學(xué)信號(hào)轉(zhuǎn)換為模擬電流信號(hào)，電流信號(hào)經(jīng)過放大和模數(shù)轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)圖像的獲取、存儲(chǔ)、傳輸、處理和復(fù)現(xiàn)。

在圖像測量過程中對投射到CCD上的激光光斑中心進(jìn)行精確定位是保證測量精度的一個(gè)重要前提，隨著對測量精度要求的提高，像素級(jí)精度已經(jīng)不能滿足實(shí)際測量的要求，需要更高精度的提取算法，即亞像素算法。使測量結(jié)果達(dá)到一微米乃至零點(diǎn)幾微米，從而大大提高系統(tǒng)的測量精度。

激光光斑精確定位問題，現(xiàn)在最常用的中心定位亞像素算法有灰度重心法、插值法、相關(guān)法和矩方法等，其算法簡單且定位精度較高，能達(dá)到0.2-0.5個(gè)像素，但這些方法只能處理目標(biāo)面積區(qū)域適中的圖像，并且受噪聲干擾較大，當(dāng)圖像信噪比較小時(shí)，它的定位誤差會(huì)變得很大。同時(shí)，高斯曲線擬合法也是圖像處理中用的較多的一種數(shù)學(xué)方法，但是其定位精度與圖像的具體分布有關(guān)，在實(shí)際處理中往往需要對每幅圖像進(jìn)行具體分析，語言描述復(fù)雜并且需要耗費(fèi)大量的程序運(yùn)行時(shí)間。

近幾年來，我國高速公路發(fā)展迅速，已經(jīng)形成了縱橫交錯(cuò)的高速公路網(wǎng)，極大地促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。然而，如何對高速公路進(jìn)行科學(xué)有效的管理，使其發(fā)揮最大的效益是我們面臨的一個(gè)重要課題。在高速公路的管理和規(guī)劃中，汽車速度和交通流量等交通流數(shù)據(jù)是最基本、最普遍、最豐富的數(shù)據(jù)源。

高速公路監(jiān)控系統(tǒng)，以線陣CCD圖像傳感器作為前端檢測裝置。現(xiàn)有CCD圖像傳感器采集交通數(shù)據(jù)的方法只能處理目標(biāo)面積區(qū)域適中的圖像，并且受噪聲干擾較大，當(dāng)圖像信噪比較小時(shí)，它的定位誤差會(huì)變得很大。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種CCD圖像處理的方法，其解決的技術(shù)問題是現(xiàn)有CCD圖像傳感器采集交通數(shù)據(jù)的方法只能處理目標(biāo)面積區(qū)域適中的圖像，并且受噪聲干擾較大，當(dāng)圖像信噪比較小時(shí)，它的定位誤差會(huì)變得很大。

為了解決上述存在的技術(shù)問題，本發(fā)明采用了以下方案：?

一種CCD圖像處理的方法，其特征在于：包括以下步驟：步驟1、利用MATLAB軟件對高速公路上的CCD傳感器生成的光斑圖像進(jìn)行仿真，對光斑圖像預(yù)處理，利用中值濾波對仿真生成的激光光斑進(jìn)行去噪處理；步驟2、對第一步處理后的圖像進(jìn)行二值化處理：按照一個(gè)指定的閥值將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0和255CCD圖像測量系統(tǒng)光斑中心定位的方法，經(jīng)過二值化處理后的圖像將呈現(xiàn)出明顯的黑白效果，閥值的選取以仍然可以反映圖像整體和局部特征為標(biāo)準(zhǔn)；步驟3、對步驟2處理后的圖像采用高斯拉普拉斯算子進(jìn)行邊緣提取；步驟4、對步驟3處理后的圖像利用灰度重心法進(jìn)行初步定位；步驟5、對步驟4處理后的圖像采用高斯曲線擬合算法進(jìn)行精確定位：根據(jù)CCD方形孔徑采樣定理可知，CCD采集到的光斑近似符合高斯分布，高斯曲線表達(dá)式可用下式表示:

其中x為光斑位置，y為多對應(yīng)光強(qiáng)，μ為光強(qiáng)分布中心，σ為光強(qiáng)分布誤差，由于高斯曲線的積分表達(dá)式非常難求，因此不直接對上式進(jìn)行擬合，對上式兩端取對數(shù)：

可以看出該式是關(guān)于χ的二次曲線，只需要對目標(biāo)進(jìn)行拋物線擬合即可，而二次函數(shù)可以看成高斯曲線的一種高次逼近，對二次曲線進(jìn)行擬合時(shí)，找出差分值的最大的點(diǎn)，即中心位置；

步驟6、根據(jù)步驟5中確定的中心位置，然后對圖像中的有用數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算分析，該有用的數(shù)據(jù)點(diǎn)位于車輛牌照區(qū)域；

步驟7、將步驟6有用數(shù)據(jù)點(diǎn)計(jì)算分析結(jié)果通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至監(jiān)控中心的服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)。

該CCD圖像處理的方法與傳統(tǒng)的CCD圖像處理的方法相比，具有以下有益效果：

（1）本發(fā)明方法通過CCD傳感器采集的圖像進(jìn)行光斑中心定位，定位后再對車輛牌照區(qū)域的進(jìn)行分析計(jì)算，因而可以大大節(jié)省計(jì)算量，并且保證在最短時(shí)間獲得有效數(shù)據(jù)。

（2）對圖像中的數(shù)據(jù)點(diǎn)并不是采用傳統(tǒng)的逐點(diǎn)搜索計(jì)算的方法，而是通過灰度重心法先對光斑進(jìn)行初步定位，然后僅對圖像中有用的數(shù)據(jù)點(diǎn)（如車牌照區(qū)域）進(jìn)行計(jì)算分析，計(jì)算量小，使得軟件實(shí)現(xiàn)簡單并能大大節(jié)省系統(tǒng)的資源。

（3）本發(fā)明方法由于通過引入了圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)，能有效的濾除圖像中的噪聲，增強(qiáng)抗干擾性，提高畫面質(zhì)量。

附圖說明

圖1：本發(fā)明CCD圖像處理的方法流程方框示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合圖1，對本發(fā)明做進(jìn)一步說明：